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普通电脑可以做网站服务器吗,推广网上国网,微信营销策略有哪些,分类信息免费发布大全、MCP 到底是什么#xff1f;1.1 一句话说清楚MCP#xff08;Model Context Protocol#xff0c;模型上下文协议#xff09; 是一套标准化的协议#xff0c;用来规范 AI 应用如何调用外部工具和数据源。听起来还是有点抽象#xff1f;我们换个说法#xff1a;想象你在开…、MCP 到底是什么1.1 一句话说清楚MCPModel Context Protocol模型上下文协议 是一套标准化的协议用来规范 AI 应用如何调用外部工具和数据源。听起来还是有点抽象我们换个说法想象你在开发一个 AI 助手需要接入 地图服务查地址、规划路线️ 天气查询实时天气、天气预报 数据库查用户数据、订单信息 邮件服务发送通知没有 MCP 之前每个服务都有自己的接口格式A 服务用 JSON-RPCB 服务用 REST APIC 服务用 gRPCD 服务要自定义协议你得分别研究每个 API 文档写不同的适配代码维护多套调用逻辑。团队协作时还要反复对齐接口格式。有了 MCP 之后大家约定统一的接口标准工具提供方按 MCP 协议暴露能力MCP ServerAI 应用按 MCP 协议调用工具MCP Client格式、认证、错误处理都有统一规范类比理解MCP 之于 AI 工具调用就像 USB 之于数据传输。没有 USB 前每个设备都有自己的接口各种圆口、方口、扁口乱七八糟有了 USB 后一个标准走天下插上就能用1.2 MCP 解决的核心问题我们用一个实际场景说明场景你在做一个智能客服系统需要查询用户订单状态调用内部订单系统 API查询物流信息调用顺丰/京东物流 API查询商品库存调用库存系统 API发送客服消息调用企业微信 API问题 1接口格式不统一// 订单系统的接口{action: query_order,params: {order_id: 12345}}// 物流系统的接口{method: trackShipment,arguments: {tracking_no: SF123456}}// 库存系统的接口POST /api/inventory/checkBody: {sku: PROD-001, warehouse: BJ}每个接口都不一样你得写大量的适配代码。问题 2AI 不知道该调用哪个工具AI 收到用户问题我的订单什么时候到需要判断这个问题需要调用什么工具需要哪些参数参数从用户的话里怎么提取没有统一规范每个开发者都自己定义导致工具描述格式不一致参数定义方式不一致AI 难以准确判断问题 3团队协作困难前端开发者后端接口怎么调参数格式是什么后端开发者AI 会传什么参数过来怎么处理AI 工程师工具列表怎么维护提示词怎么写缺乏标准沟通成本巨大。MCP 的解决方案// 统一的 MCP 工具定义格式{name: query_order,description: 查询订单状态,inputSchema: {type: object,properties: {order_id: {type: string,description: 订单ID}}}}所有工具都按这个格式定义AI 能统一处理开发者能快速集成。 TipMCP 不是银弹它只是把调用外部工具这件事标准化了。原有的问题AI 判断不准、参数提取错误并没有消失。1.3 破除三个常见误解误解 1MCP 是一种新的 AI 技术很多文章会说MCP 提升了 AI 的工具调用能力这是不准确的。真相MCP 底层用的还是传统的 Function Call工具调用。看一段 MCP 客户端的核心代码// MCP 客户端决定使用哪个工具const response await openai.chat.completions.create({model: gpt-4,messages: messages,tools: this.tools // ← 这就是传统的 Function Call 参数});MCP 只是在 Function Call 外面包了一层标准化协议没有改变 AI 的判断能力。Function Call 原有的问题依然存在❌ 工具选择不准确工具太多时容易选错❌ 参数提取错误复杂参数容易提取不准❌ 多意图识别困难一个问题涉及多个工具结论MCP 是协议标准化不是技术突破。误解 2用了 MCP 就不用自己写工具调用代码了很多人以为 MCP 是什么开箱即用的解决方案装上就能用。真相MCP 的工作流程和你自己实现 Function Call 几乎一模一样。对比一下实现步骤 自己写 Function Call 使用 MCP1️⃣ 定义工具 写工具描述 参数定义 MCP Server 定义工具还是要写2️⃣ AI 决策 调用 AI 的 Function Call MCP Client 调用 AI还是 Function Call3️⃣ 执行工具 后端接收参数调用真实 API MCP Server 执行并返回还是要实现4️⃣ 生成回复 把结果给 AI 生成回复 MCP Client 把结果给 AI逻辑一样本质上是一样的。那 MCP 的价值在哪答案是生态标准化。当大家都按同一套规则来✅ 工具能跨项目复用✅ 团队协作有统一规范✅ 第三方工具能方便集成✅ 降低学习和沟通成本但如果你只是一个人开发或者工具都是自己的内部 APIMCP 的价值就没那么大。 Tip把 MCP 理解成工具调用的接口标准就像 RESTful API 是 Web 服务的接口标准一样。误解 3MCP 服务都是免费的看到各种 MCP Server高德地图、百度地图、天气服务有人以为调用是免费的。真相API 调用成本最终还是要有人承担。以高德地图 MCP 为例你通过 Cursor 调用高德地图 MCP高德的 MCP Server 收到请求后会调用高德自己的地图 API这些 API 调用是计费的按调用次数或配额有些大厂的 MCP 服务是免费的但那是因为前期投入吸引开发者调用量有限制超过就收费培养生态、获取数据、占领市场天下没有免费的午餐只是谁付费、怎么付费的问题。如果你用 MCP 接入收费服务要注意⚠️ 了解计费规则按次数按流量按时长⚠️ 设置调用限额防止意外超支⚠️ 监控使用量定期检查账单⚠️ 考虑缓存策略减少重复调用1.4 MCP 的真正价值生态话语权既然 MCP 没有技术创新为什么 AnthropicClaude 的母公司要大力推答案是争夺 AI 工具生态的话语权。类比USB 标准的故事还记得 USB 标准是怎么来的吗1990 年代键盘用 PS/2 接口鼠标用串口打印机用并口扫描仪用 SCSI 接口每个设备都不一样乱七八糟1996 年Intel、微软、IBM 等巨头联合推出 USB 标准一个接口统一所有设备谁制定标准谁就掌握话语权今天USB 成为事实标准USB-IFUSB 标准化组织掌握生态控制权新技术Type-C、USB4都要通过他们认证MCP 想做的就是 AI 领域的 USBAnthropic 推 MCP 的真实意图制定规则让大家按自己定的协议开发占领生态所有工具提供商、AI 应用都接入 MCP话语权在未来的标准委员会中占据关键位置如果 MCP 真的成为行业共识所有模型的工具调用格式可能被统一Anthropic 在标准委员会的位置举足轻重能影响整个 AI 工具生态的走向对开发者来说MCP 的价值在于✅ 快速接入现成服务不用研究 API 文档装个 MCP Server 就行✅ 团队协作规范统一配置格式方便版本控制✅ 参与生态建设早期参与者能占先机✅ 降低集成成本一次开发到处运行但也要认清⚠️ MCP 还在早期规范可能变化⚠️ 生态不够成熟可用工具有限⚠️ 不是所有场景都适合用 MCP⚠️ 核心业务逻辑建议自己掌控二、MCP 的工作原理理解了 MCP 是什么我们来看它具体是怎么工作的。2.1 核心工作流程MCP 的工作流程分为三步我们用一个实际例子说明场景用户在 Cursor 中问 AI北京天安门的经纬度是多少第 1 步用户提问┌─────────────────────┐│ 用户 ││ 北京天安门的经纬 ││ 度是多少 │└──────────┬──────────┘│▼第 2 步MCP 客户端询问 AI┌─────────────────────┐│ MCP 客户端 ││ (Cursor) ││ ││ 把问题和可用工具 ││ 列表发给 AI ││ - 地理编码工具 ││ - 路径规划工具 ││ - 天气查询工具 │└──────────┬──────────┘│▼第 3 步AI 决策┌─────────────────────┐│ AI 模型 ││ (GPT-4/Claude) ││ ││ 分析后决定 ││ ✓ 使用「地理编码」 ││ 工具 ││ ✓ 参数 ││ address ││ 北京天安门 │└──────────┬──────────┘│▼第 4 步MCP 服务端执行┌─────────────────────┐│ MCP 服务端 ││ (高德地图 API) ││ ││ 收到请求后 ││ 1. 调用高德地图API ││ 2. 获取坐标数据 ││ 3. 返回结果 ││ 116.397428, ││ 39.90923 │└──────────┬──────────┘│▼第 5 步AI 生成友好回复┌─────────────────────┐│ 用户看到的回复 ││ ││ 北京天安门的经纬 ││ 度是 ││ 经度116.397428 ││ 纬度39.90923 │└─────────────────────┘关键点MCP 客户端负责和 AI 模型通信这部分用的是 Function CallMCP 服务端负责真正执行工具逻辑调用真实的 API中间的数据传输按照 MCP 协议标准进行 TipMCP 没有改变 AI 的决策过程只是规范了工具列表 → AI 决策 → 工具执行这个流程的数据格式。2.2 MCP 的三个核心概念MCP 定义了三种能力类型理解它们只需记住给什么、做什么、怎么做。 Resources资源—— 给 AI 看的东西简单说只读的数据源AI 可以读取但不能修改。常见例子文件内容代码、文档、配置数据库记录用户数据、订单信息API 响应第三方服务返回的数据使用场景分析一下这个文件有什么问题 → AI 读取文件内容Resource→ 分析并给出建议️ Tools工具—— AI 能做的事情简单说可执行的函数AI 调用后会产生实际效果。常见例子查询地理坐标、规划路线发送邮件、创建日历事件读写数据库、执行系统命令使用场景帮我查北京的天气 → AI 调用天气查询工具Tool→ 返回实时天气数据 Prompts提示词模板—— 标准化的工作流简单说预定义的对话模板用户一键触发常见任务。常见例子代码审查自动分析性能、安全、可读性生成文档根据代码自动生成 READMEBug 诊断系统化排查问题使用场景用户选择代码审查模板 → 自动填充代码 → AI 按模板执行审查流程一句话区分概念 一句话说明 最常见用途Resources AI 读取的数据 读取文件、查询数据库Tools AI 执行的操作 调用外部 API最常用Prompts 用户触发的模板 标准化工作流 Tip实际使用中 Tools 占 90%Resources 适合需要大量上下文的场景Prompts 用于固定流程。2.3 MCP 的传输方式MCP 支持两种主流传输方式还有第三种 Streamable HTTP但较少用理解它们只需记住本地还是远程。方式 1STDIO —— 本地进程通信简单说Cursor 启动一个本地程序如 Node.js 脚本通过标准输入输出通信。适用场景本地文件系统操作读写文件、搜索代码本地数据库查询SQLite、本地 MySQL开发和调试自己的 MCP Server优点快、安全、不需要网络缺点只能本地用需要安装依赖典型配置{command: node,args: [/path/to/mcp-server.js]}方式 2SSE —— 远程 HTTP 服务简单说Cursor 通过网络访问远程服务器如高德地图的云端 API。适用场景第三方服务地图、天气、翻译企业内部 API统一部署的工具生产环境多人共享同一个服务优点免安装、可共享、易更新缺点需要网络有延迟典型配置{url: https://mcp.example.com/sse?keyyour_key}如何选择你的需求 推荐方式 典型例子读写本地文件 STDIO 文件搜索、代码分析查询本地数据库 STDIO SQLite、本地 PostgreSQL调用第三方 API SSE 高德地图、天气服务团队共享工具 SSE 企业内部 API、统一认证 Tip记住一句话本地用 STDIO远程用 SSE。写在最后看懂本质少踩坑读到这里你应该已经明白MCP 不是什么黑科技它就是把 Function Call 包了一层标准化协议。MCP 不会让 AI 变聪明该选错工具还是会选错该提取错参数还是会提取错。MCP 也不是免费午餐API 调用成本该谁付还是谁付。那为什么还要了解 MCP因为它代表了一个趋势AI 工具生态的标准化。就像当年的 USB 标准虽然技术上没什么创新但统一了接口让整个生态繁荣起来。给你三个建议1. 不要盲目追新看到 MCP 火了就觉得必须用这是最大的误区。如果你的项目工具就几个都是自己的 API一个人开发不需要团队协作对工具调用有深度定制需求那自己实现 Function Call 可能更合适掌控力更强调试也更方便。2. 也不要一棍子打死如果你需要快速接入高德地图、百度地图这类现成服务团队共享的标准化工具开源社区提供的 MCP Server那 MCP 能帮你省不少事不用研究每个 API 的文档装上就能用。3. 混合策略最务实核心业务逻辑自己掌控通用能力用 MCP 快速接入。比如你做一个智能客服查订单、查库存 → 自己实现核心业务地图导航、天气查询 → 用 MCP通用能力发邮件、发短信 → 用 MCP标准化操作这样既能保证核心竞争力又能享受生态红利。最后一句话MCP 是个好协议但不要神化它。技术永远是为业务服务的。理解它的本质看清它的边界在合适的场景用好它——这才是工程师该有的态度。就像你不会因为 USB 出现了就把所有设备都换成 USB 接口。有些场景该用雷电口还得用雷电口有些场景干脆直接焊线更可靠。