什么是MCP
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的一种开放协议标准，目的在于标准化LLM 与外部数据源、工具及服务之间的交互方式。MCP 被广泛类比为“AI 领域的 USB-C 接口”
MCP与Function Calling的区别
MCP 的核心概念
1. 架构与组件
MCP 采用 客户端-服务器（Client-Server）架构，主要包括以下核心组件：
- MCP Host：运行 AI 模型的环境，如 Claude Desktop、Cursor IDE 等
- MCP Client：嵌入在 Host 中的组件，负责发起请求并与 MCP Server 通信
- MCP Server：轻量级服务，提供特定功能（如数据查询、API 调用等），供 AI 模型调用
2. 核心功能
MCP 提供三种关键能力：
- Resources（知识扩展）：提供结构化数据（如数据库、文档）以增强 AI 的上下文理解
- Tools（工具调用）：允许 AI 执行外部操作（如发送邮件、查询 GitHub、调用智能合约等）
- Prompts（提示模板）：预定义的指令模板，优化 AI 的任务执行
MCP 的使用场景
1. 增强 AI 的实时性与执行能力
- 实时数据访问：MCP 允许 AI 访问最新数据（如股票行情、新闻），而非仅依赖训练时的静态数据
- 自动化任务：AI 可通过 MCP 直接执行任务，如整理文件、发送邮件、管理代码仓库等
- 区块链交互：MCP 可集成以太坊智能合约，让用户通过自然语言完成链上操作（如 DeFi 交易）。
2. 去中心化 AI 生态
- 创作者经济：个人或企业可搭建 MCP Server 提供特定服务（如鸟类知识库），并通过调用次数获得收益
- 抗审查与去中心化：MCP 使 AI 能力分散在多个 Server 上，减少大公司垄断风险
3. 开发者工具
- 简化集成：MCP 标准化了 AI 与外部系统的交互，开发者无需为每个数据源编写定制 API
- 多模态支持：MCP 可整合语音、图像、传感器数据等，使 AI 具备更全面的环境感知能力
