MCP 是什么：让 AI 接入外部工具的协议
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MCP 是什么：让 AI 接入外部工具的协议
MCP 是什么：让 AI 接入外部工具的协议
用户9979用户99795月29日修改
🎯
这一篇读完，你应该能：
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解释 MCP 是 Anthropic 提出的"AI 时代的 USB-C"
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理清 Host / Client / Server 三个角色
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看懂 Claude Code、Cursor 装 MCP server 在做什么
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知道 MCP 跟 OpenAI Function Calling 是什么关系
1. MCP 是什么
MCP 全称 Model Context Protocol（模型上下文协议）。Anthropic 在 2024 年提出，目标很直白：让所有大模型用同一套协议跟外部工具（数据库、浏览器、GitHub、文件系统等）沟通，不要每家都自己造一套。
💡
类比一下：MCP 是"AI 时代的 USB-C"。以前每个工具厂商都自己一套接口（OpenAI 的 Function Calling、Anthropic 的 Tool Use、Google 的 Function Calling），开发者要写 3 套适配；MCP 一统接口，写一次到处用。
2. 为什么需要 MCP
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痛点 1：每家 AI 接工具的协议都不一样，工具厂商要适配 3-5 家
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痛点 2：AI 应用想换底层模型，配套工具要重写
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痛点 3：用户自定义工具难分发——你写的工具只能你自己的客户端用
MCP 把"工具能力"标准化成 Server，"AI 客户端"标准化成 Host，中间用同一个协议跑。一个 MCP server 写一次，所有支持 MCP 的客户端（Claude Code、Cursor、Claude Desktop、Cline 等）都能直接装。
3. 三个角色：Host / Client / Server
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角色 | 是谁 | 例子 |
Host（宿主） | 用户实际操作的 AI 应用 | Claude Desktop / Claude Code / Cursor |
Client（客户端） | Host 里负责跟 MCP server 通信的模块 | Host 自带，开发者一般不直接碰 |
Server（服务端） | 一个具体工具的封装 | github / postgres / lark / filesystem 等 |
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4. 当前 MCP 生态
截止 2026 年中，已经能直接用的 MCP server（不完全列表）：
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开发类：GitHub、GitLab、Postgres、SQLite、Filesystem、Memory（持久化记忆）
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办公类：Slack、飞书 / Lark、Notion、Google Drive、Linear
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浏览器自动化：Puppeteer、Playwright
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搜索 / 检索：Brave Search、Tavily、Exa
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云服务：AWS、Cloudflare、Stripe
5. 怎么装一个 MCP server（以 Claude Code 为例）
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三步搞定（以装 GitHub MCP server 为例）：
1.
找到 MCP server 仓库（多数在官方 modelcontextprotocol/servers 集合里）
2.
把配置写进 Claude Code 的 mcp 配置文件（一段 JSON：server 名 / 启动命令 / 环境变量）
3.
重启 Claude Code，对话里直接说"帮我看下 xxx 仓库的 issue" → AI 自动调用 GitHub server
6. MCP vs Function Calling
维度 | Function Calling | MCP |
提出者 | OpenAI（2023） | Anthropic（2024） |
层级 | API 单次调用层 | 协议 / 生态层 |
能力分发 | 开发者自己包装到应用里 | Server 形式可独立分发 |
跨厂商 | 各家各一套 | 设计目标就是跨厂商 |
当前生态 | 每家自己的应用内 | 多个客户端共享同一个 server |
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实战理解：Function Calling 是"模型有调用工具的能力"，MCP 是"工具被标准化成可分发的服务"。两者不冲突——MCP server 内部一样用 Function Calling 跟模型沟通。
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