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MCP（模型上下文协议）是一个由Anthropic于2024年11月提出的开放标准，旨在解决AI模型与外部数据源和工具连接的标准化问题。
MCP被描述为AI助手连接到内容库、商业工具和开发环境的一种通用接口，帮助AI模型生成更相关、更准确的响应。
根据Anthropic的官方介绍 (Anthropic: Introducing the Model Context Protocol)，MCP的目标是打破数据孤岛，解决AI模型因信息孤立而受限的问题。
传统上，每个新数据源都需要自定义实现，这使得系统难以扩展。MCP通过提供一个统一的协议，取代了碎片化的集成方式，使AI系统能够更轻松地访问所需上下文。
Medium上的文章 (Medium: Getting Started with Model Context Protocol)进一步解释，MCP被比喻为AI的USB-C端口，类似于USB-C如何标准化设备连接，MCP为AI模型与各种数据源和工具的连接提供了一种标准化方法。这简化了集成，打破了数据孤岛，并释放了AI提供高质量输出的潜力。
MCP采用客户端-服务器架构，具体来说，AI应用（如Claude桌面应用）作为MCP主机，连接到MCP服务器，这些服务器暴露特定的功能。例如，MCP服务器可以提供文件系统操作、GitHub API集成、Google Drive访问或PostgreSQL数据库查询等能力 (Model Context Protocol Documentation: Core architecture)。
MCP的应用范围非常广泛，包括但不限于Blender的3D场景生成、Perplexity的实时网络搜索、QGIS的地图绘制、PubMed的学术数据库访问、Supabase数据库连接、Gradio客户端的工具集成、通知声音播放、Weaviate的向量搜索能力以及Figma设计的代码生成 (X post by Min Choi)。
MCP在学术领域的应用，例如通过PubMed数据库连接Claude，这允许AI直接访问学术文章，极大地提升了研究效率 (X post by Mushtaq Bilal, PhD)。安装过程包括下载Claude桌面应用、安装Node.js、获取Brave API密钥，并配置JSON文件以启用MCP服务器，这可以在15分钟内完成。
MCP的另一个优势是灵活性，它允许开发者在不同LLM提供商和供应商之间切换，同时遵循最佳实践来保护数据安全 (Model Context Protocol Documentation: Introduction)。GitHub上的MCP项目 (Model Context Protocol GitHub)欢迎社区贡献，提供了详细的文档和教程，鼓励开发者参与改进。
序号 | 应用示例 | 描述 |
1 | Blender MCP | Claude可通过提示直接生成3D场景 |
2 | Perplexity MCP | AI助手可进行实时网络搜索 |
3 | MCP QGIS | 使用QGIS进行地图绘制 |
4 | Firecrawl MCP | 通过提示克隆任何网站 |
5 | PubMed学术数据库 | 连接Claude以访问学术文章 |
6 | Supabase数据库 | 连接数据库进行数据查询 |
7 | MCP Gradio客户端 | 使用Gradio接口与MCP服务器交互 |
8 | 通知MCP | 任务完成后播放声音通知 |
9 | Weaviate MCP | 连接Weaviate的向量搜索能力 |
10 | Figma MCP | 从Figma设计轻松生成代码 |
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- Author:EasyAI
- URL:http://easyai.fyi/article/mcp_project
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