MCP 常见问题解答 - AI应用标准化连接指南

简单解释MCP及其重要性

什么是MCP？

MCP（模型上下文协议）是一种标准方式，用于AI应用程序和代理连接并使用你的数据源（例如本地文件、数据库或内容存储库）和工具（例如GitHub、Google Maps或Puppeteer）。

可以将MCP视为AI应用程序的通用适配器，类似于物理设备上的USB-C接口。USB-C作为通用适配器，可以连接设备到各种外设和配件。同样，MCP提供了连接AI应用程序到不同数据和工具的标准化方式。

在USB-C出现之前，你需要不同的线缆来实现不同的连接。同样，在MCP出现之前，开发人员必须为每个想要AI应用程序工作的数据源或工具构建自定义连接——这是一个耗时的过程，通常导致功能有限。现在，借助MCP，开发人员可以轻松地为AI应用程序添加连接，使其从第一天起就更加强大。

为什么MCP很重要？

对于AI应用程序用户

MCP意味着你的AI应用程序可以访问你日常使用的各种信息和工具，使其更加实用。AI不再局限于其已有的知识，现在可以了解你的特定文档、数据和工作上下文。

例如，通过使用MCP服务器，应用程序可以访问你Google Drive中的个人文档或GitHub中的代码库数据，提供更加个性化和上下文相关的帮助。

想象一下，你询问AI助手：“总结上周团队会议的记录，并与每个人安排跟进会议。”

通过使用MCP支持的数据源连接，AI助手可以：

• 通过MCP服务器连接到你的Google Drive以阅读会议记录
• 根据会议记录了解需要与谁进行跟进
• 通过另一个MCP服务器连接到你的日历以自动安排会议

对于开发人员

MCP减少了构建需要访问各种数据源的AI应用程序所需的开发时间和复杂性。借助MCP，开发人员可以专注于构建出色的AI体验，而不是反复创建自定义连接器。

传统上，将应用程序与数据源连接需要为每个数据源和每个应用程序构建自定义的一次性连接。这造成了大量的重复工作——每个希望将AI应用程序连接到Google Drive或Slack的开发人员都需要构建自己的连接。

MCP通过使开发人员能够为数据源构建可被各种应用程序重用的MCP服务器来简化这一流程。例如，使用开源的Google Drive MCP服务器，许多不同的应用程序可以访问Google Drive中的数据，而每个开发人员无需构建自定义连接。

开源的MCP服务器生态系统意味着开发人员可以利用现有的工作成果，而不是从头开始构建，这使得构建功能强大的AI应用程序更加容易，这些应用程序可以无缝集成用户已经依赖的工具和数据源。

MCP是如何工作的？

MCP通过一个简单的系统在你的AI应用程序和数据之间建立桥梁：

• MCP服务器连接到你的数据源和工具（如Google Drive或Slack）
• MCP客户端由AI应用程序（如Claude Desktop）运行，以连接到这些服务器
• 在你授权后，AI应用程序可以发现可用的MCP服务器
• AI模型可以使用这些连接来读取信息和执行操作

这种模块化系统意味着可以通过添加新的能力来扩展功能，而无需更改AI应用程序本身——就像为计算机添加新配件而无需升级整个系统一样。

谁来创建和维护MCP服务器？

MCP服务器由以下几方开发和维护：

• Anthropic的开发人员为常用工具和数据源构建服务器
• 开源贡献者为其使用的工具创建服务器
• 企业开发团队为其内部系统构建服务器
• 软件提供商使其应用程序具备AI就绪性

一旦为某个数据源创建了开源MCP服务器，任何MCP兼容的AI应用程序都可以使用它，从而创建一个不断增长的连接生态系统。查看我们的示例服务器列表，或开始构建你自己的服务器。