什麼是模型上下文協議（MCP）？

模型上下文協議（MCP）：AI和DATA

的通用連接器

>我們都熟悉AI在日常編碼中的作用。 REPLIT，GitHub副詞，黑匣子AI和光標IDE只是AI如何簡化我們的工作流程的幾個示例。 但是，請想像一下，如果這些AI工具可以訪問>任何數據源 - 本地文件或遠程服務 - 而無需為每個連接提供自定義代碼。 這就是>模型上下文協議（MCP）。 。 目錄的

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什麼是mcp？

• 為什麼MCP很重要？
• >現實世界應用和早期採用
• MCP的工作方式：簡化的解釋
• > mcp in Action
• 專家意見
• 開始使用MCP
• 工具：授權AI與現實世界互動
• 最新更新
• 未來的發展
• 術語詞彙表
• 結論
什麼是mcp？

MCP是一個開放標準，可以在數據和AI驅動的應用程序之間建立安全的雙向通信。 它本質上是AI的通用連接器，可以使各種工具和數據源無縫交互。

對於開發人員而言，

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>根據單個標準協議構建，消除了每個數據源的自定義連接器的需求。 對於AI工具，

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• > 訪問所需的精確信息，無論其位置如何
為什麼MCP很重要？
• 隨著AI助理成為我們工作流程不可或缺的一部分，確保他們具有必要的背景至關重要。 當前，每個新數據源通常都需要自定義代碼 - 一個繁瑣且效率低下的過程。 MCP簡化了這一點：>

提供預構建的集成：

不斷增長的即將使用的連接器的庫。

>提供靈活性：

很容易在不同的AI提供商之間切換。

• 優先考慮安全性：最佳實踐確保數據在基礎架構中保持安全。
• “在Block，開源不僅是開發模型；它是我們工作的基礎。像MCP這樣的開放技術以可訪問，透明和協作的方式將AI連接到現實世界中的應用程序。
>現實世界應用和早期採用
• Block和Apollo等公司已經整合了MCP。 開發工具提供商（例如ZED，Replit，Codlegraph和SourceGraph）也正在探索其潛力。這使AI代理可以訪問更多相關的信息，從而提高了代碼質量和更少的迭代。 MCP的工作方式：簡化的解釋

MCP使用客戶端服務器體系結構：

• > MCP主機：應用程序（例如Claude Desktop或IDES），需要通過MCP訪問數據
• MCP客戶端：保持與MCP服務器一對一的連接。
• > MCP服務器：輕量級適配器暴露特定的數據源或工具。 >
>
• >本地數據源：您的計算機的文件，數據庫和服務。
• 遠程服務：外部系統（例如github或slack）可以通過Internet訪問。 >

該過程涉及初始化，消息交換（請求響應和通知）和終止。

> mcp in Action

使用Claude Desktop App的演示演示展示了MCP的功能：Claude直接連接到GitHub，創建一個新的存儲庫，並通過簡單的MCP集成提交拉動請求。 在Claude Desktop設置MCP之後，這種集成花了不到一個小時的時間。

專家意見

> Alex Albert（@Alexalbert__）X亮點：>

挑戰：

由於需要每個數據源的自定義代碼，因此將LLM與外部系統連接的困難。

MCP解決方案
• > ：資源，工具和提示共享的標準協議。
• 關鍵MCP功能：用於本地和遠程資源的統一體系結構，超越數據共享（工具和提示），內置安全性以及通過增強身份驗證的將來的遠程服務器支持。
• 開始使用MCP MCP
用於快速設置。 諸如GITHUB，SLACK，SQL數據庫，本地文件和搜索引擎等平台的預先構建的服務器可在五分鐘內實現集成。 詳細說明可在模型上下文協議網站上找到。

工具：授權AI與現實世界互動

> MCP的“工具”功能允許服務器公開可執行的功能 - 本質上是，用於執行任務，運行計算或與外部系統交互的AI模型的操作按鈕。 這使AI不僅可以理解數據，還可以對其作用。

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最新更新

最近的MCP開發包括發布Java和Kotlin SDK的發布，對Python SDK的更新以及Typescript SDK和服務器的改進。 （對於簡短而省略了特定的日期和詳細信息，但可以在原始文本中找到。

未來的發展

>計劃的H1 2025發展包括遠程MCP支持，並具有增強的身份驗證，參考實現，改進的分配和發現，擴展的代理支持以及更廣泛的生態系統增長。

術語詞彙表

（簡潔而省略詞彙表的定義，但可以在原始文本中找到。）

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結論

MCP通過提供通用連接器，簡化集成，增強安全性和提高效率來徹底改變AI-DATA交互作用。 就像USB-C為各種設備提供標準化連接一樣，MCP充當AI工具和數據源的通用連接器。 通過用單個協議替換自定義連接器，MCP準備成為更智能，更相互連接的AI系統的基礎。

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