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模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP） 是一种新的开放协议，用于标准化应用程序向大型语言模型 (LLMs) 提供上下文的方式。
将 MCP 视为适用于 AI 代理的 USB-C 端口：它提供了一种将 AI 系统连接到各种工具和数据源的统一方法。
本文将清晰地解释MCP的价值、工作原理，以及它与传统API的关键区别。
什么是 MCP？
模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化协议，可将 AI 代理连接到各种外部工具和数据源。可以将其想象为 USB-C 端口 - 但适用于 AI 应用程序。
模型上下文协议 (MCP) 是一种将 AI 代理连接到各种外部工具和数据源的标准化协议
正如 USB-C 简化了您将不同设备连接到计算机的方式一样，MCP 简化了 AI 模型与您的数据、工具和服务交互的方式。
为什么要使用 MCP 而不是传统 API？
传统上，将 AI 系统连接到外部工具需要集成多个 API。每个 API 集成都意味着单独的代码、文档、身份验证方法、错误处理和维护。
为什么传统 API 就像每扇门都有单独的钥匙
打个比方： API 就像是单独的门 - 每扇门都有自己的钥匙和规则：
传统 API 要求开发人员为每个服务或数据源编写自定义集成
MCP 背后是谁？
MCP（模型上下文协议）最初是Anthropic的一个项目，目的在于让 AI 模型（如 Claude）更容易与工具和数据源进行交互。
但这已不再只是人类的事情。MCP 是开放的，越来越多的公司和开发人员正在加入其中。
它开始看起来很像人工智能工具交互的新标准。
想深入了解吗？官方 MCP 规范和正在进行的开发可以在modelcontextprotocol.io找到。
MCP 与 API：快速比较
| 特征 | MCP | 传统 API |
|---|---|---|
| 整合工作 | 单一、标准化的集成 | 每个 API 单独集成 |
| 实时通信 | ✅ 是的 | ❌ 没有 |
| 动态发现 | ✅ 是的 | ❌ 没有 |
| 可扩展性 | 简单（即插即用） | 需要额外的集成 |
| 安全与控制 | 跨工具保持一致 | 因 API 而异 |
MCP 与传统 API 之间的主要区别：
- 单一协议： MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可以访问多种工具和服务，而不仅仅是一种
- 动态发现： MCP 允许 AI 模型动态发现并与可用工具交互，而无需对每个集成进行硬编码
- 双向通信： MCP 支持持久、实时的双向通信 - 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作
为什么要双向沟通？
MCP 提供实时、双向通信：
- 拉取数据： LLM 向服务器查询上下文 → 例如检查日历
- 触发操作： LLM指示服务器采取行动 → 例如重新安排会议、发送电子邮件
MCP 的工作原理：架构
MCP 遵循简单的客户端-服务器架构：
- MCP 主机：这些是需要访问外部数据或工具的应用程序（如 Claude Desktop 或 AI 驱动的 IDE）
- MCP 客户端：它们与 MCP 服务器保持专用的一对一连接
- MCP 服务器：轻量级服务器，通过 MCP 公开特定功能，连接到本地或远程数据源
- 本地数据源： MCP 服务器安全访问的文件、数据库或服务
- 远程服务：基于互联网的外部 API 或 MCP 服务器访问的服务
将 MCP 视为一座桥梁可以清楚地表明： MCP 本身并不处理繁重的逻辑；它只是协调 AI 模型和工具之间的数据和指令流。
提示
正如 USB-C 简化了你将不同设备连接到计算机的方式一样，MCP 简化了 AI 模型与数据、工具和服务交互的方式
实践中的 MCP 客户端
实际上，MCP 客户端（例如client.py中的 Python 脚本）与 MCP 服务器进行通信，后者管理与Gmail、Slack 或日历应用等特定工具的交互。
这种标准化消除了复杂性，使开发人员能够快速实现复杂的交互。
MCP 示例：何时使用 MCP？
请考虑以下情形：
1. 旅行计划助理
- 使用 API：您需要为 Google 日历、电子邮件、航空公司预订 API 编写单独的代码，每个代码都有用于身份验证、上下文传递和错误处理的自定义逻辑
- 使用 MCP：您的 AI 助手可以顺利检查您的日历是否有空档、预订航班和发送确认电子邮件- 全部通过 MCP 服务器完成，无需每个工具进行自定义集成
2. 高级 IDE（智能代码编辑器）
- 使用 API：你可以手动将 IDE 与文件系统、版本控制、包管理器和文档集成
- 使用 MCP：您的 IDE 通过单个 MCP 协议连接到这些，从而实现更丰富的情境感知和更强大的建议
3. 复杂数据分析
- 使用 API：手动管理与每个数据库和数据可视化工具的连接
- 使用 MCP：您的 AI 分析平台通过统一的 MCP 层自主发现并与多个数据库、可视化和模拟进行交互
实施 MCP 的好处
- 简化开发：一次编写，多次集成，无需为每次集成重写自定义代码
- 灵活性：无需复杂的重新配置即可切换 AI 模型或工具
- 实时响应： MCP 连接保持活跃，实现实时上下文更新和交互
- 安全性和合规性：内置访问控制和标准化安全实践
- 可扩展性：随着 AI 生态系统的发展，轻松添加新功能 - 只需连接另一个 MCP 服务器即可
传统 API 何时更好？
如果您的用例需要精确、可预测且具有严格限制的交互，那么传统 API 可能是更好的选择。MCP 提供广泛的动态功能，非常适合需要灵活性和情境感知的场景，但可能不太适合高度受控的确定性应用程序。
在以下情况下，请坚持使用细粒度 API：
- 需要细粒度的控制和高度特定、受限的功能
- 您更喜欢紧密耦合以实现性能优化
- 您希望以最小的上下文自主性实现最大的可预测性
MCP 入门：高级步骤
MCP 集成：
- 定义功能：明确概述您的 MCP 服务器将提供哪些功能
- 实现MCP层：遵循标准化的MCP协议规范
- 选择传输：在本地（stdio）或远程（服务器发送事件/WebSockets）之间选择
- 创建资源/工具：开发或连接您的 MCP 将公开的特定数据源和服务
- 设置客户端：在 MCP 服务器和客户端之间建立安全稳定的连接
概括
什么是 MCP？
- MCP： AI代理与外部数据/工具动态交互的统一接口
- API：传统方法，需要个性化集成和更多人工监督
MCP 提供了一种统一、标准化的方法，将 AI 代理和模型与外部数据和工具进行集成
结论
MCP 提供了一种统一且标准化的方式，可将 AI 代理和模型与外部数据和工具集成在一起。它不仅仅是另一个 API，而是一个强大的连接框架，可实现智能、动态且情境丰富的 AI 应用程序。
原文链接：https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/