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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、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：

特性	MCP	Function Calling
功能定位	数据和功能的通用桥梁	完成特定任务的工具
适用范围	多数据源、多功能	单一数据源或功能
开发复杂度	低：通过统一协议实现多源兼容	高：需要为每个人物单独开发函数
复用性	高：一次开发，可多场景使用	低：函数通常为特定任务设计
灵活性	高：支持动态适配和扩展	较低：功能扩展需要额外开发
适配场景	复杂场景，如跨平台数据访问与整合	简单任务，如天气查询、翻译等

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

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

官方提供的MCP Servers

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

mcp.so 收录了有5000+ MCP Servers

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

示例配置

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

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

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

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。