Docs

介绍

MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化的方式。

为什么选择 MCP？

MCP 帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂工作流。LLM 经常需要与数据和工具集成，而 MCP 提供：

预构建集成列表，您的 LLM 可以直接接入
在不同 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性
在您的基础设施中保护数据的最佳实践

总体架构

从本质上讲，MCP 遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：

flowchart LR
    subgraph "您的计算机"
        Host["MCP 主机\n(Claude, IDE, 工具)"]
        S1["MCP 服务器 A"]
        S2["MCP 服务器 B"]
        S3["MCP 服务器 C"]
        Host <-->|"MCP 协议"| S1
        Host <-->|"MCP 协议"| S2
        Host <-->|"MCP 协议"| S3
        S1 <--> D1[("本地\n数据源 A")]
        S2 <--> D2[("本地\n数据源 B")]
    end
    subgraph "互联网"
        S3 <-->|"Web API"| D3[("远程\n服务 C")]
    end

MCP 主机: 像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具等想要通过 MCP 访问数据的程序
MCP 客户端: 与服务器保持 1:1 连接的协议客户端
MCP 服务器: 通过标准化的模型上下文协议暴露特定功能的轻量级程序
本地数据源: MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务
远程服务: MCP 服务器可以连接的通过互联网提供的外部系统（例如通过 API）