MCP模型上下文协议入门教程：让AI集成更简单

在人工智能高速发展的今天，大型语言模型（LLM）的应用场景不断拓展。为了让LLM更好地整合数据和工具，MCP（Model Context Protocol）应运而生。它就像AI领域的USB-C接口，为AI应用提供了标准化的连接方式。

一、什么是MCP？

MCP是一种开源协议，旨在标准化应用程序向LLM提供上下文信息的方式。

二、为什么需要MCP？

MCP的主要优势在于它可以帮助开发者构建智能体和复杂工作流。它为LLM提供了与数据和工具集成的标准化方式，具有以下特点：

丰富的预构建集成：MCP提供了不断增长的预构建集成列表，这些集成可以直接插入LLM中，使得开发过程更加高效。
灵活的供应商切换能力：借助MCP，开发者可以轻松地在不同的LLM供应商和厂商之间切换，而不必担心兼容性问题。
数据安全的最佳实践：MCP确保了数据在基础设施内的安全性，遵循了最佳实践原则。

三、MCP的架构

MCP遵循客户端-服务器架构，允许主机应用程序连接到多个服务器：

flowchart LR
    subgraph 您的计算机["您的计算机"]
        Host["带MCP客户端的主机\n(Claude, IDE, 工具)"]
        S1["MCP服务器A"]
        S2["MCP服务器B"]
        S3["MCP服务器C"]
        D1[("本地\n数据源A")]
        D2[("本地\n数据源B")]

        
        Host <-->|"MCP协议"| S1
        Host <-->|"MCP协议"| S2
        Host <-->|"MCP协议"| S3
        S1 <--> D1
        S2 <--> D2
    end


    subgraph Internet["互联网"]
        D3[("远程\n服务C")]
    end


    S3 <-->|"Web API"| D3

MCP主机：这类程序包括Claude Desktop、IDE（集成开发环境）或AI工具等，它们希望通过MCP访问数据。
MCP客户端：协议客户端，服务器与保持一对一的连接。
MCP服务器：轻量级程序，通过标准化的MCP暴露特定功能。
本地数据源：计算机上的文件、数据库和服务，MCP服务器可以安全地访问这些资源。
远程服务：通过互联网提供的外部系统（例如，通过API访问的服务），MCP服务器可以连接到这些服务。

四、如何开始使用MCP？

对于想要快速启动和运行的人，可以尝试以下方法：

快速入门：提供了一些快速入门指南，帮助开发者迅速开始使用MCP。
示例：通过示例展示MCP的实际应用，便于理解。
教程：包括如何使用像Claude这样的LLM加速MCP开发的教程，以及如何有效调试MCP服务器和集成的调试指南。

为了测试和检查MCP服务器，可以使用MCP Inspector这个交互式调试工具。此外，还有一个为期两小时的MCP Workshop视频教程，提供更深入的学习体验。

五、深入探索MCP

想要深入了解MCP的核心概念和功能的开发者，可以进一步探索MCP的详细资料和资源。

六、如何贡献

如果你有兴趣为MCP的发展做出贡献，可以查看贡献指南，了解如何帮助M改进CP。

七、支持和反馈

对于与MCP规范、SDK或文档（开源）相关的错误报告和功能请求，可以在GitHub上创建问题。对于MCP规范的讨论或问答，可以使用规范讨论。对于其他MCP开源组件的讨论或问答，可以使用组织讨论。对于与Claude.app和claude.ai的MCP集成相关的错误报告、功能请求和问题，请参阅Anthropic的如何获取支持指南。

在编程狮（W3Cschool.cn）平台上，你可以找到更多关于MCP的应用实例和开发教程，帮助你更好地理解和掌握这一技术。通过编程狮提供的资源，你可以学习如何构建自己的MCP服务器，实现LLM与数据源和工具的无缝集成。```mermaid