AI 小白入门：探索模型上下文协议（MCP）及其前端应用
刚接触 AI 的时候，感觉一切都是新鲜又陌生的，那些专业术语像一道道关卡，拦住了我探索 AI 世界的脚步。最近我碰到了 “模型上下文协议（MCP）”，听起来特别高深，经过一番钻研，终于有了点头绪，今天就来和小伙伴们分享下我对 MCP 的理解，以及它和前端之间有趣的联系。
啥是模型上下文协议（MCP）？
咱先把 MCP 这个概念简单化。想象你在给朋友讲故事，讲故事的时候，你不仅会用到脑袋里已有的知识，要是中途忘记某个细节，还可能会去翻翻书、查查手机，补充点新信息，这样讲出来的故事才更完整、更准确。AI 里的 MCP 就有点像这个查资料的过程。
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP），是一种能让 AI 模型在工作时访问外部信息源的标准化方式。以往，AI 模型只能靠它之前训练时学到的知识，还有你当下告诉它的内容来 “思考” 和回答问题。但有了 MCP，AI 模型就像被赋予了 “超能力”，能在需要的时候，去数据库、API 或者文档库里查找额外信息，给出更准确、更与时俱进，还更贴合你需求的回答。
比如说，你问 AI：“最近有什么新上映的好看电影？” 没有 MCP，它可能只能根据训练数据里截止到某个时间的电影信息来回答你。但有了 MCP，它可以实时连接到电影资讯网站的 API，获取最新的电影上映信息，然后告诉你最近刚上映的热门影片，是不是很厉害？
MCP 是 Anthropic 发起的开源项目，它努力打造出一个统一的协议，不管底层用的是什么技术，AI 系统都能用一致的方式去请求和接收外部数据。这对构建更靠谱、更透明的 AI 助手可太重要了，能让用户得到及时又准确的信息。
MCP 是怎么工作的呢？
MCP 的运作离不开几个关键组件之间的配合，就像一场精彩的演出需要不同角色各司其职：
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用户：就是和 AI 系统互动的我们啦，不管是通过聊天窗口、软件应用，还是其他能和 AI 交流的方式，都是我们在给 AI “出题目”。
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AI 模型：像大家熟知的 GPT-4、Claude 这类大型语言模型，它们负责处理我们提出的问题，就像解题的 “高手”。
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MCP 服务器：这是个中间服务，它的作用就像是 “翻译官” 和 “跑腿的”。当 AI 模型需要额外信息时，会按照 MCP 格式发出请求，MCP 服务器收到后，解读这个请求，然后跑去相应的信息源找数据。
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信息源：这就是数据的 “老家”，可以是数据库、文档库，或者提供实时数据的 API 接口，负责给模型提供需要的信息。
下面来看看一场典型的 MCP 交互 “大戏” 是怎么上演的：
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你向 AI 模型抛出一个问题，这就是给它的 “提示（prompt）”。
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AI 模型开始思考这个提示，要是发现只靠自己已有的知识没办法给出准确回答，就知道需要补充额外信息了。
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模型按照 MCP 规定的格式，生成一个获取特定信息的请求。
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MCP 服务器收到请求后，“翻译” 它的意思，然后去对应的信息源查询。
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信息源找到请求的数据，把它返回给 MCP 服务器。
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MCP 服务器把数据整理成模型能看懂的格式，再发送回给模型。
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AI 模型把新得到的信息融入到自己的 “思考” 中，最后给你一个满意的回答。
这个过程非常流畅，而且速度很快，感觉就像 AI 助手一下子变得知识渊博、无所不能了呢。
MCP 在前端有哪些应用？
身为一个关注前端的 AI 小白，我最好奇的就是 MCP 和前端能擦出什么火花。其实，现在很多前端应用都能借助 MCP 变得更智能、更好用。
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前端搜索功能增强：很多网站都有搜索框，以前搜索结果可能只依赖网站本身的数据库或者搜索引擎的基本算法。有了 MCP，前端可以在用户搜索时，让 AI 模型通过 MCP 服务器去多个数据源查找信息。比如在一个电商网站搜索 “运动鞋”，AI 模型不仅能从商品数据库里找到相关鞋子，还能通过 MCP 访问时尚资讯网站，获取当下流行的运动鞋款式，给用户推荐更符合潮流的产品，搜索结果就更精准、更丰富了。
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个性化推荐优化：大家在浏览网页时，经常会看到 “猜你喜欢” 的推荐内容。借助 MCP，前端可以让 AI 模型访问用户在其他平台的浏览记录（当然是在用户授权的情况下），比如用户在音乐平台喜欢的歌曲风格，在阅读 APP 上关注的文章类型等。AI 模型综合这些信息，通过 MCP 从内容库中挑选出更符合用户兴趣的文章、视频或者商品推荐给用户，让个性化推荐更懂你。
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智能表单处理：在填写一些复杂表单时，用户可能会遇到各种问题。有了 MCP，前端可以引入 AI 模型，当用户填写表单时，如果遇到不确定的地方，比如填写纳税申报表单时对某个税务术语不理解，AI 模型可以通过 MCP 访问税务法规文档库或者专业的税务咨询 API，给用户提供准确的解释和填写指导，让表单填写过程更顺利。
写在最后
作为 AI 小白，理解 MCP 这样的概念可能有点费劲，但当你把它和实际应用结合起来，就会发现它并不那么遥不可及。MCP 为 AI 模型和外部世界搭建了一座桥梁，让 AI 变得更强大、更智能，而它和前端的结合，也给我们日常使用的网页和应用带来了更多的可能性。希望这篇文章能帮助同样是小白的你，对 MCP 有一个初步的认识，一起在 AI 的奇妙世界里探索更多的精彩。要是你在学习过程中有什么新发现或者疑问，欢迎一起交流，咱们共同进步！