什么是MCP协议，其在AI大模型系统中的作用是什么？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）起源于 2024 年 11 月 25 日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。旨在为大型语言模型（LLMs）和AI助手提供一个统一、标准化的接口，使其能够无缝连接并交互各种外部数据源、工具等，让模型不依赖于预训练数据，还能在需要时动态获取最新的上下文信息、调用外部工具、执行特定任务。简单来说，它为AI应用架构提供了一种“即插即用”的方式，类似于 USB-C 让不同的设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，让 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。
让 AI 模型能像使用 USB 设备一样，即插即用的访问各种外部服务（如邮箱、日历、数据库、代码仓库、企业内部系统等），而无需为每个工具单独写集成代码。
MCP 的作用主要体现在：
- 标准化数据接入：通过 MCP，无需为每个模型编写单独的代码，而是通过统一的协议接口，实现一次集成，随处连接。大大简化了模型与外部系统的集成过程。
- 增强模型能力：MCP 使得模型能够实时访问最新的数据和工具，例如直接从 Github 获取代码库信息，或从本地访问文件。这不仅提升了模型的实用性，也扩展了其应用场景。
- 提升系统可维护性：通过标准化的协议，系统的各个组件可以更加模块化的协作，降低了维护成本和出错概率。