无论你是AI应用者、开发者，还是对智能体技术感兴趣的从业者，本文都将为你提供一份清晰、实用的MCP指南，帮助你在AI Agent浪潮中抢占先机。

一、什么是MCP？

在大模型技术从 “单点能力” 向 “复杂任务处理” 演进的过程中，模型与外部工具、数据的连接方式始终是行业痛点。MCP 的出现，正是为解决这一核心矛盾而生。

1.1 核心定位

模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol） 是由 Anthropic（Claude 母公司）于 2024 年 11 月正式开源的标准化协议，其核心目标是统一大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具的交互方式，实现 “一次集成，多端复用” 的高效开发模式。

如果将 LLM 比作 “智能大脑”，外部工具（如数据库、API 接口、本地文件系统）比作 “手脚”，那么 MCP 就是连接 “大脑” 与 “手脚” 的 “神经中枢”—— 它就像 AI 领域的 “USB-C 接口”，无论模型是 Claude、GPT 还是国产大模型，无论工具是 MySQL 数据库、天气 API 还是本地文档，只要遵循 MCP 规范，就能无缝对接，无需重复开发适配代码。

从技术演进看 MCP 的价值

大模型与外部工具的交互经历了三个阶段，MCP 正是当前阶段的最优解：

1. 手动拼接 Prompt 阶段：处理复杂任务时，需人工从数据库、文档中筛选信息，手动粘贴到 Prompt 中。这种方式仅适用于简单摘要、归纳场景，任务复杂度提升后效率骤降，且无法实现自动化。
2. Function Call 阶段：OpenAI、Google 等平台推出 Function Call 机制，允许模型动态调用预定义函数获取数据或执行操作，自动化程度显著提升。但该机制存在强平台依赖（不同厂商 API 不兼容）、代码复用性低、安全控制薄弱等问题 —— 例如，为 GPT 开发的数据库调用代码，无法直接用于 Claude。
3. MCP 标准化阶段：MCP 通过统一协议打破 “模型 - 工具” 的绑定关系，解决了 AI 开发中的 “m×n” 难题（即连接 m 个模型与 n 种工具需开发 m×n 套适配代码）。就像古代 “车同轨，书同文” 推动社会效率提升，MCP 让开发者为天气查询、网页抓取等通用需求构建一次 MCP 服务器，即可供所有支持 MCP 的模型复用，彻底减少重复劳动。

1.2 MCP发展历程

MCP 自推出后仅半年便成为 AI 基础设施领域的核心协议，其发展节奏如下：

• 2024 年 11 月：Anthropic 正式发布 MCP 协议，开源客户端 - 服务器通信标准，凭借 “解耦模型与工具” 的核心价值，迅速引发 AI 社区关注。
• 2024 年 12 月：首批基于 Claude+MCP 的落地案例出现，社区开发者自发构建适配不同工具的 MCP 适配器（如数据库适配器、本地文件适配器），生态雏形初现。
• 2025 年 3 月：OpenAI 宣布在其 Agent SDK 中原生支持 MCP，打破 “协议壁垒”，推动 MCP 生态进入爆发期。同期，社区维护的 “Awesome MCP Servers” 仓库星标量突破 39k，成为开发者首选的 MCP 资源库。
• 2025 年 4 月：百度、阿里、腾讯、字节跳动等国内科技厂商相继宣布接入 MCP，推出适配国产大模型（如文心一言、通义千问）的 MCP 客户端，进一步扩大协议覆盖范围。

二、技术架构与核心组件

MCP 采用标准的客户端 - 服务器（Client-Server）架构，通过四个核心组件实现模型与工具的高效通信，各组件职责清晰、解耦性强，便于灵活扩展。

2.1 整体架构

MCP 采用标准的客户端-服务器（Client-Server）架构，主要包括以下核心组件：

• MCP Host（主机）：指运行大型语言模型的应用程序环境，例如 Claude 桌面客户端、IDE 插件或聊天机器人平台。Host 负责向客户端发起对数据或工具调用的请求。
• MCP Client（客户端）：作为 Host 与 Server 之间的中间协调层，负责转发请求并传回响应。每个 Client 与一个 Server 建立一对一连接，实现请求路由与协议管理。
• MCP Server（服务器）：提供特定类型的数据或功能服务，如文件读写、数据库操作或消息推送等。Server 封装了与实际资源（如数据库、API）的交互细节，并通过标准化 MCP 接口提供服务。
• Resources（资源）：MCP 所连接的具体数据来源或服务，包括本地资源（如数据库、文件系统）和远程服务（如 SaaS API、区块链节点等），由 Server 统一抽象和接入。

2.2 通信协议

MCP 基于 JSON-RPC 2.0 标准实现客户端与服务器之间的通信，兼具简洁性和良好的互操作性。这一设计使开发者能够灵活选用不同编程语言实现 MCP 的各个组件，大幅降低了开发门槛并提高了协议的可扩展性。

三、核心优势与价值

3.1 标准化与互操作性

MCP 通过建立统一的通信标准，有效解决了AI工具与数据集成中的碎片化问题。任何符合 MCP 规范的模型均可无缝与兼容工具协同工作，显著降低了系统集成的复杂性。开发者只需一次集成，即可灵活接入多种数据源和服务。该协议不绑定特定模型，任何支持 MCP 的模型均可自由替换与组合，真正实现“万物互联”。

3.2 生态优势

MCP 构建了一个日益丰富的插件化工具生态，开发者可直接复用现有资源，无需重复开发。各类服务提供商只需遵循 MCP 协议即可接入这一生态，极大拓展了AI应用的能力边界。随着更多服务与工具的加入，MCP 生态越庞大，AI 的整体能力也越强。

3.3 安全性设计

MCP 在协议层集成了多层安全机制，确保系统交互在受控环境中进行：

• 宿主应用程序（Host）对客户端连接具备完全控制权；
• Server 独立管理资源访问，敏感信息（如API密钥）不暴露给语言模型提供商；
• 涉及敏感操作需最终用户显式授权；
• 所有通信均基于标准化 JSON-RPC 协议，便于审计与监控，防止数据泄露。

3.4 灵活性与低成本

MCP 支持开发者根据需要灵活切换不同的大语言模型，而无需重构现有架构。其微服务式的设计允许各个功能服务器独立部署、更新与替换，不影响系统其他部分。这种高度解耦的架构显著降低了扩展与维护成本。

四、如何使用MCP？

1. 官方示例与初学指引

对于初学者，建议从官方文档“For Claude Desktop Users”（https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user）入手，按照指引完成配置。成功后，可在 Claude 中尝试如下指令：Can you write a poem and save it to my desktop?此时，Claude 会请求相应权限，并在通过后在本地桌面创建并保存一个诗歌文件。

以下我们通过一个实际场景说明其协同机制：

假设你在 Claude Desktop（Host）中提问：“我桌面上有哪些文档？”

整个处理流程如下：

1. Host（主机）：Claude Desktop 作为 Host 接收用户问题，并与 Claude 模型进行交互；
2. Client（客户端）：当 Claude 模型判断需访问文件系统时，Host 内置的 MCP Client 被激活，负责与对应的 MCP Server 建立连接；
3. Server（服务器）：文件系统 MCP Server 接收请求，执行扫描桌面目录的操作，并返回文档列表。

信息流可概括为：

用户问题 → Claude Desktop（Host）→ Claude 模型 → 触发工具调用 → MCP Client 建立连接 → 文件系统 MCP Server → 执行操作并返回 → Claude 组织回答 → 结果呈现在界面中

2. MCP 架构

MCP 的架构核心包含：Host（主机）、Client（客户端）、Server（服务器）以及协议规范。MCP Host（例如 Claude Desktop 或各类 IDE 插件）作为用户与模型交互的入口，负责发起请求并管理整个通信流程；MCP Client 在 Host 与 Server 之间进行协调与转发；MCP Server 嵌入具体应用中，充当适配器角色，将 AI 发出的指令转化为实际的操作或数据返回；协议规范则统一定义了消息结构、工具发现机制及错误处理方式，从根本上保障了不同组件和工具间交互的一致性与兼容性。

1.目前主流支持MCP的Host

MCP 协议目前已在多类平台与工具中实现应用，典型代表包括：

• 官方应用：Claude 桌面版（由 Anthropic 官方原生支持，用户可通过 MCP 直接调用本地工具与数据）；
• 开发工具插件：多个主流 IDE 和编辑器已集成 MCP，如 VS Code 插件生态中的 Cursor、Windsurf、Cline 等，显著增强开发环境中的AI辅助能力；
• 其他集成环境：诸如 Cherry Studio、Trae 等新兴AI协作平台和开发环境，也正在积极支持 MCP，以提供更统一的工具扩展与模型交互体验。

2.MCP服务器类型与实现方式

MCP 规范目前根据传输机制的不同，定义了两类服务器：

• stdio 服务器：以后台子进程形式运行于本地应用程序中，通过标准输入输出（stdio）与客户端通信，适用于本地紧密集成的场景。
• SSE-over-HTTP 服务器：作为远程服务运行，客户端通过 URL 与其建立基于 Server-Sent Events（SSE）的 HTTP 长连接，支持跨网络访问和分布式部署。

3. MCP 使用（以Cherry Studio为例）

Cherry Studio 是一款功能强大的桌面客户端，支持与多种大型语言模型（LLM）服务商的无缝集成，包括 OpenAI、Gemini、Anthropic 等，同时兼容本地模型，如通过 Ollama 和 LM Studio 部署的模型。该应用适用于 Windows、Mac 和 Linux 操作系统，提供了丰富的个性化选项和先进的功能，旨在帮助用户在各种场景下提升工作效率。

1. MCP 环境安装

在开始配置MCP之前，需要确保以下条件满足：

• 安装最新版Cherry Studio：从官方网站 cherry-ai.com 下载并安装最新版本的Cherry Studio 。
• 安装必要组件：根据所选的MCP传输类型（STDIO或SSE），可能需要安装 uv 和 bun 等依赖项。例如，对于STDIO类型，建议使用 uv 安装Python环境；对于SSE类型，则无需本地安装，但需确保网络连接稳定 。

在 设置 - MCP 服务器 中，点击 安装 按钮，即可自动下载并安装。因为是直接从 GitHub 上下载，速度可能会比较慢，且有较大可能失败。安装成功与否，以下文提到的文件夹内是否有文件为准。更多信息，参考https://docs.cherry-ai.com/advanced-basic/mcp/install

2. 配置 MCP

打开 Cherry Studio 设置。

1. 找到 MCP 服务器 选项。

2. 点击 添加服务器。

3. 将 MCP Server 的相关参数填入（参考链接）。可能需要填写的内容包括：

4. 名称：自定义一个名称，例如 fetch-server

5. 类型：选择 STDIO

6. 命令：填写 uvx

7. 参数：填写 mcp-server-fetch

8. （可能还有其他参数，视具体 Server 而定）

9. 点击 保存。

完成配置后，Cherry Studio将自动下载所需的MCP Server - fetch server，从而支持MCP服务。如果遇到安装失败的情况，可以手动建立软链接或下载可执行文件至指定目录

3. 在聊天框中启用MCP服务

选择刚才配置的 fetch-server，输入想获取内容的网站地址，就可以抓取内容了。

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