模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）是一项开源标准，旨在将 AI 应用与各类外部系统连接起来。通过 MCP，像 Claude 或 ChatGPT 这样的 AI 应用能够接入数据源（如本地文件、数据库）、工具（如搜索引擎、计算器）和工作流（如专用提示词），从而获取关键信息并执行特定任务。

你可以将 MCP 想象成 AI 应用的 USB-C 接口。正如 USB-C 为电子设备提供了标准化的连接方式，MCP 也为 AI 应用连接外部系统提供了一套统一的规范。

MCP 的应用场景

MCP 能够解锁众多强大的 AI 应用场景，例如：

  • 个性化 AI 助理：AI 代理可以访问你的 Google 日历和 Notion，提供更加贴心和智能的个人服务。
  • 自动化代码生成：代码生成模型可以读取 Figma 设计稿，并直接生成一个完整的 Web 应用。
  • 企业级数据分析：企业聊天机器人可以连接组织内的多个数据库，让员工通过自然语言对话就能完成复杂的数据分析。
  • 连接数字与物理世界：AI 模型可以在 Blender 中创建 3D 设计，并直接调用 3D 打印机将模型实体化。

MCP 的核心价值

MCP 为生态系统中的不同角色带来了显著的优势：

  • 对于开发者：MCP 能够降低构建或集成 AI 应用及代理的开发时间和复杂性。
  • 对于 AI 应用或代理：MCP 提供了访问庞大数据源、工具和应用生态系统的能力，从而增强自身功能并改善终端用户体验。
  • 对于终端用户：MCP 催生了功能更强大的 AI 应用。在获得授权后，这些应用可以访问你的个人数据并代表你执行具体操作。

开始构建

你可以通过以下两种方式参与 MCP 生态：

  • 构建服务端：创建 MCP 服务器，将你的数据和工具开放给 AI 应用。
  • 构建客户端：开发能够连接到 MCP 服务器的应用程序。

深入了解

若想进一步理解 MCP 的工作原理，可以从学习其核心概念和整体架构入手。

👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API：