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Model Context Protocol (MCP)标准化应用程序向大型语言模型 (LLM) 提供上下文协议

news 2025/8/16 9:42:07

Model Context Protocol (MCP) 完整介绍

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，用于标准化应用程序向大型语言模型 (LLM) 提供上下文的方式。它类似于 AI 应用程序的“USB-C 接口”，允许 AI 模型与各种外部数据源和工具无缝集成，从而构建代理和复杂工作流，并将模型与现实世界连接起来。MCP 由 Anthropic 于 2024 年 11 月引入，作为一个开放标准，旨在解决 AI 模型与数据孤岛之间的连接问题，帮助前沿模型生成更相关、更高质量的响应。

为什么 MCP 重要？

尽管 AI 模型在推理和质量方面取得了显著进步，但它们往往与所需数据隔离，受限于信息孤岛和遗留系统。这导致开发者需要为每个新数据源构建自定义集成，阻碍了可扩展性。MCP 通过提供一个通用开放标准，取代了碎片化的集成方式，使 AI 系统访问数据变得更简单、更可靠。它支持开发者构建安全、双向连接的数据源与 AI 工具之间桥梁，从而提升 AI 在实际应用中的效能，例如在编码任务中更好地检索上下文，生成更精确的代码。

MCP 如何工作？

MCP 的架构简单明了：开发者可以暴露数据通过 MCP 服务器，或者构建 AI 应用程序（MCP 客户端）来连接这些服务器，实现安全双向通信。协议支持快速实现，例如使用 Claude 3.5 Sonnet 等模型构建 MCP 服务器，以连接重要数据集。MCP 类似于 USB-C 的标准化连接，允许 LLM 直接插入预构建集成，或自定义构建。它支持复杂工作流和代理系统，确保兼容性和易用性。

关键特性包括：

  • 开源性质：MCP 是开放协议，任何人都可以免费实现和使用，支持多语言官方 SDK（如 Python、JavaScript 等），开发者只需关注功能构建，而无需处理协议细节。
  • 预构建集成：官方提供预构建 MCP 服务器，用于流行企业系统，如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer。
  • 灵活性：允许在不同应用程序之间切换时携带上下文，支持本地和云端部署。
  • 安全性：强调安全风险控制，如通过 Anthropic 协议定义如何将 LLM 连接到外部工具，同时提供控制措施。
  • 规范：最新规范（2025-06-18 版本）定义了无缝集成 LLM 应用与外部数据源的细节。
用例和早期采用者

MCP 已应用于多个领域，例如开发工具公司如 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 使用 MCP 增强平台，使 AI 代理更好地理解编码任务上下文，减少尝试次数生成更有效的代码。企业如 Block 和 Apollo 已集成 MCP，用于连接 AI 到真实世界应用。其他用例包括财务数据访问、区块链交互、文档处理和 API 集成等。 Microsoft Copilot Studio 和 AWS 等平台也支持 MCP，简化与 AI 应用和代理的集成。

MCP 的生态正在快速发展，包括 Hugging Face 的免费课程和 OpenAI Agents SDK 的集成。 它被视为 AI 代理访问外部工具和数据的标准化层，推动 AI 从孤立模型向上下文感知系统的演进。

开源项目列表

MCP 本身是开源的，主仓库位于 GitHub 上。 社区已开发众多服务器（暴露数据和工具）和客户端（AI 应用连接器）实现。以下是关键开源项目的列表，基于 GitHub 上的流行仓库和精选列表（如 awesome-mcp-servers）。我将它们分为核心项目、服务器实现和客户端实现，使用表格呈现主要示例（完整列表非常庞大，可参考 awesome 仓库获取更多）。

核心项目
项目名称描述GitHub 链接备注
Model Context ProtocolMCP 主仓库，提供协议核心实现和文档。https://github.com/modelcontextprotocol官方仓库，支持无缝集成 LLM 与外部数据源。
MCP Servers参考服务器集合，包括 Git、Filesystem 等官方实现。https://github.com/modelcontextprotocol/servers包含预构建服务器示例。
Awesome MCP Servers (wong2)精选 MCP 服务器列表，覆盖参考、官方和社区服务器。https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers包含 100+ 项目，按类别组织。
Awesome MCP Servers (punkpeye)另一个精选服务器列表，分类如金融、聚合器等。https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers包括语言、范围和 OS 支持。
Awesome MCP Clients精选 MCP 客户端列表。https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients覆盖桌面和框架客户端。
MCP for BeginnersMicrosoft 的 MCP 入门课程，使用跨语言示例。https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners针对初学者。
MCP Resources & Guides指南、实用工具和服务器实现集合。https://github.com/cyanheads/model-context-protocol-resources用于学习 MCP。
服务器实现示例（选自精选列表，覆盖不同类别）
项目名称描述GitHub 链接类别
Everything参考服务器，包含提示、资源和工具。https://github.com/modelcontextprotocol/servers/blob/main/src/everything参考服务器
Git操作 Git 仓库的工具，如读取、搜索和修改。https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/git开发工具
AgentQL从非结构化 Web 获取结构化数据。https://github.com/tinyfish-io/agentql-mcpWeb/代理
Apify Actors使用 3000+ 预构建云工具提取网站数据。https://github.com/apify/actors-mcp-server数据提取
Blockchain MCP访问 130+ 区块链网络的 API。https://github.com/tatumio/blockchain-mcp金融/区块链
dbt-mcp与 dbt 交互的 MCP 服务器。https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp数据仓库
YFinance-Trader提供股票市场数据和分析。https://github.com/SaintDoresh/YFinance-Trader-MCP-ClaudeDesktop金融
1mcp/agent聚合多个 MCP 服务器的统一实现。https://github.com/1mcp-app/agent聚合器
AnyQuery使用 SQL 查询 40+ 应用的二进制工具。https://github.com/julien040/anyquery数据库/查询
Magg元 MCP 服务器，允许 LLM 自主发现和编排服务器。https://github.com/sitbon/magg聚合器/自动化
客户端实现示例（选自精选列表）
项目名称描述GitHub 链接备注
Eechat跨平台桌面应用，支持 MCP。https://github.com/Lucassssss/eechat支持 Linux/macOS/Windows。
5ire跨平台桌面 AI 助手，支持本地知识库和工具。https://github.com/nanbingxyz/5ire多 LLM 提供商兼容。
ChainlitPython 框架构建对话 AI 应用，支持 MCP。https://github.com/chainlit/chainlit框架级集成。
Claude Desktop将 Claude 能力集成到桌面，支持 MCP。(官方下载，非 GitHub)Anthropic 官方客户端。
ClineVSCode 扩展，支持文件编辑、浏览器和终端命令。https://github.com/cline/cline代理式开发。
CursorAI 第一代码编辑器，支持 MCP 集成。(基于 VSCode 分支)流行编码工具。

这些项目大多使用 Python、TypeScript 或 Go 开发，支持本地和云部署。社区活跃，有教程（如 Hugging Face 课程）和 Reddit 子版块（r/mcp）讨论。 如果需要特定项目的细节或更多示例，建议访问上述 awesome 列表或 MCP 官方文档。

http://www.dtcms.com/a/327449.html

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