掘金 人工智能 06月30日
MCP 的本质:AI 世界的“万能插座”
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Anthropic 在 2024 年推出的开放协议 MCP,旨在赋予大语言模型执行实际任务的能力,使其成为数字助理。MCP 通过统一、规范、安全的方式连接外部工具,如数据库、文件系统、网络 API 和邮件服务。它解决了传统 AI 集成中接口不统一、维护成本高的问题,提供统一接口、上下文共享和权限控制等核心优势。2025 年,MCP 增加了安全性、通信效率和风险控制等方面的升级,使其应用更加广泛和安全。MCP 简化了 AI 工具的使用,使用户只需简单指令即可完成复杂任务。

🤖 **MCP 的核心功能**:MCP 协议的核心在于实现大语言模型与外部工具的连接,它就像 AI 领域的“万能插座”。通过统一接口,MCP 允许模型访问本地文件系统、数据库、网络 API 和邮件服务,从而使模型能够执行实际操作,而不仅仅是进行文本生成。

🔑 **MCP 的关键优势**:MCP 解决了传统 AI 集成中接口不统一的问题,通过统一接口、上下文共享和权限控制,简化了工具的集成和使用。例如,模型可以记住前后步骤,并在执行敏感操作前进行用户确认,从而提高了安全性和可控性。

🚀 **MCP 的技术架构**:MCP 的技术架构由三部分组成:MCP Host(启动 AI 的地方),MCP Client(翻译自然语言请求),和 MCP Server(执行实际操作的地方)。这种分离的设计确保了安全性和灵活性,并方便开发者自定义行为。

💡 **2025 年的 MCP 升级**:2025 年,MCP 进行了关键升级,包括增强安全性,例如引入 OAuth 2.1 验证机制;提高通信效率,例如采用单通道传输方式;以及加强风险控制,例如对高风险操作进行用户确认。

MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 在 2024 年提出的一种开放协议。它的目标很明确:让大语言模型(比如 Claude)不仅能“说”,还能“做”——也就是说,它不只是聊天工具,更是一个能帮你自动完成任务的数字助理。

比如,它可以自动查数据库、读写本地文件、发送邮件,甚至控制你的电脑工具,而这些都通过一个统一、规范、安全的方式完成。

这篇文章会一步步带你了解 MCP 是什么、适合谁、能干什么、怎么用,以及 2025 年有哪些新变化。无论你是刚入门的开发者,还是刚接触 AI 工具的工程师,都可以快速上手。

什么是 MCP?

简单来说,MCP 就像是“AI 世界里的万能插座”。它让各种大语言模型可以通过统一的方式连接外部工具,比如:

传统方式的问题是什么?

如果你之前用过模型配合工具,可能会发现一个难点:每次集成都要写一堆自定义代码,而且不同模型的方式还不一样,维护成本高。而 MCP 的目标就是:把这些连接方式标准化。

MCP 的设计核心,正是为了解决 AI 落地过程中的几个痛点:

统一接口:过去每个模型、每个工具都有自己的一套 API,现在有了 MCP,所有操作都能通过一种规范来完成,写一次工具,多模型通用。

上下文共享:AI 在执行一系列任务时,能够“记得住”前后步骤。比如读取了文件后再发送邮件,它知道你要发的是哪个内容,不需要你重复输入。

权限控制:MCP 支持精细的权限管理。比如删除文件、访问敏感数据等操作,模型不能直接执行,必须你确认后才能继续。这让使用更安全、可控。

举个例子:

假设你对 Claude 说:

“把上周的销售数据总结一下,发给张总。”

Claude 可以借助 MCP 自动完成以下动作:

过去你可能需要自己从数据库导出数据,整理 Excel,再打开邮件发送。而现在,Claude 可以借助 MCP 自动完成下面这些动作:

你要做的?只是一句话指令。

MCP 怎么运作?

从技术上看,MCP 的结构其实不复杂,由三大部分组成:

组件作用
MCP Host启动 AI 的地方,比如 Claude Desktop 或 Cursor 编辑器
MCP Client翻译自然语言请求,把你的话转成标准格式
MCP Server真正执行操作的地方,比如读取文件、发网络请求等

这套结构把用户输入和实际执行分离开了,确保安全、灵活,还便于开发者自定义行为。

2025 年的新变化

进入 2025 年后,MCP 又有了几项关键升级,让它变得更安全、更快、适配更多场景:

能力变化内容有什么用
安全性增加 OAuth 2.1 验证机制操作敏感数据更放心
通信效率新增单通道传输方式响应速度更快,适配云函数
风险控制支持标记高风险操作比如删除文件前必须你确认

示例代码:标记删除操作需要用户确认

{  "name": "delete_file",  "annotations": {    "destructiveHint": true  }}

这段 JSON 定义了一个“删除文件”的操作,并标记它为破坏性操作,模型在执行前必须提示用户确认。

MCP 和其他技术的区别是什么?

很多朋友会问:那 MCP 和 Function Calling、API 接口、AI Agent 有什么不同?我们用下表来总结一下:

技术用途和 MCP 有什么不同
Function Calling模型内置小工具工具固定,不能动态接新功能
API 接口普通系统调用方式没有上下文管理,AI 用起来不顺畅
AI Agent决策型智能体需要 MCP 执行实际动作,相当于 MCP 是它的“工具箱”

一句话总结:Function 是“快捷键”,MCP 是“外接工具”,Agent 是“懂操作的助手”。

结语

MCP 让 AI 从“对话者”变成了“行动者”。不再只是回答问题,更能动手干活,而且是安全、标准、跨平台的。

随着更多模型支持 MCP,不管你用的是 Claude、GPT,还是未来的新模型,只需要学习一次 MCP,就能控制一整套工作流程。对于初学者来说,这是一扇通往自动化世界的大门。

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