摘要：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 推出的开放协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间通信的问题。它提供了一种标准化的客户端-服务器架构，使得 LLM 可以轻松集成外部数据源和工具，
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic 推出的开放协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间通信的问题。它提供了一种标准化的客户端-服务器架构，使得 LLM 可以轻松集成外部数据源和工具，从而增强其功能和实用性 。MCP 的目标是为 AI 开发者提供一个统一的接口，以便在不同场景下灵活调用 LLM 的能力。
MCP 的核心是一个客户端-服务器架构，其中客户端负责发起请求，服务器则处理请求并返回结果。这种架构允许 LLM 在需要时动态获取上下文信息，从而提高任务执行的准确性 。
客户端角色：客户端通常是 LLM 或 AI 应用，负责向服务器发送请求，获取所需的数据或执行特定操作。服务器角色：服务器负责接收请求并执行相应的操作，例如访问文件系统、查询数据库或调用第三方工具。MCP 支持多种传输协议，包括 HTTP/HTTPS，确保通信的安全性和可靠性 。此外，MCP 还定义了一系列标准化的接口和消息格式，使得不同系统之间的集成更加便捷 。
MCP 的功能涵盖了数据集成、工具集成、模板化交互等多个方面，以下是其核心功能：
数据集成：MCP 支持从本地文件系统、云存储、数据库等多种数据源获取数据。例如，开发者可以通过 MCP 访问 PostgreSQL 数据库中的只读数据 。工具集成：MCP 允许 LLM 调用外部工具，例如文件管理系统、业务工具等。例如，用户可以通过 MCP 批量重命名文件或整理文件夹 。模板化交互：MCP 提供了一套模板化的交互方式，使得开发者可以快速构建复杂的 AI 流程。这种方式提高了开发效率，降低了学习成本 。安全性：MCP 强调数据安全，支持身份验证和权限管理，确保敏感数据不会被未经授权的访问 。开发者支持：MCP 提供丰富的 SDK 和示例代码，帮助开发者快速上手。例如，官方文档中提供了 Figma 文件结构化布局信息的解决方案，显著提升了 AI 将设计转换为代码的能力 15。MCP 的应用场景非常广泛，以下是几个典型的例子：
AI 驱动的 IDE：开发者可以利用 MCP 实现代码补全、自动重构等功能，显著提升编码效率 1。聊天交互优化：通过 MCP，聊天机器人可以实时访问外部数据源，提供更精准的回答 。文件管理：MCP 支持对本地文件系统的操作，例如批量重命名文件或按类型分类整理文件 。数据库访问：MCP 提供对 PostgreSQL 等数据库的只读访问能力，方便开发者在 AI 应用中使用结构化数据。MCP协议本身：作为开源协议，MCP的代码和规范已公开，任何人都可以自由使用、修改和扩展 。Filesystem Server：这是MCP的一个参考实现服务器，主要用于安全的文件访问，展示了如何将本地文件系统与AI模型集成 。Dify Connect MCP：该项目不仅提供完整的开源代码，还支持与MCP Inspector等工具的兼容性，极大地方便了开发者的调试和优化工作 。awesome-mcp-servers：这个GitHub仓库列出了多个可用的MCP服务器，涵盖了从生产级到实验性的各种实现，特别关注文件访问和工具集成 。image-gen-server：这是一个专门用于AI图像生成的MCP Server工具，与Cursor集成后表现优异，代码也已开源 。案例：开发一个MCP Server与Cursor集成，给Cursor插上翅膀
以调用jimeng的生图api为例，大体流程如下：
Cursor—>image-gen-server(接下来要开发的MCP Server)—>jimeng-api
可以用Cursor参考官方案例编码image-gen-server
编码MCP Server代码，可以用cursor生成
Cursor配置MCP Server
开发配置好后，用fastmcp启动，之后可以用MCP Inspector工具进行调试
Anthropic 计划在 2025 年上半年全面支持远程服务器部署，进一步扩大其适用范围 。与此同时，Cloudflare 已经率先推出了远程部署 MCP 服务器的功能，为未来的云端集成奠定了基础 。
MCP 的未来发展方向包括：
来源：HuggingFace
