1.1 什么是 MCP

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 推出的一种开放标准协议，用于标准化 AI 应用程序与外部数据源、工具之间的连接方式。

简单来说，MCP 就像是 AI 世界的"USB 接口"——它提供了一种统一的方式，让 AI 模型能够安全、高效地访问各种外部资源和执行各种操作。

1.2 为什么需要 MCP

M×N 集成问题

在 MCP 出现之前，每个 AI 应用都需要为每个数据源单独开发集成方案。假设有 M 个 AI 应用和 N 个数据源，就需要开发 M×N 个集成方案：

MCP 的解决方案

MCP 通过提供统一的协议标准，将 M×N 问题简化为 M+N 问题：

1.3 MCP 的核心优势

优势	说明
标准化	统一的协议规范，一次开发，处处可用
安全性	内置权限控制，数据访问可审计
可扩展性	轻松添加新的数据源和工具
互操作性	不同 AI 应用可共享同一套 MCP Server
开源开放	协议完全开源，社区驱动发展

1.4 MCP vs 传统集成方式

对比维度	传统 API 集成	MCP 集成
开发成本	每个集成单独开发	一次开发，多处复用
维护成本	M×N 个集成需要维护	M+N 个组件需要维护
安全模型	各自实现，标准不一	统一的安全框架
上下文管理	需要自行处理	协议内置支持
工具发现	硬编码或配置	动态发现和注册
社区生态	碎片化	统一的生态系统

1.4.1 何时使用 MCP

• 需要让 AI 访问本地文件系统
• 需要连接数据库进行查询
• 需要调用第三方 API 服务
• 需要构建可复用的 AI 工具集
• 希望利用社区已有的 MCP Server

1.4.2 何时使用传统 API

• 简单的一次性集成
• 对性能有极致要求的场景
• 不需要 AI 上下文管理的场景

1.5 MCP 生态现状

MCP 自 2024 年底发布以来，已经获得了广泛的支持：

支持 MCP 的 AI 应用（Host）：

• Claude Desktop
• Cursor IDE
• Windsurf
• Cline (VS Code 插件)
• 更多应用持续接入中...

官方 MCP Server：

• 文件系统访问
• GitHub 集成
• Google Drive
• Slack
• PostgreSQL / SQLite
• 更多服务持续增加...

1.6 小结

MCP 是连接 AI 与外部世界的桥梁，它通过标准化的协议解决了传统集成方式的诸多痛点。理解 MCP 的核心概念，是构建强大 AI 应用的重要基础。

下一节我们将深入了解 MCP 的核心架构，包括 Host、Client、Server 的关系，以及 Resources、Tools、Prompts 等核心概念。