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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