MCP:AI世界的萬能連接器,專家都在關注的下一代標準
怎么讓AI更好地連接我們的世界?
這是 AI 落地應用中令人十分常見又令人頭疼的問題。「MCP(模型上下文協議)」正是為解決這一問題而生。
Manus 出圈以后帶火了 MCP,江樹這幾天體驗了以后發現真的很強!用上 MCP組合拳后直接讓AI從只會bb到會干活,比如:一句話就能實現「批量抓取新聞熱點并保存」!
昨兒還和幾位朋友一起直播深入學習了 MCP,直播回放在「結構詞AI」視頻號:??https://weixin.qq.com/sph/AojZibEfY??
從 Claude 去年 11 月發布 MCP以來,MCP生態正在蓬勃發展,并且正在改變AI應用方式,孕育著新一輪巨大的機會。
今兒,我們一起聊聊 MCP 是什么?怎么用它來解鎖未來的工作方式。
MCP: AI世界的萬能連接器
1.什么是MCP?
MCP:從USB-C到AI世界的標準接口。
你有沒有想過,為什么現在幾乎所有設備都用上了USB-C接口?
因為標準化帶來便利。
在這之前,我們需要各種各樣的線,手機一種,相機一種,筆記本又是一種。
現在呢?一根線走天下。
MCP就是AI世界的USB-C。它是一個開放協議,標準化了應用程序如何向大語言模型(LLM)提供上下文。
簡單說,它讓AI模型能夠以統一的方式連接到不同的數據源和工具。
我們現在遇到的問題是什么?每個AI應用都在重復造輪子,都在想辦法讓模型連接到外部世界。而MCP的出現,就像當年USB標準的統一一樣,一次解決,終身受益。
它的架構是這樣的:
MCP架構圖
- MCP Hosts: 像Claude桌面版、各種IDE或AI工具,它們想通過MCP訪問數據
- MCP Clients: 協議客戶端,維持與服務器的1:1連接
- MCP Servers: 輕量級程序,每個都通過標準化的模型上下文協議暴露特定功能
- 本地數據源: 你電腦上的文件、數據庫和服務,MCP服務器可以安全訪問
- 遠程服務: 通過互聯網可用的外部系統(如API),MCP服務器可以連接
看到這個架構,你可能會想,這不就是一個中間件嗎?沒錯,但它的意義遠不止于此。它建立了一套統一的語言,讓AI和我們的數字世界能夠無障礙對話。過去,每個AI應用都需要單獨開發連接各種服務的接口,現在有了MCP,開發者只需遵循這一協議,就能讓AI訪問無數種服務和數據。
聽起來復雜?其實本質很簡單:MCP讓AI能看懂你的世界,用你的工具。
示例:一鍵批量抓取新聞熱點
這里我們回顧一下江樹前面的抓取新聞熱點的例子,體會一下MCP帶來的便利。
假設你想跟蹤Anthropic公司的最新動態,傳統方式需要你手動訪問網站,找到新聞,一條條閱讀并整理。
而有了MCP,你可以用一行簡單的指令完成全部工作:
訪問 https://www.anthropic.com/news 網站,獲取最新的10條新聞(標題,中文總結,鏈接)的形式(csv),保存為文件(/Users/zephyr/Dev/MCP/temp/data.csv)
系統會立即執行這個指令 - 訪問網站、提取新聞、翻譯總結、生成CSV文件并保存到指定位置。整個過程自動化完成,無需你編寫一行代碼。
這看似簡單的操作背后,是MCP協議實現的無縫連接:從網絡訪問,到內容分析,再到文件系統操作,AI通過MCP協議調用了多個不同的系統功能,就像你的大腦指揮手去完成一系列動作一樣自然。
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2.從單體智能到網絡智能
要理解MCP的價值,我們需要先搞清楚當前AI生態中幾個關鍵概念之間的關系。現在的AI世界正經歷一場從"單體智能"到"網絡智能"的變革,而MCP正是這場變革的關鍵推動力之一。
AI生態關系圖
LLM(大語言模型):這是AI的"大腦",像Claude、GPT-4這樣提供語言理解和生成能力的核心引擎。它們通過海量文本訓練,獲得了強大的語言理解和生成能力,但僅憑自身,它們無法"看見"或"操作"外部世界。
Agents(智能代理):這是LLM的"進化版",不僅能思考,還能執行任務。**可以理解為給LLM裝上了"手腳"**。通過Agent技術,AI不再只是被動回應,而是能主動規劃和完成復雜任務。
Function Calling:這是OpenAI給LLM加的"小工具箱",讓GPT能調用預定義的函數。這是一種專有技術,雖然強大,但只能在支持的模型生態內使用,且功能相對有限。
MCP(模型上下文協議):這是Anthropic推出的"萬能插頭",讓AI能連接外部世界的各種數據和工具。關鍵是它是開源的,不綁定特定廠商。這意味著任何AI模型、任何開發者都能基于MCP構建連接能力。
ANP(智能體網絡協議):這是為LLM和Agents設計的"通信協議",讓不同的AI智能體能互聯互通,協同工作。如果說MCP解決了"AI與工具"的連接問題,ANP則解決了"AI與AI"的協作問題。
舉個例子:從家庭智能管家看懂這些關系
想象你家有個超級智能的管家(這就是LLM):
- Function Calling給了它一個遙控器,可以控制家里的電視機(但只能控制特定品牌)
- MCP給它接上了智能家居中樞,能控制全屋所有設備,不管什么品牌
- ANP則讓它能和鄰居家的管家"打電話",一起協調更復雜的任務
MCP專注于"AI與工具"的連接,ANP則專注于"AI與AI"的連接。前者讓單個AI更強大,后者讓多個AI能協作。這兩個協議共同定義了未來AI應用的基礎架構。
為什么這很重要?因為未來的AI不是孤島,而是生態網絡。就像互聯網不是一臺電腦,而是無數臺電腦的連接一樣,AI的價值將在連接中爆發性增長。
3.實戰:在Cherry Studio上使用MCP
咱們聊了這么多理論,你肯定躍躍欲試,想親自感受一下MCP的魅力。不過先打個預防針 - MCP生態雖然發展迅猛,但目前的用戶體驗還不夠成熟。如果你沒有開發背景,可能會遇到一些技術門檻(遇到問題別著急,這是新技術的必經之路)。
好消息是,已經有先行者為我們鋪平了部分道路。Cherry Studio作為支持MCP的開源工具,為我們提供了一個相對友好的入口。下面我們就來看看這個"AI連接器"的實際操作。
官方教程:https://docs.cherry-ai.com/advanced-basic/mcp
提醒:請全程魔法上網~
3.1 基礎環境搭建
首先,Cherry Studio使用MCP需要兩個核心組件:uv和bun。它們就像MCP世界的"發動機"和"變速箱",缺一不可。
- 打開Cherry Studio的設置界面,找到"MCP服務器"選項
- 點擊"安裝"按鈕,系統會從GitHub自動下載這兩個組件
配置MCP
這里有個關鍵細節:Cherry Studio使用的是自己的uv和bun版本,即使你電腦上已經安裝了這兩個工具,它也不會調用。安裝過程可能會慢一些,因為要從GitHub下載資源,需要一點耐心。
安裝成功的標志很直觀 - 右上角會顯示一個綠色的√。沒看到這個標志,就意味著配置還沒完成,可能需要重啟一下電腦再試試。
配置確認
3.2 MCP服務器配置
環境準備好后,我們需要告訴系統:希望AI擁有什么能力。這就是配置MCP服務器的過程:
- 在設置中找到"MCP服務器"選項
- 點擊"添加服務器"
- 填入這些關鍵信息:
名稱:自定義一個名稱,比如??fetch-server?
?(相當于給這個能力起個名字)
類型:選擇??STDIO?
?(這是通信方式)
命令:填寫??uvx?
?(工具名稱)
參數:填寫??mcp-server-fetch?
?(具體功能)
- 點擊"確定"保存
MCP服務器配置
完成這一步后,Cherry Studio會自動下載所需的MCP Server,這相當于給AI裝上了"上網能力"。
3.3 實際使用體驗
要讓AI發揮MCP的威力,還需要滿足兩個條件:
- 使用支持函數調用的模型(識別方法:模型名稱后有扳手圖標)
- 確保MCP服務器配置成功
模型選擇很關鍵,國內的通義千問就能用,不必局限于Claude。只要支持函數調用的模型都可以,推薦順序是:Claude > Qwen2.5-Max > DeepSeek。如果你想用阿里的Qwen2.5-Max,直接去阿里云官網配置即可。
一切就緒后,聊天界面會出現啟用MCP服務的按鈕,點擊后你就進入了AI能力的新境界。
使用效果
從實際效果看,AI通過MCP獲得了"連接現實世界"的能力 - 它能實時抓取網絡信息,告訴你當下正在發生的事情。這不是簡單的功能疊加,而是能力性質的躍升 - AI不再是"記憶者",而成為了"探索者"。
如果說過去的AI像一個博學但與世隔絕的學者,那么有了MCP,它就成了一個既有知識積累又能實時探索世界的全能助手。這才是真正的智能體驗。
4.最后
MCP協議代表了AI世界的根本轉變:從封閉到開放,從孤島到連接。它將徹底改變我們與AI的互動方式:
- 過去:像使用工具一樣使用AI,每次打開特定應用
- 未來:AI像電力般無處不在,自然融入每個工作流
本文轉載自????云中江樹????,作者:云中江樹
