MCP是什么？连接AI与世界的开放协议
译文 AI 逐段翻译
什么是模型上下文协议？将AI连接到你的世界
使用模型上下文协议，无需自定义集成即可将AI助手连接到你的工具。
探索连接器
AI模型的好坏取决于提供给它们的上下文。像Claude这样的AI助手可以回答问题并执行一系列令人印象深刻的任務，但如果它们无法访问所需的数据或工具，它们能为你做的事情就有限。你通常通过从一个标签页复制粘贴上下文到另一个标签页来解决这个问题，无论是编辑Google Drive中的文档、回复Slack中的帖子，还是在IDE中更新代码。这个过程缓慢、手动，并且有遗漏重要上下文的风险。
The 模型上下文协议（MCP）提供了一种开放且广泛适用于所有AI应用和助手的解决方案。在本文中，你将了解MCP是什么、它如何运作以及为何重要，以及它适用于谁。你将看到MCP实际应用的示例，并了解如何立即开始使用或基于MCP进行构建。
什么是模型上下文协议（MCP）？
The 模型上下文协议是一个开放标准，定义了LLM如何与外部系统通信。
将MCP视为LLM的USB-C。正如USB-C为你的手机、笔记本电脑和其他设备提供通用连接器，MCP为LLM与外部系统连接提供了通用格式。在USB-C之前，每个电子设备都有自己的电缆：iPhone用Lightning，Android用micro-USB，相机用专有连接器。随着更多设备采用USB-C，整个生态系统的连接变得无缝。
MCP将这种简单性带到AI集成中。在MCP之前，每个应用和数据库都需要自定义代码才能与LLM连接。Google Drive需要自己的集成，Slack需要另一种，Figma还需要另一种。现在，MCP提供了一种单一、标准化的格式，将这些工具连接到Claude和其他AI应用。
MCP从何而来？
MCP由Anthropic的David Soria Parra和Justin Spahr-Summers创建。这个想法源于David对在Claude Desktop和其集成开发环境（IDE）之间不断复制代码的困扰。认识到这是一个经典的M×N问题，其中多个应用需要多个集成，David向Justin提出了构建一个协议来解决这个问题。他们基于流行的语言服务器协议设计了MCP，并在Anthropic的支持下于2024年11月开源，以确保整个AI生态系统都能受益。
MCP如何运作？
MCP通过双向方法运作。像Claude这样的AI代理和聊天机器人创建MCP客户端，以便连接到Notion、Canva或Figma等应用，这些应用通过MCP服务器提供其工具和数据。
通过构建MCP客户端，AI代理和聊天机器人可以访问社区构建的数千个MCP服务器，为扩展其能力提供了一条直接途径。代理还可以通过MCP隧道访问防火墙后面的MCP服务器。通过构建MCP服务器，公司和开发者可以使他们的产品随时可供AI使用，从而创造提供价值的新途径。
由于MCP是开源的，任何人都可以构建MCP服务器或客户端。
为什么MCP很重要？
MCP使LLM能够超越聊天并执行现实世界的任务：阅读电子邮件线程并发送回复、访问代码库并部署更新、或审查设计简报并生成初稿。该协议为LLM与外部系统、工具和应用连接以访问数据和采取行动奠定了基础。这提供了：
AI的通用兼容性
AI助手获得数千种工具 — 一旦AI助手实现了MCP（通过MCP客户端），它就可以立即连接到数千个符合MCP的应用，从专门的编码工具到企业工作流平台，而无需为每个应用构建自定义集成。
工具和应用一次连接到所有AI助手 — 像Notion、Figma或Asana这样的公司构建一个MCP服务器，即可与任何兼容的AI助手（即已实现MCP客户端的AI助手）配合使用。开发者只需为所有AI连接构建一个集成。
开放、AI原生的生态系统
任何人都可以构建和分享 — 作为开放标准，由开发者或公司发布的MCP服务器与任何MCP客户端兼容。这种开放性创造了一个由数千个社区构建的服务器组成的蓬勃发展生态系统，加速了AI助手可用的工具和应用的可用性。
使软件从设计上对AI可访问 — 传统软件是为人类通过Web界面构建的。MCP提供了专为AI交互设计的并行接口，使应用能够真正成为AI原生。这意味着AI模型与人们已经使用的工具之间实现更好、更可靠的集成。
代理的基础协议
MCP为AI代理访问任意数量的服务与工具创建了基础设施，实现真正的端到端任务自动化。随着更多应用采用该协议，AI代理能够独立处理复杂多步骤工作流的愿景变得越来越可行。
MCP适用于谁？
开发者获得一种标准化方式，可以构建一次集成，并在任何兼容的AI中使用。企业获得安全、IT控制的AI连接，可在其组织中扩展。消费者可以即时将最喜欢的工具连接到AI，无需任何技术知识。
对于开发者：连接AI与应用的一个标准
开发者可以遵循单一标准将外部产品连接到你的AI应用和代理。这简化了构建集成的过程，增加了可连接产品的数量，并提高了生态系统中连接的整体质量和安全性。
构建一个连接多个应用的智能体？构建一个连接多个智能体的应用？MCP 为你提供了接入兼容工具生态系统的途径，实现简化的集成。
对企业：整个组织安全、可扩展的 AI 连接
企业可以更有效地推动内部采用 AI 工具和应用，因为 MCP 简化了将系统连接到 AI 的过程。这有助于让你的组织内 AI 更加互联，扩展其能力并提高对员工的有用性。
对消费者：即时访问你喜爱的工具
MCP 为最终用户提供其喜爱的 AI 助手与工作工具之间的无缝连接。它使得自动化任务更加容易，避免了在标签页之间复制粘贴。简而言之，MCP 让 AI 对你所在的世界有更强的访问能力和连接性。
在 Claude 中，你可以立即连接到 MCP 服务器，这些服务器被称为 连接器。这为你提供了一种将 Claude 连接到常用工作应用的简单方式。
连接器（MCP）实际应用
当你看到 MCP 与你日常使用的工具一起工作时，它的真正价值就变得清晰了。以下是一些 MCP 在 Claude 中驱动集成的示例，这些集成被称为 连接器：
Claude 中的 Canva
Canva 连接器允许 Claude 直接在 Canva 中生成新设计。利用 MCP，Claude 能够连接到 Canva 提供的工具，在画布上生成设计。
Claude 中的 Notion 和 Linear
使用 Notion 和 Linear 连接器，Claude 可以访问你在 Notion 中的页面，并利用它们更新 Linear 中的票据。在这里，MCP 实现了非结构化上下文无缝转移到独立项目管理系统中的组织化票据。
Claude Code 中的 Figma
Figma 连接器允许 Claude 访问 Figma 中的设计。这使得 Claude Code 能够根据在 Figma 中创建的网站、应用程序或用户界面设计来创建工作原型。
可用的 Claude 连接器
Claude 连接器包括针对以下服务的集成：
- Notion用于工作区文档
- Linear用于问题跟踪
- Stripe用于支付数据
- Canva 和 Figma用于设计援助
- Hubspot用于自动化 CRM 任务
- Sentry用于错误跟踪
- ……以及更多
每个连接器只需几秒钟即可配置完成，成为 Claude 工作上下文的一部分。在 Claude 之外，还有一个 MCP 服务器生态系统，位于 开源 MCP 注册表。
开始探索 MCP
根据你的需求，有两条路径。
Claude 中的连接器
连接器是预构建的，让 Claude 即时访问工具、数据库和应用，并为你提供一组新的能力。打开 Claude，浏览可用的连接器，然后点击添加。
构建自定义 MCP 连接
MCP 是开源的，这意味着任何人都可以采用 MCP 将 AI 连接到应用程序。 Model Context Protocol 文档介绍了如何使用 MCP 进行构建。
开始使用
如果你想尝试 MCP，请先从浏览一个可以立即在 Claude 中使用的 Claude 连接器开始。
如果尚不存在现有的 MCP 服务器，自己创建一个需要一些工作，但如果你了解 TypeScript 或 Python，这并不太复杂。 Model Context Protocol 快速入门提供了可修改以满足你需求的实用示例。
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常见问题解答
不，MCP 是一个开源协议。虽然 Claude 率先采用了 MCP，但其他 AI 提供商现在也采用了相同的协议，允许任何人连接到相同的 MCP 服务器生态系统。
使用 连接器不需要。浏览、安装、验证。就是这样。构建自定义 MCP 服务器需要 TypeScript 或 Python 知识，但不断增长的 连接器库涵盖了大多数主流工具。
每个服务器都会请求特定权限以允许 Claude 访问它。你可以批准或拒绝访问，并随时撤销权限。
MCP 使用高效协议。用于本地服务器的 Stdio 传输提供了最小开销。用于远程服务器的服务器发送事件（SSE）和 Streamable HTTP 保持持久连接。响应流传输可防止大数据操作超时。该协议支持分页、过滤和部分响应，以高效处理大型数据集。
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