前言
随着 AIGC 发展,AI 智能体对工具调用的需求日益增长。早期方案缺乏通用性,导致 AI 模型与外部数据、工具连接不足。MCP(Model Context Protocol)的出现解决了这一问题。
初步了解
Mcp 到底是个啥?
Mcp,全称 Model Context Protocol,翻译过来是模型上下文协议。简单说,它就是和大 AI 模型聊天时,一种把相关信息整理好、按规矩传给 AI 的方式。
之前我们使用的 AI 智能体如果比作是个思考问题的大脑,那么 MCP 就是思考后,给你去干活的。AI 大模型提供思维结果,而 MCP 负责调用工具做好工作,实现低代码能力。
发展
2024 年 11 月,Anthropic 发布并开源 MCP。当时 AIGC 发展快但存痛点,此前方案缺通用性。MCP 提供标准化交互方式,助 AI 与外部系统互动。后获多家支持,OpenAI 等巨头入局,成 AI 智能体时代关键技术。


理论基础
与 RAG(为大模型提供充足上下文)和 Function Calling(让模型能使用工具)密切相关,在它们基础上实现 AI 与外部系统更高效交互。


核心组件

使用逻辑
目前在 Claude、OpenAI GPT、阿里云百炼等平台都有接入 MCP,可以在工具箱中调用工作使用的 MCP 来完成现有工作。
于传统 API 不同之处
- 传统 API 参数变更时,用户必须更新代码,否则请求可能失败。
- MCP 采用动态灵活方式,客户端连接服务器时会先了解其能力,服务器也会动态更新功能描述,客户端无需重写代码就能适应变化,大幅降低维护成本。
模型推荐
打开大模型,选择工具,可以看到有很多官方或个人开发的 MCP 工具,我们可以点击使用。
提出要求,它会给出充分的回答。如果需要直接获取成品,可以使用成熟的 MCP 堆出来的 Agent 功能。
例如选择网页搭建功能,可以生成完整的页面代码。





