从0到1玩转MCP：AI的「万能插头」，代码手把手教你！

AI-Agent1周前发布 almosthuman2014

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文章摘要

在人工智能快速发展的背景下，大型语言模型（LLM）的能力虽然令人惊叹，但其局限性也逐渐显现，尤其是它们无法直接访问实时信息或外部工具。为了解决这一问题，Anthropic 在 2024 年 11 月推出了开源协议 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），旨在为 AI 模型与外部数据源和工具之间的交互提供一种通用、标准化的连接方式。MCP 的开源性质迅速吸引了开发社区的关注，被视为 AI 生态系统标准化的重要一步。该协议不仅能够提升 AI 系统的安全性，还能减少重复开发工具的需求，从而降低安全隐患和恶意代码出现的可能性。

MCP 的普及在行业内产生了显著影响。2025 年 3 月，OpenAI 宣布支持 MCP，而谷歌也在考虑加入这一协议。然而，尽管 MCP 的潜力巨大，其相关资料的深度和广度却存在明显断层。现有的资料要么过于表面，要么过于深奥，特别是对于非专业开发者而言，理解其运作机制存在一定困难。为了解决这一问题，一篇博客以浅显易懂的方式讲解了 MCP，并通过餐厅模型进行类比，帮助读者更好地理解其概念和功能。

在餐厅模型中，MCP 的各个组成部分被类比为餐厅的不同角色：主机（Host）相当于餐厅建筑，是智能体运行的环境；服务器（Server）相当于厨房，是工具发挥作用的地方；客户端（Client）相当于服务员，负责发送工具调用请求；智能体（Agent）相当于顾客，决定使用哪种工具；工具（Tools）则相当于食谱，是被执行的代码。这种类比使得 MCP 的复杂架构变得直观易懂。

MCP 的工作流程包括服务器注册工具、暴露元数据、智能体发现工具、规划工具使用以及翻译层执行等步骤。服务器通过 MCP 协议暴露工具元数据，智能体通过查询服务器了解可用工具集，并根据任务需求构建工具调用请求。翻译层则负责将智能体的请求映射到服务器上的对应函数，执行代码并将结果返回给智能体。这一过程通过 MCP 的标准化格式实现，开发者无需编写复杂的转换逻辑。

为了展示 MCP 的实际应用，博客提供了一个使用 IBM 的 beeAI 框架的代码示例，该框架原生支持 MCP 并处理转换逻辑。通过这一示例，读者可以了解如何配置 MCP 服务器、创建智能体以及与用户进行交互。此外，博客还指出了 MCP 面临的挑战，包括工具发现依赖服务器、新增故障点、治理需求、安全考虑和延迟问题。

尽管存在这些挑战，MCP 凭借其网络效应、标准化优势、降低开发成本和增强互操作性的潜力，未来发展前景广阔。随着技术的不断进步，MCP 有望克服现有障碍，为 AI 行业带来更多创新和价值。