人工智能正在迅速发展，随之而来的是对人工智能模型与外部世界交互的需求。 传统上，人工智能模型一直孤立地运行，无法直接访问或处理来自文件、数据库或在线服务等外部来源的数据。 这种限制阻碍了真正通用和智能的人工智能应用程序的开发。 然而，一种新的标准正在出现以应对这一挑战：模型上下文协议 (MCP)。
MCP 由 Claude AI 聊天机器人的幕后公司 Anthropic 开发，是一种开源协议，旨在使 AI 模型能够无缝连接到外部数据源、读取信息和执行操作。 这种创新协议有望开启人工智能能力的新纪元，使人工智能模型更具上下文感知能力、响应能力，并最终更有用。
对通用连接的需求
人工智能模型在其原生状态下，实际上与存在于其训练参数之外的大量数据海洋隔绝。 这种隔离为希望构建能够利用实时信息、个性化用户体验或自动化复杂任务的人工智能应用程序的开发人员带来了重大障碍。
过去，公司不得不为每个应用程序开发定制连接器，这是一个耗时且资源密集的过程。 想象一下，每次需要过河时都要建造一座独特的桥梁。 MCP 旨在通过提供通用连接器来解决这个问题。 这种通用协议允许人工智能模型与外部数据源交互，类似于通用适配器允许您将不同的电子设备插入任何电源插座。
例如，通过 MCP，您可以将像 Claude 这样的人工智能模型连接到 Google Drive 或 GitHub，使其能够访问和处理文件、文档和代码存储库。 这开辟了广泛的可能性，从自动文档摘要和代码分析到智能搜索和内容生成。
MCP 的工作原理：双向连接
MCP 在 AI 模型和数据源之间建立安全且具有上下文感知的双向连接。 这种连接通过两个关键组件来实现：MCP 服务器和 MCP 客户端。
MCP 服务器充当连接器，提供 AI 模型请求的数据。 将其视为图书管理员，根据请求从图书馆的书架（数据源）中检索特定的书籍（数据）。
另一方面，MCP 客户端是 AI 模型请求数据的接口。 例如，Claude Desktop 应用程序充当 MCP 客户端，向 MCP 服务器发送特定信息的请求。
MCP 服务器接收请求，从适当的来源检索请求的数据，然后将其传输回 MCP 客户端以供 AI 模型处理。 这种无缝的信息交换使 AI 模型能够以动态和响应的方式访问和利用外部数据。
赋能开发者：构建 MCP 服务器和客户端
MCP 被设计成一种以开发者为中心的工具，使开发者能够构建根据其特定需求量身定制的自定义 MCP 服务器和客户端。 这种开源方法促进了创新，并允许快速开发新的集成和应用程序。
开发者可以为各种服务和数据源创建 MCP 服务器，包括 Google Maps、WhatsApp、Slack、Google Drive、GitHub、Bluesky、Windows、macOS 和 Linux。 这允许用户在 ChatGPT 等 AI 聊天机器人中获取来自这些服务的信息，从而扩展它们的功能和实用性。
此外，开发者可以将 MCP 服务器连接到其本地文件系统，使 AI 模型能够读取和修改计算机上的文件。 这为自动化文档编辑、代码生成和数据分析等任务开辟了令人兴奋的可能性。
MCP 的开源性质鼓励社区参与和协作。 任何人都可以通过构建新的 MCP 服务器和客户端、改进现有服务器和客户端或提供反馈和建议来为该项目做出贡献。 这种协作方法确保 MCP 始终是一项前沿且相关的技术。
释放大型语言模型 (LLM) 的潜力
MCP 为 LLM 打开了大门，使其能够利用其智能能力与外部应用程序、工具和服务进行交互。 虽然 Claude 桌面应用程序已经支持 MCP，但 Google、Microsoft 和 OpenAI 等主要科技公司已经宣布了采用该协议的计划。
MCP 的广泛采用将加速人工智能模型集成到各种工作流程和应用程序中，使其对更广泛的受众更易于访问和更有用。
MCP 与 AI 代理：了解差异
虽然 MCP 看起来可能像一个 AI 代理，但重要的是要理解两者之间的区别。 MCP 是一种通信协议，可促进 AI 模型与外部数据源之间的交互。 它不具备 AI 代理的独立决策能力。
AI 代理通常会根据其自身的内部逻辑和目标来计划、做出决策和执行任务。 另一方面，MCP 只是实现了不同系统之间的访问，为 AI 代理提供了做出明智决策所需的信息。
然而，MCP 在提高 AI 代理的可靠性和有效性方面发挥着至关重要的作用。 通过提供对外部数据源的访问，MCP 使 AI 代理能够以更明智和具有上下文感知的方式运行，从而带来更好的结果。
智能 AI 时代：MCP 在塑造未来中的作用
随着我们进入智能 AI 时代，MCP 势将在使行动驱动型 AI 助手更加通用和强大方面发挥至关重要的作用。 Google 在 Google Next 2025 活动上最新发布的 Agent2Agent 协议 (A2A) 进一步强调了 AI 系统之间互操作性和通信的重要性。
根据 Google 的说法，A2A 是一种开放协议，可补充 Anthropic 的 MCP，为代理提供有用的工具和上下文。 这种协作方法凸显了人们越来越认识到需要标准化协议来促进 AI 模型和数据源之间的无缝交互。
探索可用的 MCP 服务器
虽然许多社区驱动的 MCP 服务器正在由独立开发者开发，但 Anthropic 已经创建了几个出色的 MCP 服务器供用户探索。 例如，Google Drive MCP 服务器允许用户使用 Claude Desktop 应用程序搜索和访问 Google Drive 中的文件。
文件系统 MCP 服务器允许用户在其本地计算机上读取、写入、创建、删除、移动和搜索文件。 Slack MCP 服务器可以管理频道、发布消息、回复主题以及检索消息。 此外，GitHub MCP 服务器允许用户管理存储库、执行文件操作以及创建分支。
扩展生态系统：社区驱动的 MCP 服务器
MCP 生态系统正在迅速扩展，越来越多的社区驱动的 MCP 服务器可用于各种服务和应用程序。 一些流行的示例包括 Google Calendar MCP，它允许用户查看日程安排以及添加或删除事件。
其他社区开发的 MCP 服务器包括用于 Airtable、Airbnb、Apple Calendar、Discord、Excel、Figma、Gmail、Notion、Spotify、Telegram、X（以前称为 Twitter）和 YouTube 的服务器。 这种多样化的 MCP 服务器展示了该协议的多功能性和适应性。
彻底改变 AI 聊天机器人：超越简单的对话
MCP 将彻底改变我们与 AI 聊天机器人的交互方式。 这项技术使 AI 应用程序能够超越简单的对话，并在不同的工作流程中真正有用。
想象一下，一个 AI 聊天机器人不仅可以回答您的问题，还可以安排约会、管理您的待办事项列表以及自动化您的日常任务。 MCP 通过提供 AI 模型与外部世界之间的必要连接来实现这一愿景。
通过 MCP，AI 聊天机器人可以访问和处理来自各种来源的信息，使其能够提供更个性化、具有上下文感知和可操作的响应。 这将改变我们与 AI 交互的方式，使其成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
总之，模型上下文协议是一项改变游戏规则的技术，它有可能释放人工智能的全部潜力。 通过为 AI 模型提供通用连接器以访问外部数据源，MCP 正在开启人工智能能力的新纪元，使人工智能比以往任何时候都更加通用、响应迅速和有用。 随着 MCP 生态系统继续发展和演变，我们可以期望看到更多创新应用程序和集成出现，从而改变我们的生活和工作方式。