一. MCP 概述
二. 整体架构
MCP采用客户端-服务器架构，主机应用可以连接多个服务器。
三. 核心组件
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组件
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角色说明
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示例
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MCP Hosts
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受控本地资源，通过安全通道访问应用入口层，发起上下文请求
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Claude Desktop、AI开发IDE
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MCP Clients
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协议转换层，维护与服务端的持久连接
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语言模型接口适配器
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MCP Servers
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功能提供层，标准化封装数据/工具能力
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文档解析服务、API网关服务
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Local Data
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受控本地资源，通过安全通道访问
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企业知识库、私有数据库
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Remote Services
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云端扩展能力，支持分布式集成
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SaaS API、区块链节点
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MCP Server 提供的“服务”
Tools：为 LLM 应用，尤其是 Agent 提供各种工具。
Resources：为 LLM 应用提供额外的结构化数据。
Prompts：为 LLM 应用提供 Prompt模板。例如，如果你的应用是一个Chatbot，可以从 MCP Server 中获取这些模板供用户选择使用。
四、如何使用MCP
MCP 就好比一个 “标准插座” ，它可不是什么具体的软件，而是一种能让 AI 与工具顺畅交流的 “通用语言”。要知道，MCP 仅仅是个协议，没办法直接拿来用，得先去实现它。咱们先来了解下 MCP 的基本架构，也就是它的三大角色。
MCP Host（宿主 / 主程序）：像 Claude Desktop、Cursor、Cline、Cherry studio ，还有 AI 助手、带 AI 功能的 IDE 这些都很常见。Host 主要负责跟用户打交道。
MCP Client（MCP 客户端）：它镶嵌在主程序里头，专门负责和 MCP Server 进行沟通。
MCP Server（MCP 服务器）：每个服务器都连接着一个特定工具，像 GitHub、数据库、天气服务之类的，然后通过 MCP 协议把自身功能 “展现” 出来。
还有传输层，MCP 支持两种连接方式，本地（STDIO）和远程（HTTP + SSE）。这样一来，不管工具在你自己电脑上，还是在云端，都能轻松连接上。
例子辅助理解：把MCP想象成智能家居系统
- Host = 手机上的智能家居APP
- Client = 每个家电的智能插座
- Server = 家电本身（空调/灯光/电视）
- MCP协议 = 统一的智能家居通信标准
可以想象一下，你用手机 APP（这就是 Host）去打开空调（Server） ，这时智能插座（Client）会自动把你的指令转化成标准协议。空调收到指令后就开始工作，并把状态反馈回来。这意味着，以后任何新家电，只要支持这个标准，就跟即插即用的设备一样，你的 APP 能自动识别它，还能轻松控制，根本不用再去学习新的操作方法，也不用针对每个品牌单独进行适配。
MCP Server 能让 AI 通过三种方式来帮你干活：
- 资源（Resources）：比如说查文件、查数据，AI 可以帮你读取里面的内容。
- 工具（Tools）：像 “帮我发邮件”“查天气”“新建任务” 这类需求，AI 能直接执行这些功能，这个功能可是最常用的哦，就相当于可以被 LLM 调用的函数。
- 提示（Prompts）：AI 还能用一些提前设定好的模板，帮你写文章、做总结，甚至生成代码。
这里要划重点啦：最常用的就是 “工具” 功能，它能让 AI 实实在在地帮你 “做事”！
MCP 就好比一个智能插线板，AI 助手和各种工具都能用同一个 “插头” 连接起来。当你通过 AI 助手（Host）发出请求，MCP Client 就负责把这个请求传递出去，MCP Server 再把请求转化成工具能理解的操作，最后把结果传回来。如此一来，AI 就能帮你查天气、管理文件、连接数据库，几乎什么都能做啦
五. 核心工作流程
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上下文请求
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智能路由
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安全访问
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上下文组装
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响应交付
六. 应用场景
智能开发助手
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综述
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核心架构
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核心能力矩阵
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功能维度 |
传统插件方案 |
MCP增强方案 |
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上下文获取 |
单项目扫描 |
全组织知识图谱关联 |
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响应速度 |
200-500ms |
取决于实现策略 |
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知识保鲜度 |
手动同步 |
实时触发式更新 |
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多IDE一致性 |
各自实现 |
统一协议保障体验一致 |
企业知识中枢
跨平台AI智能体
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综述
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核心架构
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智能体矩阵
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技术优势
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维度 |
传统方案 |
MCP智能体方案 |
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接入周期 |
3-6个月/系统 |
2-4周/系统 |
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数据一致性 |
手动同步存在误差 |
协议级实时同步 |
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流程灵活性 |
硬编码难以修改 |
自然语言配置业务规则 |
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审计追踪 |
分散日志 |
全链路区块链存证 |
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典型应用场景
一个具体例子
我想举个具体的例子，看看我是怎么用一个非常简单的 MCP 服务器构建了一个日常新闻简报系统。这不是最花哨的例子，但让我惊讶的是它有多简单。我只用了 Memory MCP 服务器，它维护了一个知识图谱：实体（比如我，或 Mountain View）和关系（实体 “Waleed” 和 “Mountain View” 被 “住在” 这个关系连接）。Claude Desktop 是我选的 MCP 宿主。我开始告诉 Claude Desktop 存我感兴趣的事。它把这些都存进了 memory 系统。然后我让它帮我拉一些最新新闻（通过网页搜索）。效果出奇地好，但我不想第二天重复昨天的内容，所以我也让它记住它昨天告诉我的内容，这样就不会重复。
这只是个开始。接下来我会加一个 Google Tasks 的 MCP 服务器，这样我可以读完后加个代办事项，或者我可以让 Claude Desktop 把某条新闻通过邮件发给朋友。或者我会加一个我的日历应用的 MCP 服务器，把当天的事件也加进简报。
如果没有 MCP，我们怎么搞这事？我得写个跑在 URL 上的应用，想办法获取用户偏好，然后再接上网页搜索。
但有了 MCP，我可以在一个面板里（Claude Desktop）用自然语言完成这一切。
七. API、Function Calling、MCP三者区别？
八、怎么找到别人已经写好的MCP服务工具
如今，已经涌现出不少专门的 MCP 服务市场，它们如同一个大集合，汇聚了形形色色的 MCP 工具与插件，就跟应用商店差不多，你随时都能去查找并接入。下面给大家讲讲几个最常用的 MCP 服务市场。
1、mcp.so
mcp.so 称得上是当下颇受欢迎的 MCP 服务市场，这里面收纳了众多开源以及商业性质的 MCP 插件，涉及的场景极为广泛，从天气查询、翻译工作，到办公自动化、生活服务等，无所不包。
适合人群：无论是刚接触的小白用户，能在这里直接搜索并体验各类功能；还是开发者，都可以上传自己开发的 MCP 服务。
2. http://mcpmarket.com
mcpmarket更像是一个MCP服务的“导航站”，聚合了全球各地的热门MCP工具，支持按分类、评分、更新时间等多种方式筛选。
适合人群：想要对比不同服务、寻找高质量插件的用户。
3. smithery.ai
smithery.ai 主打创新型和专业型MCP服务，收录了许多面向企业和开发者的高级插件，比如数据分析、自动化办公、AI写作等。
适合人群：对功能有更高要求、希望集成到自己工作流中的进阶用户
4. mcpworld
mcpworld是百度搜索开放平台旗下，聚合了海量可用的 MCP Servers。