模型上下文协议(MCP,Model Context Protocol)是一种开源协议,旨在实现大型语言模型(LLM)应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。MCP的核心价值在于打破数据孤岛,使AI系统能够通过同一协议访问本地和远程资源,无需定制集成,从而提升模型的响应质量和相关性。
MCP遵循客户端-服务器架构,其中主机应用程序(MCP Hosts)可以连接到多个服务器(MCP Servers)。这种设置允许AI应用程序与各种数据源无缝交互。MCP的主要组成部分包括:
MCP Hosts:通过MCP访问资源的程序,例如Claude Desktop、IDE或AI工具。MCP Clients:与服务器保持1:1连接的协议客户端。MCP Servers:轻量级程序,通过标准化的MCP协议暴露特定功能。Local Resources:MCP服务器可以安全访问的计算机资源(数据库、文件、服务)。Remote Resources:MCP服务器可以连接到的互联网上可用的资源(例如,通过API)。MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。通过MCP,开发者能够更简单、更可靠地为AI系统提供所需的数据,从而极大地提升了AI助手的效能和适用场景。MCP的设计充分考虑了安全性,服务器控制自己的资源,无需与AI提供商共享敏感的API密钥,确保数据访问既可控又可审计。此外,MCP作为一个开源计划,鼓励开发者社区做出贡献,这种协作环境加速了创新并扩大了可用连接器和工具的范围。
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