大模型（大规模预训练模型）的训练过程其实是一个复杂且系统化的工程，涉及数据处理、模型架构设计、分布式训练、优化策略等很多个环节。

MCP一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。它解决了原来 function call 的开发门槛高的问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者更加专注于Agent的建设。尽管 MCP 展现出了巨大的潜力和广阔的应用前景，但作为一项新兴的技术，目前的MCP也存在安全性与易用性的问题。

根据MCP协议定义，Server可以提供三种类型的标准能力，Resources、Tools、Prompts，每个Server可同时提供者三种类型能力或其中一种。Resources：资源，类似于文件数据读取，可以是文件资源或是API响应返回的内容。Tools：工具，第三方服务、功能函数，通过此可控制LLM可调用哪些函数。

根据MCP协议定义，Server可以提供三种类型的标准能力，Resources、Tools、Prompts，每个Server可同时提供者三种类型能力或其中一种。Resources：资源，类似于文件数据读取，可以是文件资源或是API响应返回的内容。Tools：工具，第三方服务、功能函数，通过此可控制LLM可调用哪些函数。