模型上下文协议：重塑AI在搜索营销中的角色

随着大型语言模型 (LLMs) 和先进 AI 工具的出现，各行各业都经历了变革性的转变，其中营销领域尤为显著。我们已经习惯了 AI 生成各种形式的内容、提炼复杂的文章、转录音频文件甚至编写代码的能力。 随着这些模型的进步，模型上下文协议 (MCP) 的引入有望重新定义搜索可见性和 AI 功能。

MCP 使 LLM 和 AI 系统能够更有效地与外部数据源和工具交互，为组织提供了一种向 AI 系统和最终用户提供相关内容的新方法。 让我们深入研究 MCP 的复杂性、其功能以及它对搜索营销的潜在影响。

理解模型上下文协议

模型上下文协议 (MCP) 作为一个开放协议框架，促进了 AI 系统和数据服务器之间的直接连接。 这种信息交换的标准化为 LLM 提供了必要的上下文。 通过使开发人员能够构建与 LLM 无缝集成的工具和应用程序，MCP 通过简化的集成流程授予对外部数据和工作流的访问权限。

为了说明这个概念，我们可以将 LLM 想象成精通当地图书馆馆藏的图书管理员。 这些图书管理员对图书馆的数据库拥有全面的知识，并且可以有效地在图书馆范围内找到信息。 然而，他们的专业知识仅限于当地图书馆内可用的资源，从而阻止了访问其墙壁之外的材料或信息。

因此，寻求信息的图书馆访客仅限于当地图书馆数据库中包含的书籍和资源，如果图书馆的馆藏主要由较旧的出版物组成，则可能包含过时的信息。

MCP 使图书管理员 (LLM) 能够立即访问全球任何书籍，直接从主要来源提供有关特定主题的最新信息。

MCP 赋能 LLM：

• 轻松直接从指定来源访问数据和工具。
• 从服务器检索即时、最新的信息，消除对仅预先训练的知识的依赖。
• 利用代理能力，例如实施自动化工作流和数据库搜索。
• 通过连接到第三方、开发人员或组织创建的自定义工具来执行操作。
• 为所有信息来源提供精确的引文。
• 扩展到仅仅数据检索之外，包括与购物 API 集成的功能，从而促进 LLM 的直接购买。

考虑一个电子商务业务场景，其中 LLM 可以：

• 安全地访问内部库存系统以提取实时数据，包括产品定价。
• 直接从库存数据库提供详细的产品规格列表。

LLM 不仅可以定位搜索最新季节性跑鞋的用户，还可以代表用户直接购买一双。

MCP 与检索增强生成 (RAG)

虽然 MCP 和检索增强生成 (RAG) 都旨在通过集成超出其静态预训练的动态和当前信息来增强 LLM，但它们访问和交互信息的基本方法却大相径庭。

RAG 详解

RAG 使 LLM 能够通过一系列步骤检索信息：

1. 索引： LLM 将外部数据转换为向量嵌入数据库，在检索过程中使用。
2. 向量化： 提交的搜索查询被转换为向量嵌入。
3. 检索过程： 检索器搜索向量数据库以识别与查询的向量嵌入和现有数据库中的向量嵌入之间的相似性最相关的信息。
4. 上下文提供： 检索到的信息与搜索查询相结合，通过提示提供额外的上下文。
5. 输出生成： LLM 基于检索到的信息及其预先存在的训练知识生成输出。

MCP 的功能

MCP 充当 AI 系统的通用接口，标准化与 LLM 的数据连接。 与 RAG 相比，MCP 采用客户端-服务器架构，通过以下流程提供更全面、更无缝的信息访问方法：

1. 客户端-服务器连接： LLM 应用程序充当主机，发起连接。 通过主机应用程序，客户端与数据服务器建立直接连接，数据服务器提供客户端所需的工具和上下文。
2. 工具： 开发人员创建与 MCP 兼容的工具，这些工具利用开放协议来执行 API 调用或访问外部数据库等功能，从而使 LLM 能够执行特定任务。
3. 用户请求： 用户可以提交特定请求，例如“最新款 Nike 跑鞋的价格是多少？”
4. AI 系统请求： 如果 AI 系统或 LLM 连接到可以访问 Nike 维护的库存定价数据库的工具，它可以请求最新款鞋的价格。
5. 带有实时数据的输出： 连接的数据库向 LLM 提供实时数据，这些数据直接来自 Nike 的数据库，确保信息是最新的。

对搜索营销人员和发布商的影响

虽然 Anthropic 在 11 月率先提出了 MCP 的概念，但包括 Google、OpenAI 和 Microsoft 在内的众多公司计划将 Anthropic 的 MCP 概念集成到其 AI 系统中。 因此，搜索营销人员应优先考虑通过 MCP 工具提高内容可见性，并考虑以下策略：

与开发人员合作进行集成

与开发人员合作，探索通过与 MCP 兼容的工具向用户提供高价值内容，同时为 LLM 提供有意义的上下文的策略。 分析如何利用通过 MCP 框架执行的代理能力。

结构化数据实施

结构化数据和架构将仍然是 LLM 的重要参考点。 利用它们来增强通过自定义工具提供的内容的机器可读性。 这种方法还可以提高 AI 生成的搜索体验中的可见性，确保准确理解和呈现内容。

维护最新和准确的信息

由于 LLM 直接连接到数据源，请验证所有内容都提供相关、最新和准确的数据，以培养信任并增强用户体验。 对于电子商务企业，这包括验证价格点、产品规格、运输信息和其他基本详细信息，尤其是在 AI 搜索响应中可能直接呈现这些数据的情况下。

强调品牌声音和一致性

为 MCP 自定义工具的一个显着优势在于能够为 LLM 建立强大而一致的品牌声音。 通过使用 MCP 兼容的工具将权威内容直接传递给 LLM，而不是依赖于来自各种来源的零散信息，从而可以维护一致的品牌声音。

将 MCP 工具集成到您的营销策略中

随着 AI 系统适应 MCP，具有前瞻性思维的营销人员应将这个新兴框架纳入其策略中，并促进跨职能协作以开发工具，从而向 LLM 提供高价值内容并有效地吸引用户。 这些工具不仅促进自动化，还在塑造 AI 驱动的搜索环境中的品牌形象方面发挥着至关重要的作用。

从本质上讲，模型上下文协议不仅仅是一个渐进的改进，而是 AI 如何与信息交互和传播信息的基本转变。 通过理解和利用 MCP，营销人员可以确保他们的内容在快速发展的 AI 驱动的搜索领域中保持相关性、准确性和可发现性。 在这个新时代，对结构化数据、最新信息和品牌一致性的重视将至关重要，需要采用积极主动和适应性强的内容策略和 AI 集成方法。 随着 MCP 获得更广泛的采用，竞争优势将掌握在那些拥抱其功能并将其无缝集成到其营销运营中的人手中。