MCP

大型语言模型（LLMs）的飞速发展，极大地拓展了人工智能的应用领域，它们在文本生成、语言理解、代码编写等多个方面展现出强大的能力。然而，这些模型的一个固有局限在于，它们的能力很大程度上受限于其训练数据的范围。这意味着，LLMs 往往缺乏对实时信息的感知（联网搜索），也无法直接与外部世界进行交互以执行具体的操作。 为了弥补这一不足，传统的做法是为每一个需要连接的数据源（如数据库、API、文件系统）和工具构建定制化的集成方案。然而，随着 AI 模型和外部工具数量的不断增长，这种方法很快变得难以维护和扩展，导致了一个被称为“MxN 问题”的局面——即 M 个 AI 模型需要与 N 个外部工具进行连接，所需的集成数量是 M 乘以 N。 这种“MxN 问题”暴露了当前 AI 生态系统在数据连接方面的瓶颈。每当出现一个新的 LLM 或一个新的外部工具，就需要进行大量的重复开发工作来建立它们之间的通信桥梁。这种复杂性不仅拖慢了 AI 应用的开发速度，也增加了维护成本，并限制了不同 AI 模型和工具之间的互操作性。 为了应对这些挑战，Anthropic 在 2024 年 11 月推出了模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）。MCP 旨在成为一个开放的标准，用于规范 AI 助手如何连接到存储数据的各种系统，包括内容仓库、业务工具和开发环境。 MCP 协议刚推出时并没有引起什么反响，直到今年 3 月份，MCP 协议开始火起来，并被越来越多的公司所支持，如Cursor、Github、Google、Cloudflare 等等，就连 OpenAI 在前几天也宣布要支持 MCP 协议（另外，Anthropic 也偷偷兼容了 OpenAI SDK，可能他们做了对等的交易？）。国内这边，很多公司也在跟进和支持 MCP 协议，如百度地图、高德地图等等。 什么是模型上下文协议 (MCP)？ 模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，它定义了一种标准化的方式，使得应用程序能够为大型语言模型（LLMs）提供上下文信息。其核心目标是实现 AI 模型与外部工具、数据库和 API 之间的无缝且标准化的集成。 可以将 MCP 视为 AI 领域的“USB-C 接口”。正如 USB-C 为各种设备连接到计算机提供了通用的接口一样，MCP 为 AI 模型与各种外部资源进行交互提供了一个标准化的方法。它充当了一个“通用连接器”或“通用适配器”，使得 LLMs 能够动态地与外部资源进行交互，从而获取实时的、准确的、相关的信息，并利用外部工具执行任务。...

本文翻译自 MCP 官方文档。 路线图 - 模型上下文协议 (MCP) 模型上下文协议 (MCP) 正在快速发展。本页面概述了我们当前对 2025 年上半年 关键优先事项和未来方向的思考，尽管随着项目的发展，这些内容可能会发生重大变化。 这里提出的想法并非承诺——我们可能会以不同于所述的方式来解决这些问题，或者其中一些问题可能根本不会实现。这也不是一个详尽的列表；我们可能还会加入这里未提及的工作内容。 我们鼓励社区参与！每个部分都链接到相关讨论，您可以在其中了解更多信息并贡献您的想法。 远程 MCP 支持 我们的首要任务是改进远程 MCP 连接，允许客户端通过互联网安全地连接到 MCP 服务器。关键举措包括： 认证与授权：添加标准化的认证授权能力，特别侧重于 OAuth 2.0 支持。 服务发现：定义客户端如何发现并连接到远程 MCP 服务器。 无状态操作：思考 MCP 是否也可以包含无服务器环境，在这种环境中它们需要基本上是无状态的。 参考实现 为了帮助开发者使用 MCP 进行构建，我们希望提供以下方面的文档： 客户端示例：全面的参考客户端实现，演示所有协议功能。 协议起草：简化提出和采纳新协议功能的流程。 分发与发现 展望未来，我们正在探索使 MCP 服务器更易于访问的方法。我们可能研究的一些领域包括： 包管理：MCP 服务器的标准化打包格式。 安装工具：简化跨 MCP 客户端的服务器安装。 沙盒化：通过服务器隔离提高安全性。 服务器注册表：用于发现可用 MCP 服务器的通用目录。 智能体 (Agent) 支持 我们正在扩展 MCP 的能力以支持复杂的智能体工作流，特别关注： 分层智能体系统：通过命名空间和拓扑感知改进对树状智能体结构的支持。 交互式工作流：更好地处理跨智能体层级的用户权限和信息请求，以及将输出发送给用户而非模型的方式。 流式结果：来自长时间运行的智能体操作的实时更新。 更广泛的生态系统 我们也致力于： 社区主导的标准开发：促进一个协作生态系统，所有 AI 提供商都可以通过平等参与和共享治理，帮助将 MCP 打造成一个开放标准，确保它满足多样化的 AI 应用和用例需求。 其他模态：扩展到文本之外，以支持音频、视频和其他格式。 [标准化]：考虑通过标准化组织进行标准化。 参与进来 我们欢迎社区参与塑造 MCP 的未来。请访问我们的 GitHub 讨论区 加入对话并贡献您的想法。

本文翻译自 MCP 官方文档。 核心架构 模型上下文协议 (MCP) 构建在一个灵活、可扩展的架构之上，旨在实现 LLM 应用和集成之间的无缝通信。本文档涵盖了其核心架构组件和概念。 概述 MCP 遵循客户端-服务器架构，其中： 主机 (Hosts) 是发起连接的 LLM 应用（例如 Claude Desktop 或 IDE）。 客户端 (Clients) 在主机应用内部，与服务器保持 1:1 连接。 服务器 (Servers) 向客户端提供上下文、工具和提示。 核心组件 协议层 协议层处理消息分帧、请求/响应关联以及高级通信模式。 class Session(BaseSession[RequestT, NotificationT, ResultT]): async def send_request( self, request: RequestT, result_type: type[Result] ) -> Result: """ Send request and wait for response. Raises McpError if response contains error. """ # Request handling implementation async def send_notification( self, notification: NotificationT ) -> None: """Send one-way notification that doesn't expect response....

本文翻译自 MCP 官方文档。 使用 LLM 构建 MCP 本指南将帮助您使用 LLM（大型语言模型）来构建自定义的模型上下文协议 (MCP) 服务器和客户端。本教程将重点介绍 Claude，但您可以使用任何前沿的大型语言模型来完成此操作。 准备文档 在开始之前，请收集必要的文档以帮助 Claude 理解 MCP： 访问 https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt 并复制完整的文档文本 导航至 MCP TypeScript SDK 或 Python SDK 代码库 复制 README 文件和其他相关文档 将这些文档粘贴到您与 Claude 的对话中 描述您的服务器 提供文档后，清晰地向 Claude 描述您想要构建什么样的服务器。具体说明： 您的服务器将公开哪些资源 它将提供哪些工具 它应提供哪些提示 它需要与哪些外部系统交互 例如： 构建一个 MCP 服务器，该服务器需具备以下功能： - 连接到我公司的 PostgreSQL 数据库 - 将表结构（table schemas）作为资源进行公开/暴露 - 提供用于运行只读 SQL 查询的工具 - 包含用于常见数据分析任务的提示（prompts） 与 Claude 协作 在与 Claude 合作开发 MCP 服务器时： 首先从核心功能开始，然后迭代添加更多功能 请 Claude 解释您不理解的代码部分 根据需要请求修改或改进 让 Claude 帮助您测试服务器并处理边缘情况 Claude 可以帮助实现所有关键的 MCP 功能：...

本文翻译自 MCP 官方文档。 模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向大语言模型 (LLM) 提供上下文信息。您可以将 MCP 视为 AI 应用的 USB-C 接口。正如 USB-C 提供了一种标准化的方式，将您的设备连接到各种外围设备和配件，MCP 也提供了一种标准化的途径，将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。 为什么要使用 MCP？ MCP 能够帮助您在大语言模型 (LLM) 的基础上构建 AI 智能体 (AI Agent) 和复杂的工作流程。大语言模型 (LLM) 常常需要与数据和工具进行集成，而 MCP 提供了以下优势： 日益丰富的预构建集成方案，您的大语言模型 (LLM) 可以直接使用。 灵活切换不同大语言模型 (LLM) 提供商和供应商的能力。 在您的基础设施中安全地保护数据的最佳实践。 通用架构 从本质上讲，MCP 遵循客户端-服务器架构，其中宿主应用程序可以连接到多个服务器： MCP 主机 (MCP Hosts)：希望通过 MCP 访问数据的应用程序，例如 Claude Desktop、集成开发环境 (IDE) 或 AI 工具。 MCP 客户端 (MCP Clients)：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。 MCP 服务器 (MCP Servers)：轻量级的程序，每个程序都通过标准化的模型上下文协议 (Model Context Protocol) 提供特定的功能。 本地数据源 (Local Data Sources)：您的计算机中的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问这些数据。 远程服务 (Remote Services)：通过互联网访问的外部系统 (例如，通过应用程序编程接口 (API))，MCP 服务器可以连接到这些系统。 面向服务端开发人员 开始构建你自己的服务器，以便在 Claude for Desktop 和其他客户端中使用。...

本文介绍了模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），这是一个旨在连接 AI 助手与数据源（如内容仓库、业务工具和开发环境）的新标准。MCP 的目标是帮助前沿模型生成更优质、更相关的响应。当前，尽管 AI 模型的能力迅速提升，但它们与数据的隔离是一个主要瓶颈。每个新的数据源都需要定制化的集成方案，使得构建真正互联互通的系统变得困难。MCP 通过提供一个通用的、开放的标准来解决这个问题，用单一协议取代碎片化的集成方式，从而更简单、更可靠地让 AI 系统访问所需的数据。 模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，允许开发者在数据源和 AI 驱动的工具之间建立安全的双向连接。其架构包括：开发者可以通过 MCP 服务器暴露数据，或者构建连接到这些服务器的 AI 应用（MCP 客户端）。 今天发布了 MCP 的三个主要组件： 模型上下文协议规范和 SDK：为开发者提供构建 MCP 连接器的工具和指南。 Claude Desktop 应用中的本地 MCP 服务器支持：允许用户在本地环境中测试和使用 MCP 服务器。 MCP 服务器的开源仓库：提供预构建的 MCP 服务器，方便快速集成常见企业系统，如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer。 Claude 3.5 Sonnet 模型能够快速构建 MCP 服务器的实现，降低了组织和个人将重要数据集与 AI 工具连接的难度。Block 和 Apollo 等早期采用者已经将 MCP 集成到其系统中。Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等开发工具公司也在利用 MCP 增强其平台，使 AI 代理能够更好地检索相关信息，理解代码任务的上下文，并生成更精确、更实用的代码。 MCP 的优势在于，开发者不再需要为每个数据源维护单独的连接器，而是可以基于统一的标准协议进行开发。随着生态系统的成熟，AI 系统在不同工具和数据集之间移动时能够保持上下文，从而构建更可持续的架构。 开发者可以立即开始构建和测试 MCP 连接器。所有 Claude.ai 计划都支持将 MCP 服务器连接到 Claude Desktop 应用。Claude for Work 客户可以开始在本地测试 MCP 服务器，将 Claude 连接到内部系统和数据集。未来还将提供用于部署远程生产 MCP 服务器的开发者工具包。...