大模型 MCP：开启 AI 与现实世界的无缝交互革命

前言

MCP 无疑是当前最受关注的前沿技术之一，无论是在公司内部还是外部，都引起了广泛的讨论与实践。作为一名互联网从业者，笔者自然不愿错过这一科技浪潮。

本篇文章分享笔者最近的一些实践经验和心得，希望能抛砖引玉。

WHAT：什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的开源协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成，用来在大模型和数据源之间建立安全双向的链接。

总体架构

MCP 的核心是一个client-server架构，host 应用程序可以连接到多个服务器：

引自：https://modelcontextprotocol.io/introduction

核心组件：

• • MCP Hosts：像Claude Desktop[1]、IDEs 或 AI 工具这样的程序，它们希望通过 MCP 访问资源
• • MCP Clients：维护与服务器 1:1 连接的协议客户端
• • MCP Server：轻量级程序，通过标准化的 Model Context Protocol 暴露特定功能
• • Local Resources：你的计算机资源（数据库、文件、服务），MCP 服务器可以安全地访问这些资源
• • Remote Resource：通过互联网可用的资源（例如，通过APIs），MCP 服务器可以连接到这些资源

如果对以上的定义还是不太理解，参考以下这张图来理解 MCP是如何实现“即插即用”

可以说，MCP就是大语言模型的USB协议。

关于协议层面，MCP 采用JSON-RPC 2.0作为消息格式，并支持两种传输方式：

• • 标准输入 / 输出 (stdio）：适用于本地工具集成，如命令行程序。
• • Server-Sent Events（SSE）：支持服务器向客户端流式传输数据，适用于实时任务（如长时间运行的数据分析）。

关键技术突破：

• • 动态工具发现：客户端通过GET /discovery接口获取服务器支持的工具列表，避免硬编码依赖。
• • 流式响应：支持异步任务的实时进度反馈，例如在分析销售数据时，服务器可分阶段推送处理进度。
• • 安全机制：内置 OAuth 2.0 认证和数据加密，确保敏感信息在传输过程中不被泄露。

WHY：为什么我们需要MCP？

MCP VS Function Calling

MCP 出现之前，AI 的交互方式一般是以Function Calling来实现，以下是两者之间的对比：

从表格中对比，我们可以得出MCP有以下优点：

• • 统一标准：无需为每个数据源单独开发接口，MCP提供了一种通用的交互方式
• • 全面兼容：支持结构化数据（如数据库表）和非结构化数据（如文本文件）
• • 即插即用：通过MCP，AI应用可以轻松访问多种数据源，如本地文档、API、云服务等

MCP 目前呈生态繁荣发展之势

除了官方提供的MCP Server之外，我们还可以从科技巨头、开源社区以及独立开发者等多个渠道获取到实用的服务资源，这极大地减少了重复开发的工作量。即使面对特定的定制化需求，也能够以相对较低的成本实现。

MCP 市场地图

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https://a16z.com/a-deep-dive-into-mcp-and-the-future-of-ai-tooling/

官方提供的MCP Servers

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更多参考：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main

mcp.so 收录了有5000+ MCP Servers

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https://mcp.so/

HOW：Cline MCP实践

这里笔者以VSCode Cline插件为例，演示如何使用MCP Servers。

Cline 配置MCP Server

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示例配置

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配置内容（json）：

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "-m",
        "mcp_server_fetch"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "fetch"
      ]
    },
    "mcp-server-sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-sqlite",
        "--db-path",
        "/Users/[YOUR_NAME]/[YOUR_PATH]/test.db"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

使用案例：fetch 实现网页抓取分析

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这里演示的是通过fetch MCP Server抓取网页信息，并总结文章内容。

使用案例：SQLite 操作本地数据库

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这里演示的是通过SQLite MCP Server查询数据里的表。

使用案例：高德地图路线规划

需要先申请高德地图API Key

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参考：https://lbs.amap.com/api/mcp-server/create-project-and-key

添加mcp server配置

{
    "mcpServers": {
        "amap-maps": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@amap/amap-maps-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "AMAP_MAPS_API_KEY": "您在高德官网上申请的key"
            }
        }
    }
}

参考：https://mcp.so/server/amap-maps/amap?tab=content

当然，你还可以进一步让Cline帮你生成可视化网页：

可以看到有了MCP，很多想象力空间就被打开了，我们可以结合自己的需求，添加不同的MCP Server到你所用的客户端当中。

总结

MCP 的出现标志着 AI 从 "单机智能" 向 "网络智能" 的跃迁。它通过标准化协议解决了大模型与外部世界的交互难题，催生了一个全新的生态系统：

• • 开发者：专注于构建标准化的 MCP 服务器，降低工具开发门槛。
• • 企业：通过组合不同工具快速落地 AI 应用，缩短项目周期。
• • 用户：享受到更智能、更个性化的服务，例如实时数据驱动的决策支持。

正如 HTTP 协议重塑了互联网，MCP 或许正在成为 AI 时代的基础设施。随着 OpenAI、微软等巨头的加入，以及开源社区的蓬勃发展，MCP 有望推动 AI 从实验室走向更广阔的现实世界，最终实现 "万物互联，智联世界" 的愿景。

附录

支持MCP的Client端

更多支持MCP的客户端参考：https://modelcontextprotocol.io/clients

参考连接

• • MCP官方文档[2]
• • https://mcp.so/
• • https://www.claudemcp.com/zh/docs/introduction
• • https://www.pulsemcp.com/

引用链接

[1] Claude Desktop: https://claude.ai/download [2] MCP官方文档: https://modelcontextprotocol.io/introduction