AI 编程开发MCP工具服务

MCP官网

Model Context Protocol(模型上下文协议)

标签:

MCP是什么

MCP 全称 Model Context Protocol(模型上下文协议),MCP 是由 Anthropic 公司于2024年11月底提出并开源的一种开放标准协议,旨在解决大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的集成问题。MCP 核心目标是通过标准化接口,使 AI 系统能够无缝访问外部数据源、工具和服务,从而打破数据孤岛,提升 AI 助手的实际操作能力。MCP 采用客户端-服务器(client-server)架构,支持双向通信,并允许动态发现和调用外部工具。

MCP官网:https://modelcontextprotocol.io/MCP官网

MCP(模型上下文协议)是 AI 应用程序和代理连接并使用数据源(例如本地文件、数据库或内容存储库)和工具(例如 GitHub、Google Maps 或 Puppeteer)的标准方式。可以将 MCP 视为 AI 应用的通用适配器,类似于 USB-C 之于物理设备。USB-C 充当通用适配器,将设备连接到各种外设和配件。同样,MCP 提供了一种标准化的方式,将 AI 应用连接到不同的数据和工具。

在 USB-C 出现之前,不同的连接需要不同的线缆。同样,在 MCP 出现之前,开发人员必须为每个 AI 应用程序所需的数据源或工具构建自定义连接——这是一个耗时的过程,而且常常导致功能受限。现在,有了 MCP,开发人员可以轻松地为他们的 AI 应用程序添加连接,从而让他们的应用程序从一开始就更加强大。

为什么选择 MCP?

MCP 可帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂的工作流。LLM 通常需要与数据和工具集成,而 MCP 可提供以下功能:

越来越多的预建集成可供您的 LLM 直接插入在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性保护基础架构内数据的最佳实践 

MCP总体架构

MCP官网

MCP 的核心遵循客户端-服务器(client-server)架构,其中主机应用程序可以连接到多个服务器,MCP 核心架构包含以下几个部分:

MCP Host(MCP主机):像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序,需要通过 MCP 访问数据。MCP Clients(MCP客户端):与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。MCP Servers(MCP服务器):轻量级程序,每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能。Local Data Sources(本地数据源):MCP 服务器可以安全访问的您的计算机文件、数据库和服务。Remote Services(远程服务):MCP 服务器可以通过互联网(例如通过 API)连接到的外部系统。

MCP工作原理

MCP官网

MCP 通过一个简单的系统在您的 AI 应用程序和数据之间架起了一座桥梁:

MCP 服务器连接到您的数据源和工具(如 Google Drive 或 Slack)。MCP 客户端由 AI 应用程序(如 Claude Desktop)运行,以将它们连接到这些服务器。当你授予权限后,你的 AI 应用程序会发现可用的 MCP 服务器。然后,AI 模型可以使用这些连接来读取信息并采取行动。

这种模块化系统意味着无需改变 AI 应用程序本身即可添加新功能 – 就像无需升级整个系统即可为计算机添加新配件一样。

MCP如何使用?

MCP官网提供了详细的MCP创建和使用指南,可以为不同开发者提供使用指导,可以访问MCP官网或MCP官方Github查看详情。

MCP官网地址:https://modelcontextprotocol.io/MCP官方Github开源代码库:https://github.com/modelcontextprotocol

MCP使用教程

1、服务器开发者

开始构建您自己的 MCP Servers 服务器,以便在 Claude for Desktop 和其他客户端中使用。

MCP Servers 开发者使用教程:https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
在本教程中,我们将构建一个简单的 MCP 天气服务器,并将其连接到主机 Claude for Desktop。我们将从基本设置开始,然后逐步介绍更复杂的用例。

2、客户端开发者

开始构建可以与所有 MCP Servers 服务器集成的 MCP Clients 客户端。

MCP Clients 开发者使用教程:https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client
在本教程中,您将学习如何构建一个基于 LLM 的聊天机器人客户端,并连接到 MCP 服务器。如果您已经阅读过服务器快速入门指南,它将指导您完成构建第一个服务器的基础知识。

3、Claude桌面用户

开始使用 Claude for Desktop 中预建的 MCP Servers 服务器。

Claude 桌面用户使用教程:https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user
在本教程中,您将扩展Claude for Desktop,以便它可以从计算机的文件系统读取、写入新文件、移动文件,甚至搜索文件。

4、MCP调试指南

在开发 MCP 服务器或将其与应用程序集成时,有效的调试至关重要。

MCP调试指南:https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/debugging
本指南介绍了 MCP 生态系统中可用的调试工具和方法。

5、MCP Inspector

MCP Inspector是一款用于测试和调试 MCP Servers 服务器的交互式开发者工具。

MCP Inspector使用教程:https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector
使用 MCP Inspector 测试和调试MCP服务器的深入指南,本指南将详细介绍 Inspector 的功能和性能。

MCP Servers 服务器示例

下面是一些已经应用的各种模型上下文协议 (MCP) 服务器,以展示该协议的功能和多功能性。这些服务器使大型语言模型 (LLM) 能够安全地访问工具和数据源。

1、数据和文件系统

文件系统——具有可配置访问控制的安全文件操作PostgreSQL – 具有模式检查功能的只读数据库访问SQLite – 数据库交互和商业智能功能Google Drive – Google Drive 的文件访问和搜索功能

2、开发工具

Git – 读取、搜索和操作 Git 存储库的工具GitHub – 存储库管理、文件操作和 GitHub API 集成GitLab – GitLab API 集成,支持项目管理Sentry – 从 Sentry.io 检索和分析问题

3、Web和浏览器自动化

Brave Search – 使用 Brave 的搜索 API 进行网络和本地搜索Fetch – 针对 LLM 使用进行优化的 Web 内容获取和转换Puppeteer——浏览器自动化和网页抓取功能

4、生产力和沟通

Slack – 频道管理和消息传递功能Google 地图– 位置服务、路线和地点详情记忆——基于知识图谱的持久记忆系统

5、人工智能和专用工具

EverArt——使用各种模型的 AI 图像生成顺序思维——通过思维序列动态解决问题AWS KB 检索– 使用 Bedrock Agent Runtime 从 AWS 知识库检索

更多 MCP Servers 示例请访问官网:

MCP Servers 官网示例集:https://modelcontextprotocol.io/examples

MCP Clients 客户端示例

下面列表中是一些支持模型上下文协议 (MCP) 的应用程序。每个客户端可能支持不同的 MCP 功能,从而允许与 MCP 服务器进行不同程度的集成。

客户 资源 提示 工具 采样 根 笔记

5ire❌❌✅❌❌支持工具。Apify MCP Tester✅❌❌支持工具BeeAI Framework❌❌✅❌❌支持代理工作流程中的工具。 Claude Code ❌✅✅❌❌支持提示和工具Claude桌面应用程序✅✅✅❌❌支持工具、提示和资源。Cline✅❌✅❌❌支持工具和资源。Continue✅✅✅❌❌支持工具、提示和资源。Copilot-MCP✅❌✅❌❌支持工具和资源。Cursor❌❌✅❌❌支持工具。Daydreams Agents✅✅✅❌❌支持将服务器放入 Daydreams 代理Emacs Mcp❌❌✅❌❌支持 Emacs 中的工具。fast-agent✅✅✅✅✅完整的多模式 MCP 支持,具有端到端测试Genkit⚠️✅✅❌❌支持资源列表和通过工具查找。GenAIScript❌❌✅❌❌支持工具。Goose❌❌✅❌❌支持工具。LibreChat❌❌✅❌❌代理支持工具mcp-agent❌❌✅⚠️❌支持工具、服务器连接管理和代理工作流程。Microsoft Copilot Studio❌❌✅❌❌支持工具OpenSumi❌❌✅❌❌支持 OpenSumi 中的工具oterm❌✅✅✅❌支持 Ollama 的工具、提示和采样。Roo Code✅❌✅❌❌支持工具和资源。Sourcegraph Cody✅❌❌❌❌通过 OpenCTX 支持资源SpinAI❌❌✅❌❌支持 Typescript AI Agents 工具Superinterface❌❌✅❌❌支持工具TheiaAI/TheiaIDE❌❌✅❌❌支持 Theia AI 中的代理工具以及 AI 驱动的 Theia IDEVS Code GitHub Copilot❌❌✅❌✅支持动态工具/根发现、安全秘密配置和显式工具提示Windsurf Editor❌❌✅❌❌支持使用AI Flow的工具进行协作开发。Witsy❌❌✅❌❌支持 Witsy 中的工具。Zed❌✅❌❌❌提示以斜线命令形式出现

更多 MCP Clients 示例请访问官网:

MCP Clients 官网示例集:https://modelcontextprotocol.io/clients

MCP官方集成

这些 MCP 服务器由 Anthropic 公司为其平台维护:

Axiom – 使用自然语言查询和分析日志、跟踪和事件数据Browserbase – 在云端自动化浏览器交互Cloudflare – 在 Cloudflare 开发者平台上部署和管理资源E2B – 在安全的云沙箱中执行代码Neon – 与 Neon 无服务器 Postgres 平台交互Obsidian Markdown Notes – 阅读和搜索 Obsidian 库中的 Markdown 笔记Qdrant – 使用 Qdrant 矢量搜索引擎实现语义记忆Raygun – 访问崩溃报告和监控数据Search1API – 用于搜索、爬取和站点地图的统一 APIStripe – 与 Stripe API 交互Tinybird – 与 Tinybird 无服务器 ClickHouse 平台接口Weaviate – 通过您的 Weaviate 系列启用 Agentic RAG

MCP社区亮点

MCP官方社区开发的服务器生态系统不断壮大,扩展了 MCP 的功能:

Docker – 管理容器、镜像、卷和网络Kubernetes – 管理 Pod、部署和服务Linear – 项目管理和问题跟踪Snowflake – 与 Snowflake 数据库交互Spotify – 控制 Spotify 播放并管理播放列表Todoist – 任务管理集成

MCP常见问题

MCP常见问题入口:https://modelcontextprotocol.io/faqs

数据统计

相关导航