MCP：让AI工具协作变得像聊天一样简单 [特殊字符]

想象一下，你正在处理一个项目，需要从A平台查看团队讨论，从B平台获取客户信息，还要在GitHub上检查代码进度。传统做法是什么？打开三个不同的网页，在各个平台间来回切换，复制粘贴数据，最后还可能因为信息分散而遗漏重要细节。

听起来很熟悉？这正是当前工作流程的痛点所在。而MCP（模型上下文协议）的出现，就像是给这个混乱的数字世界带来了一位超级管家，让所有工具都能在一个地方为你服务。

当前困境：数字化办公的"信息孤岛"

让我们先聊聊现状。现在的AI工具就像是一个个独立的专家，每个都很厉害，但彼此之间却无法交流。你问ChatGPT一个问题，它给你答案；你用Claude处理文档，它也能帮到你。但如果你需要同时调用多个工具来完成一个复杂任务呢？那就麻烦了。

这种分散式的工作方式不仅效率低下，成本也很高。想想看，每个员工都需要学习使用不同的工具，记住各种登录密码，还要在不同平台间手动传递信息。这不仅浪费时间，还容易出错。

更糟糕的是，当信息散落在各个平台时，很难形成完整的工作视图。你可能在Slack上看到了客户的反馈，但忘记了在CRM系统中更新客户状态；或者在GitHub上修复了bug&