摘要：Anthropic发布的**模型上下文协议（MCP）**是一项开放标准，旨在解决当前 AI 助手与数据源之间的隔离问题，提供一个统一的协议，使 AI 系统能够更高效、可靠地访问各种数据源。以下是 MCP 的主要内容和关键点：

Anthropic发布的**模型上下文协议（MCP）**是一项开放标准，旨在解决当前 AI 助手与数据源之间的隔离问题，提供一个统一的协议，使 AI 系统能够更高效、可靠地访问各种数据源。以下是 MCP 的主要内容和关键点：

1. **MCP 的背景和挑战**

- 当前 AI 助手面临的挑战是与数据源的隔离，导致它们无法高效地访问存储在不同系统中的数据（如内容存储库、业务工具、开发环境等）。

- 每个新数据源需要定制的集成方案，使得系统难以扩展和互操作。

2. **MCP 的解决方案**

- **MCP 提供了一个通用的开放标准**，使 AI 系统可以通过单一协议连接到各种数据源，解决了数据和模型之间碎片化的集成问题。

- 它通过简单的架构，让开发者能够公开他们的数据源，并为 AI 应用程序提供双向连接。

3. **MCP 的核心组件**

- **MCP 规范和 SDK**：开发者可以基于这些工具快速构建和部署 MCP 连接器。

- **Claude Desktop 应用中的本地 MCP 服务器支持**：支持在本地环境中运行 MCP 服务器。

- **MCP 服务器开源存储库**：提供开源工具，让开发者可以轻松构建和连接数据源。

4. **MCP 适用的企业系统和预构建服务器**

- 预构建的 MCP 服务器支持多个流行企业系统，如：**Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteer**等。

- 这些预构建的服务器帮助开发者快速将 AI 驱动的工具与企业数据连接。

5. **行业应用和合作**

- **早期采用者**：包括 Block 和 Apollo 等公司，已经将 MCP 集成到他们的系统中，增强了 AI 代理检索相关信息的能力。

- **开发工具公司**：Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等平台正在与 MCP 合作，提升编码任务的上下文理解，并生成更精准和功能化的代码。

6. **MCP 的未来发展**

- 开放技术的核心理念：**MCP 是将 AI 与现实世界应用程序连接的桥梁**，确保技术创新透明、可访问并植根于协作。

- 随着生态系统的成熟，AI 系统将在不同工具和数据集之间无缝移动，保持上下文，并用更可持续的架构取代当前的碎片化集成方式。

7. **如何开始**

- **Claude for Work 用户**：可以立即开始在本地测试 MCP 服务器，并连接到内部系统和数据集。

- 很快将提供用于部署远程生产环境 MCP 服务器的开发工具包，支持组织全范围的 Claude for Work 部署。

结论

MCP 是为 AI 系统提供一种简洁、标准化、可扩展的数据连接方法，减少了开发者在集成不同数据源时的复杂度。通过这个协议，AI 助手可以更好地理解和利用各种数据源，生成更精准的响应和功能化的输出。

来源：miniappbb2525efcf084