MCP (Model Context Protocol) 是一個新的開放協議，旨在標準化如何向大型語言模型（LLMs）提供上下文。可以將 MCP 想象成 AI Agent 的 USB-C 接口：它為 AI Agent 連接各種工具和數據源提供了一種統一的方法。

本文詳細介紹了 MCP 的定義、架構、工作原理、優勢和劣勢，並將其與傳統 API 進行了對比。

什麼是 MCP?

模型上下文協議（MCP）是一個標準化協議，用於連接 AI 代理到各種外部工具和數據源。想象它是一個 USB-C 接口 - 但用於 AI 應用。

就像 USB-C 簡化了不同設備連接到計算機的方式一樣，MCP 簡化了 AI 模型與數據、工具和服務交互的方式。

Claude MCP 由 Anthropic ↗ 發起，旨在使 AI 模型（如 Claude）更容易與工具和數據源交互。

但 MCP 不僅僅是一個 Anthropic 項目，MCP 是開放的，現在越來越多的公司和開發者加入進來。

它開始看起來像是一個新的 AI-工具交互標準。

想深入了解學習 Claude MCP，可以訪問 claudemcp.com ↗ 獲取更多關於 MCP 規範和教程。

MCP 遵循簡單的客戶端-伺服器架構:

MCP 架構

將 MCP 視為橋樑，可以清楚地看到: MCP 本身不處理複雜的邏輯；它只是協調 AI 模型和工具之間的數據和指令流動。實現 MCP 有很多好處：

為什麼使用 MCP 而不是傳統的 API?

傳統上，連接 AI 系統到外部工具涉及集成多個 API。每個 API 集成意味著單獨的代碼、文檔、認證方法、錯誤處理和維護。

傳統的 API 就像擁有每個門的單獨鑰匙，每個門都有自己的鑰匙和規則

為什麼使用 MCP 而不是傳統的 API?

傳統 API 需要開發人員為每個服務或數據源編寫自定義集成，這不僅增加了複雜性，還可能導致錯誤和維護問題。

MCP 與 API: 快速對比

MCP 與傳統 API 之間的主要區別:

為什麼需要雙向通信?

考慮這些場景:

使用 API: 您需要為 Google Calendar、電子郵件、航空公司預訂 API 等分別編寫單獨的代碼，每個代碼都有自定義的認證、上下文傳遞和錯誤處理邏輯
使用 MCP: 您的 AI 助手順利檢查您的日曆以獲取可用性，預訂航班，並 發送確認 - 所有通過 MCP 伺服器，不需要為每個工具單獨集成

如果您的用例需要精確、可預測的交互，並且有嚴格的限制，傳統的 API 可能更合適。MCP 提供廣泛的、動態的能力，適用於需要靈活性和上下文意識但不太適合高度受控、確定性應用的場景。

MCP 提供了一個統一和 標準化 的方式來集成 AI 代理和模型與外部數據和工具。它不僅僅是另一個 API；它是一個強大的連接框架，使智能、動態和上下文豐富的 AI 應用成為可能。