点我展开：基本信息
本文用于梳理 MCP 的基本概念、核心角色、典型交互流程，以及它和 Function Calling 的区别。
MCP 是什么？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 在 2024 年底推出的开放标准，目标是让大模型像插 USB-C 一样，“一次对接，多端兼容”地调用外部数据与工具，解决“每换一个新数据源就要重写一套接口”的痛点。
一句话理解：MCP = AI 世界的 USB-C 接口。只要数据源或工具提供 MCP Server，任何支持 MCP 的 AI 应用都可以直接读写数据、调用函数，无需额外适配。
核心角色
| 角色 | 作用 |
|---|---|
| MCP Host | AI 应用本体，例如 Claude Desktop、Cursor、自研 Agent |
| MCP Client | 运行在 Host 内部，与 MCP Server 一对一建立连接 |
| MCP Server | 暴露工具、资源、提示模板的轻量级网关 |
典型交互流程
- 用户提问：“把昨晚的订单报表转成 Markdown 并发到 Slack。”
- Host 内的 Client 向本地或远程 MCP Server 发 JSON-RPC 请求。
- Server 完成 SQL 查询、文件读取、格式转换、Slack API 调用等操作。
- 结果返回给 Host，大模型汇总后展示给用户。
常见 MCP Server
- 文件系统：读取本地文件、列目录。
- PostgreSQL / SQLite：直接运行 SQL。
- GitHub：查询 Issue、拉取代码、读取仓库信息。
- Slack / Discord / Google Drive / Excel / PPT：连接常见办公工具。
这些 Server 可以独立运行，省去自己拼 API、鉴权、分页、重试等胶水代码。
MCP 与 Function Calling 的区别
Function Calling 是模型决定要调用哪个函数，但函数代码通常仍写在当前工程里。
MCP 则把函数和数据源拆成独立进程或服务，生命周期与主程序解耦，可以热插拔、复用和共享。
应用场景
- 企业知识库：MCP Server 对接内网 Confluence、ERP，员工用自然语言查询数据。
- DevOps 助手：Agent 同时查 GitHub、读 K8s 日志、改 Terraform 文件。
- 投研自动化：把 Wind、同花顺 API 包装成 MCP Server，自动生成报告并回写数据库。
如何开始
- 安装支持 MCP 的 Host，例如 Claude Desktop 或 Cursor。
- 配置需要使用的 MCP Server。
- 启动 Server，例如文件系统 Server。
- 在对话中让模型读取目录、总结文档或调用工具。
总结
MCP 不是普通中间层框架，而是让 AI 应用与外部世界说同一种语言的协议。对开发者，它把“写胶水代码”变成“启动服务器”；对企业，它把数据孤岛变成可插拔组件。
