前言
最近，随着 MCP 的爆火，通过它，AI 的能力大幅度提高，能够帮助我们使用 AI 的体验进一步优化，同时你的工作效率也增加了。但可能有人不太了解 MCP 。对此，我决定开始了解它，并尽可能用最简单的语言向你呈现。
请注意，文章中的部分内容可能不准确，如有问题，请及时指出。
读完这篇文章，你可以了解到以下内容：
- 什么是 MCP ？MCP 能给我们做什么？用户推荐使用 MCP 吗？
什么是 MCP ？
所谓 MCP，即 模型上下文协议（Model Context Protocol）。提出这个东西的公司叫 Anthropic [1] 。它定义了应用程序和 AI 之间交换上下文信息的方式，极大地方便开发者用较为统一的方式来各种数据源、工具和功能连接到 AI 里（中间协议层）。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化的方式一样，变得统一且方便，让 AI 模型能轻松的获取数据或者调用工具。
这便是 MCP 的架构图 [2]（中文）：
其中，MCP 由3个部分组成：Server（服务器），Host（主机），Client（客户端），以下是简单的例子，用于解释它们大概的作用：
【用户】：“帮我查找 A 地点到 B 地点的最短路径。”
【模型】：分析可用的工具中……（此情景使用高德地图，还可以调用多个工具）
【客户端】：通过 MCP 服务器自动执行所选的工具。
「高德地图的执行结果发送给模型」
「模型通过结合生成结果，生成自然语言返回并展示给用户」
【模型】：“它们的最短路径是 7.8km，距离较远，建议乘车出行～”
如果没有 MCP ，那么这一切就不复存在。我们得自己手动使用工具检索可能需要的信息，粘贴到模型中，但由于我们的问题越来越复杂和新颖，这样子做会很困难，这就是 MCP 存在的意义。
MCP 能给我们做什么？
提升工作效率：使用 MCP ，我们可以跳过很多无意义的步骤，AI 能调用工具直接给你结果；
增强 AI 能力：连接外部工具，AI 可以突破自身知识库限制，实时获取最新信息或执行复杂计算，终于不会局限于信息了！
多工具协作：就像上文提到的，MCP 允许同时调用多个工具，AI 就像指挥官一样协调不同工具完成复杂任务，甚至可以免费帮你干小活（干得好不好是另一回事啦）。
用户推荐使用 MCP 吗？
一句话：如果你是普通用户，我强烈建议你用；如果你是开发者，根据你的应用场景来使用。
但这个平台的受众大部分都是程序员，还是讲讲吧，如果你的应用场景只要涉及：
实时获取数据（天气、股票、时间……）；
AI 执行高级操作（自动发送邮件、控制智能家居……）；
构建复杂的 AI 应用 （AI IDE，AI 聊天……）
那么强烈推荐尝试 MCP 。目前 Anthropic 已经开源了相关文档和示例代码[3]，接入门槛正在逐步降低。
相关链接
[1] Anthropic 是指一家专注于开发和研究先进人工智能技术的公司，成立于 2019 年。它由Dario Amodei、Daniela Amodei、Paul Christiano 等知名人工智能专家联合创立，旨在创造安全、负责任且对人类有益的人工智能系统。该公司在人工智能领域持续进行创新，包括发布MCP（Model Context Protocol）等重要技术，推动人工智能模型的透明度和交互性。
[2] MCP 架构图（中文），来自 Anthropic：mcp-docs.cn/introductio… ，「通用架构」部分。
[3] Anthropic 中国官网： mcp-docs.cn/introductio… 。
