MCP 不仅仅是一个工具。MCP（模型上下文协议）正在迅速成为将 ChatGPT、Claude 或 Copilot 等语言模型与现实世界数据、工具和应用程序连接起来的新标准。
什么是 MCP（模型上下文协议）？
MCP是由Anthropic（Claude 的创建者）开发的一种开放协议，它为 AI 访问外部数据或在其“封闭”环境之外执行操作建立了一种标准化、安全且可扩展的方式。
到目前为止，如果你想让人工智能与你的日历、文档 country wise 电子邮件营销列表 或数据库进行交互，你必须创建自定义集成，而这些集成往往脆弱、昂贵且难以维护。MCP 改变了这种模式：它提供了一种通用的方法，将智能代理与外部上下文源连接起来。
可以将 MCP 视为AI 的USB-C：一个连接器可用于数千种工具。
MCP 如何工作？
MCP 基于三个关键组件：
MCP 客户端：位于 AI 助手内部（例如 Claude Desktop 或 GitHub Copilot）。它生成请求并协调交互。
MCP 服务器：一种公开外部功能或数据的服务（例如您的 Google 日历、CRM、GitHub 存储库，甚至自定义 API）。
工具或资源：这些是服务器提供的特定功能（检查可用性、从 ERP 获取销售额、创建文件等）。
通信使用标准化协议完成，这意味着任何客户端都可以与任何 MCP 服务器通信，而无需它们之间进行特定的集成。
它解决了什么问题？
在 MCP 出现之前，将 AI 代理与外部工具连接起来是一个相当复杂的过程。如果你有n 个代理和m 个工具，就需要创建n × m 个集成。有了 MCP，这个复杂度就降低到n + m：每个代理只需与 MCP 协议通信，每个工具只需要一个 MCP 服务器。
这是一个巨大的突破，我可以想象 MCP 的影响可以与 TCP/IP 在互联网创建中的影响相媲美：一个释放系统间连接真正潜力的标准。
实际使用示例
事情开始变得有趣了。社区中已经活跃的一些案例包括：
会议自动化：AI 助手可以通过 MCP 访问您的日历、查找时间段并安排会议，所有这些都只需一条自然语言指令即可完成。
商业智能：诸如“我们如何结束上个季度？”之类的查询可以通过连接到 ERP、BigQuery 等的 MCP 服务器直接解决。
与其他工具的工作流程：借助连接到例如 Zapier 或n8n 的MCP 服务器，AI 可以触发数千种服务的自动化。
与开发工具集成：Cursor 或 Zed 等编辑器使用 MCP 来查询数据库、在 GitHub 上审查代码或运行测试。
自定义代理：一些开发人员已经使用 MCP 创建长期记忆代理来连接来自应用程序的数据、矢量数据库或错误日志。