第一部分：MCP协议基础与实践

第1期 MCP协议概述与基础概念

1.1 MCP协议概述与基础概念

MCP，即Model Context Protocol（模型上下文协议），是一种开放标准，旨在帮助AI应用程序（特别是大型语言模型，LLMs）与外部数据源和工具进行连接。可以将其视为AI的通用适配器，使聊天机器人或代码助手等系统能够更容易地访问文件、API或数据库，而无需为每个系统进行自定义设置。该协议由专注于AI的Anthropic公司于2024年11月左右推出，旨在解决AI与数据隔离的问题，这种隔离通常会限制AI的实用性。

MCP的核心价值

MCP通过标准化接口，就像AI的USB-C端口，实现了与数据源和工具的无缝连接。它解决了AI模型被隔离在数据之外的挑战，打破了信息孤岛和遗留系统的限制。

主要功能包括：

• 提示（Prompts）：预定义模板，指导LLM交互
• 资源（Resources）：提供额外上下文的结构化数据或内容
• 工具（Tools）：可执行函数，用于获取数据或执行代码等操作

MCP的重要性

MCP对于打破数据孤岛至关重要，这是AI开发中的一个重大障碍。通过提供标准化的方式将AI与数据连接，它增强了可扩展性和效率，减少了对自定义集成的需求。这在企业环境中尤其有价值，因为AI需要与内容存储库、业务工具和开发环境交互。

它的重要性还体现在安全性和灵活性方面。MCP遵循最佳实践，确保数据在基础设施内的安全，确保受控访问，并允许在不重新配置集成的情况下在LLM提供商之间切换。

现有的开源MCP服务器

目前有几个开源的MCP服务器可供使用，满足各种用例：

对于更广泛的集合，可以参考Awesome MCP Servers，其中包括社区贡献的服务器，如用于Zotero Cloud集成的MCP-Zotero和用于地理编码服务的MCP-Geo。