模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 代表着人工智能领域的一大进步，它提供了一种标准化的方法，将 AI 模型与外部数据源、API 和服务集成起来。 MCP 由 Anthropic 在 2024 年下半年推出，旨在通过建立一种适用于任何语言模型的通用框架来超越特定于模型的集成的局限性。
MCP 的采用正在迅速获得势头。截至 2025 年 3 月，OpenAI 宣布在其平台上支持该协议，此后 Microsoft 已将 MCP 兼容性集成到其生态系统中的各种服务中。这种广泛的采用突显了 MCP 成为跨生成式 AI 模型、各种数据源和众多服务构建集成的实际标准的潜力。 本综合指南深入探讨了 MCP 的基本架构，探讨了它如何标准化数据交换，并提供了有关将 MCP 集成到您自己的应用程序中的见解。
理解模型上下文协议的机制
MCP 采用一个由三个基本组件组成的简单架构，这些组件促进了 AI 模型、服务和数据源之间的无缝交互：
- MCP 主机 (MCP Hosts): 这些组件启动并监督语言模型和 MCP 服务器之间的连接。 目前，只有少数应用程序支持托管功能，包括 Claude Desktop 和 GitHub Copilot。
- MCP 服务器 (MCP Servers): 这些服务器旨在向客户端公开资源、工具和提示。 通常，它们在用户的机器上本地运行，通常部署为 npm 包、Docker 容器或独立服务。 值得注意的是，目前没有对完全远程 MCP 服务器的标准化支持。
- MCP 客户端 (MCP Clients): 这些是由主机生成的轻量级子进程。 每个客户端都与服务器保持专用的点对点连接，从而能够检索上下文并促进无缝交互。
MCP 服务器能够提供三种主要类型的功能：
- 资源 (Resources): 这包括结构化数据，例如数据库记录或 API 响应，语言模型可以利用这些数据与本地文件交互并引用外部信息。
- 工具 (Tools): 这些是服务器公开的功能，语言模型可以在获得用户批准后自动调用这些功能。
- 提示 (Prompts): 这些包括旨在帮助用户更高效地完成特定任务的提示或预先编写的提示模板。
构建 MCP 服务器
开发 MCP 服务器涉及以生成式 AI 服务可以轻松使用的标准化格式公开 API 和数据。 单个客户端可以同时建立与多个服务器的连接。
这种模块化意味着任何可用的 API 都可以转换为 MCP 服务器并以一致的方式打包以供生成式 AI 应用程序使用。 MCP 的主要优势之一在于它能够通过自然语言命令轻松访问服务。 此外，它通过充当生成式 AI 工具和基于云的服务之间的中介来减轻构建自定义集成和逻辑的负担。
优先考虑隐私和控制
MCP 的设计通过其架构和数据保护措施，高度重视资源控制和隐私：
- 通过服务器公开的资源在语言模型访问之前需要获得用户批准。
- 可以配置服务器权限以限制资源公开，从而保护敏感数据。
- 本地优先架构确保数据保留在用户的设备上，除非明确共享，从而增强用户隐私和控制。
将 MCP 集成到应用程序开发中：实用指南
让我们深入研究一个将 MCP 服务器集成到您的开发工作流程中的实际示例。
MCP GitHub 存储库维护着一个可用 MCP 服务器的公共目录。 此外，Microsoft Copilot Studio 等提供商也提供他们自己的 MCP 服务器。 一个值得注意的例子是 Cloudflare 的 MCP 服务器，它使您能够通过支持 MCP 的客户端（例如 Anthropic 的 Claude）直接与您的 Cloudflare 资源交互。
要安装 Cloudflare MCP 服务器（使用 NPX），只需在您的终端中执行以下命令：
例如，使用Node.js环境，可以先确保安装了Node.js和npm（Node Package Manager）。然后，可以使用npm来安装npx。 npx是一个npm包执行器，可以用来运行本地或远程的npm包，而无需全局安装它们。这对于运行一次性命令或尝试不同版本的包非常有用。