一图看懂什么是 MCP

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是由 Anthropic 推出的开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）提供统一的方式，以连接和交互外部数据源与工具。

MCP 采用客户端-服务器模型，主要包括以下三个组件：

1. Host（主机）：如 Claude 等 AI 应用，提供 AI 交互环境，允许访问不同的工具和数据源。主机运行 MCP 客户端。

2. MCP Client（客户端）：嵌入在 AI 模型（如 Claude）中的组件，使其能够与 MCP 服务器通信。例如，当 AI 模型需要从 PostgreSQL 获取数据时，MCP 客户端将请求格式化为结构化消息，并发送给 MCP 服务器。

3. MCP Server（服务器）：充当中介，连接 AI 模型与外部系统，如 PostgreSQL、Google Drive 或 API。例如，当 Claude 分析来自 PostgreSQL 的销售数据时，PostgreSQL 的 MCP 服务器充当 Claude 与数据库之间的连接器。

MCP 的功能通过以下五个核心构建模块实现，分布在客户端和服务器之间：

客户端构建模块：

- Roots（根）：提供安全的文件访问。

- Sampling（采样）：请求 AI 在任务中提供帮助，例如生成数据库查询。

服务器构建模块：

- Prompts（提示）：指导 AI 的指令。

- Resources（资源）：AI 可以引用的数据对象。

- Tools（工具）：AI 可以调用的函数，例如运行数据库查询。

MCP 是一个开放标准，也是一个开源项目，允许 AI 模型（如 Claude）连接到数据库、API、文件系统和其他工具，而无需为每个新集成编写定制代码。MCP 的架构简单明了：开发者可以通过 MCP 服务器公开他们的数据，或构建连接到这些服务器的 AI 应用程序（MCP 客户端）。

MCP 的快速采用和广泛支持使其成为 AI 与现实世界数据和工具之间的桥梁，推动了更智能、更高效的 AI 应用的发展。

原图转自 ByteByteGo