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1. 写在最前面

最近有一项任务是写旧版本迁移到新版本的支持文档，文档的编写是借助于 cursor 帮忙写的。但是实现的方式不够优雅，因为 cursor 还不支持直接访问公司的 confluence 文档站，笔者只能：

• 首先，从 confluence 上下载两个不同版本的 api 文档说明

• 然后，将转为 pdf 格式的文档通过 agent 的方式，让 cursor 可以浏览到

• 最后，cursor 再针对两份文档异同，来实现一个旧文档迁移到新文档的说明

这个方式虽然也能完成需求，但是总归实现的方式还需要人工干预，不够简洁。最近 MCP 的概念很热，并且借助这个功能，似乎能够简化笔者类似需求的实现，刚好趁着五一节前的大块空余时间，先来理解一下基本概念。

2. 基本概念

为了避免梳理和记忆的内容同质化，在理解 MCP 的概念的时候，笔者尽量使用自己能够理解和记忆的方式进行，故很多地方可能存在出入，如果有不准确的地方，欢迎指出！

2.1 Why MCP

2.1.1 大模型访问的局限

在使用 cursor coding 的时候，因为只需要访问项目内的文件，同时现在也支持运行大部分的 Terminal 命令，所以大部分的时候，是能够满足需求的。

但是在让 cursor 访问项目以为的文件，就不行了，参考下面的问答：

2.1.2 过渡阶段—Function Call

• 未使用 function Call

  

• 使用 function Call

  

大模型的 function Call 功能通常指的是在使用大语言模型（如 GPT 系列）时，模型能够调用特定的功能或接口来执行某些操作。这种功能可以增强模型的交互性和实用性，使其能够更好地满足用户的需求。

注：function call 作为过渡阶段的原因在于 function call 平台依赖性强，不同 LLM 平台的 function call API 实现差异较大。例如，OpenAI 的函数调用方式与 Google 的不兼容，开发者在切换模型时需要重写代码，增加了适配成本。除此之外，还有安全性，交互性等问题。

2.1.3 当前阶段— MCP

MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层）。

注：MCP 可以理解成电脑转接头是用来连接不同类型的接口或端口，以便于设备之间的互联和兼容。比如

• USB-C 转 USB-A：将 USB-C 设备连接到 USB-A 端口（如传统电脑）。
• USB-C 转 HDMI：将 USB-C 设备连接到 HDMI 显示器或电视。
• USB-C 转 VGA：将 USB-C 设备连接到 VGA 显示器。

笔者个人的简单理解， 「MCP」可以理解成类似于「GRPC」协议的一种协议标准，使用这个协议实现的 server 、client 可以很方便的兼容和适配到其他的大模型应用上。

大模型访问数据的需求是天然存在的

只不过 MCP 协议将数据连接到模型的这个环节可以更智能更统一。Anthropic 基于这样的痛点设计了 MCP，充当 AI 模型的「万能转接头」，让 LLM 能轻松的获取数据或者调用工具。

3. 碎碎念

大概理解了一下概念，想要动手实践，假期前的最后几小时可能不允许了，所以就先记录到这里吧，希望大家假期愉快吖：

• 人生下来不是为了拖着锁链，而是为了展开双翼。

• 不论世界如何，都要向着阳光野蛮生长，成为照亮世界的大人。

• 成年人的烦恼，和谁说好像都不合适，要学会自我消化，想开、看开、放开。

4. 参考资料

• Introduction - Model Context Protocol

• MCP(Model Context Protocol) ，一篇就够了

• 回调函数 - 维基百科，自由的百科全书

• 如何使用 Function Calling 功能_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

• Introduction - Model Context Protocol

• Core architecture - Model Context Protocol