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1.MCP 是个什么东东（Model Context Protocol）

     2024年11月底，是由Anthropic公司提出并主导开发的一种开放标准协议。它的核心目的是为大语言模型（LLM）安全、标准化地接入外部工具和数据源提供一个统一的框架。

Model 模型：指的是LLM 大语言模型

Context：上下文是在执行任务时提供给模型的额外信息，这些信息来自外部世界（网页，文档，数据库，企业内部资料等），而非其内部训练数据

Protocol：协议是指一套定义好的通信规则和数据格式，确保不同组件之间能顺畅对话

2.MCP 到底有什么用？

我理解是突破预训练数据牢笼，有一句话描述：一枝红杏出墙来，扩展这个院里（预训练）的景色。那就用更官方的话术总结下：

2.1 突破知识的截止限制 

        大模型的训练数据有截止日期，无法获知最新信息。通过MCP连接网络搜索、数据库等工具，模型可以获取实时信息（如新闻、天气、股价）。

2.2 访问私有和特定上下文

        模型无法直接访问你的个人数据（如本地文件、Notion笔记、公司CRM系统）。MCP可以安全地让模型在授权下读取这些信息，从而提供高度个性化的服务。

2.3 扩展计算和能力边界

        模型本身不会执行代码或操作软件。通过MCP，模型可以调用计算器、代码解释器、图像生成器等工具，完成更复杂的任务。

2.4 安全性与可控性

         它强制要求显式用户授权，所有对工具的访问都必须经过用户同意。并且工具访问通常在沙盒环境中进行，严格限制了模型的权限，防止其进行危险或未经授权的操作。

3.举例说明MCP执行流程

1.用户输入：总结我的桌面的report.pdf

2.mcp客户端 从 MCP server 获取可用的工具列表(如下图展示)

3.客户端拿到工具列表（带工具描述）+  用户查询（输入） 一起发送给 LLM。

4.LLM 会自动决定是否需要使用工具，使用哪些工具。

5. 若要使用工具，MCP 客户端通过 MCP server 执行相应的工具（调用接口）。

6. 工具调用返回结果再发送回 大模型。

7.LLM 大模型基于所有信息生成自然语言返回。

8. 最终会将汇总信息展示给用户。

4. 总结:

  MCP通过一套标准化的协议，将大模型、客户端和外部工具解耦又高效地连接起来。其运行流程可以概括为：用户提问 -> 模型决策工具使用 -> 客户端协调与授权 -> 工具执行 -> 结果返回 -> 模型生成最终答案

5.github 搭建自己mcp服务

https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers

该网址展示了mcp服务说明，按照说明就可以搭建自己的mcp服务。

工具分类截图如下：