Claude 的模型上下文协议 (MCP)：开发人员指南

人择的 模型上下文协议 (MCP) 是一种开源协议，可实现 AI 助手与数据库、API 和企业工具等数据源之间的安全双向通信。通过采用客户端-服务器架构，MCP 标准化了 AI 模型与外部数据交互的方式，从而无需为每个新数据源进行自定义集成。

MCP 的关键组件：

• 主机：发起连接的AI应用程序（例如Claude Desktop）。
• 客户：与主机应用程序内的服务器保持一对一连接的系统。
• 服务器：为客户提供背景、工具和提示的系统。

为什么 MCP 很重要？

简化集成

传统上，将 AI 模型连接到不同的数据源需要自定义代码和解决方案。MCP 用单一的标准化协议取代了这种分散的方法。这种简化加快了开发速度并减轻了维护负担。

增强人工智能能力

通过为 AI 模型提供对各种数据源的无缝访问，MCP 增强了其生成更相关、更准确响应的能力。这对于需要实时数据或专业信息的任务尤其有益。

促进安全

MCP 的设计充分考虑了安全性。服务器控制自己的资源，无需与 AI 提供商共享敏感的 API 密钥。该协议建立了明确的系统边界，确保数据访问既可控又可审计。

合作

作为一项开源计划，MCP 鼓励开发者社区做出贡献。这种协作环境加速了创新并扩大了可用连接器和工具的范围。

MCP 的工作原理

卓越

MCP 架构

MCP 的核心是客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。这种设置允许 AI 应用程序与各种数据源无缝交互。

组件：

• MCP 主机：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样想要通过 MCP 访问资源的程序。
• MCP 客户端：与服务器保持一对一连接的协议客户端。
• MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定的功能。
• 本地资源：MCP 服务器可以安全访问的您的计算机资源（数据库、文件、服务）。
• 远程资源：MCP 服务器可以连接到的互联网上的资源（例如通过 API）。

MCP 入门

硬件需求

• Claude 桌面应用程序：适用于 macOS 和 Windows。
• 软件开发工具包：MCP 提供 TypeScript 的 SDK 和 Python .

开始步骤

1. 安装预建的 MCP 服务器：首先通过以下方式安装 Google Drive、Slack 或 GitHub 等常见数据源的服务器： Claude 桌面应用程序.
2. 配置主机应用程序：编辑配置文件以包含您想要使用的 MCP 服务器。
   {
"mcpServers": {
"sqlite": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/path/to/your/database.db"] }}}

3. 构建自定义 MCP 服务器：使用提供的 SDK 创建适合您的特定数据源或工具的服务器。
4. 连接并测试：在您的 AI 应用程序和 MCP 服务器之间建立连接，并开始实验。

内部发生了什么？

当您使用 MCP 与 Claude Desktop 等 AI 应用程序交互时，会发生多个过程来促进通信和数据交换。

1. 服务器发现

• 初始化：启动后，MCP 主机（例如 Claude Desktop）将连接到您配置的 MCP 服务器。这将建立进一步交互所需的初始通信渠道。

2. 协议握手

• 能力协商：主机应用程序和 MCP 服务器执行握手以协商功能并建立共同理解。
• 识别：主机根据其公开的资源或功能来确定哪个 MCP 服务器可以处理特定请求。

3. 交互流程

让我们考虑一个通过 Claude Desktop 查询本地 SQLite 数据库的示例。

MCP 协议

分步过程：

1. 初始化连接：Claude Desktop 连接到配置为与 SQLite 交互的 MCP 服务器。
2. 可用功能：MCP 服务器传达其功能，例如执行 SQL 查询。
3. 查询请求：您提示Claude Desktop检索数据。主机向MCP服务器发送查询请求。
4. SQL 查询执行：MCP 服务器对 SQLite 数据库执行 SQL 查询。
5. 结果检索：MCP 服务器检索结果并将其发送回 Claude Desktop。
6. 格式化结果：Claude Desktop 以可读的格式向您呈现数据。

更多用例

• 软件开发 ：通过将 AI 模型连接到代码存储库或问题跟踪器来增强代码生成工具。
• 数据分析：允许AI助手访问和分析来自数据库或云存储的数据集。
• 企业自动化：将 AI 与 CRM 系统或项目管理平台等业务工具相结合。

MCP 架构的优势

• 模块化：通过分离主机和服务器，MCP 可以实现模块化开发，维护更加便捷。
• 可扩展性：多个 MCP 服务器可以连接到单个主机，每个服务器处理不同的资源。
• 互操作性：通过MCP标准化通信，使不同的AI工具和资源能够无缝协作。

早期采用者和社区支持

公司喜欢 复制 和 代码 已经开始添加对 MCP 的支持，并且像 阻止 和 阿波罗 已经实施了该方案。这个不断发展的生态系统表明 MCP 拥有强大的行业支持和光明的未来。

资源和进一步阅读

• 官方 MCP 文档: 模型上下文协议文档
• GitHub存储库: MCP 服务器和 SDK
• 社区贡献: 社区提供的 MCP 服务器

结语

模型上下文协议在简化 AI 模型与数据源交互方式方面迈出了一大步。通过标准化这些连接，MCP 不仅可以加速开发，还可以增强 AI 助手的功能。Anathopic 在为开发人员提供有效使用 AI 的工具方面做得非常出色。