被 Manus 带火的 MCP 是什么｜一文看懂

上周 Manus 刷屏后，马上各种 Manus 复刻快速涌现，进而把 MCP (Model Context Protocol) 这个相对低调的技术带出了圈。从微信指数上就能看到，MCP 在中国的热度短时间内就飙升到了最高，将近 4M。

笔者经过一段时间的研究，也实现了一个 MCP Server。下面，我将带大家了解 MCP 的工作原理、优势、发展背景以及未来前景。

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Model Context Protocol (MCP) 是一种开放协议，它实现了 LLM 应用程序与外部数据源和工具的无缝集成。该协议由 Anthropic 于 2024 年 11 月 25 日发布。

与 USB 的类比

MCP 可以被视为 AI 系统的「USB 标准」。正如 USB 创建了一个通用接口，允许任何 USB 设备连接到任何 USB 端口——消除了对特定设备连接器的需求——MCP 创建了一种标准化的方式，使 AI 应用程序能够连接各种数据源和工具。

在 USB 出现之前，每个设备都需要自己专有的连接器。同样，在 MCP 之前，开发人员必须为每种 AI 应用程序和数据源的组合创建自定义集成。MCP 建立了一个通用的「即插即用」协议，允许任何兼容 MCP 的客户端与任何兼容 MCP 的服务器协同工作，大大降低了集成复杂性和开发时间。

MCP 如何工作

架构

MCP 遵循客户端-服务器架构，有五个主要组件：

• MCP 主机：想要通过 MCP 访问数据的 AI 工具（聊天客户端、IDE、智能体）。
• 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 Model Context Protocol 暴露特定功能的程序。
• 本地数据源：包含信息的本地数据库、文件和服务。
• 远程服务：MCP 服务器可以连接的外部 API 或服务。

让我们用经典的 AI 用例——文本到 SQL 转换来演示这一点。文本到 SQL 将自然语言转换为 SQL。在 MCP 之前，典型的实现是：

1. SQL 客户端从目标数据库获取架构
2. SQL 客户端向 LLM 发送包含架构的提示
3. LLM 回复 SQL 语句
4. SQL 客户端针对目标数据库执行 SQL

没有 MCP，每个 SQL 客户端都需要为每个支持的数据库实现这一点。有了 MCP，SQL 客户端只需实现 MCP 客户端协议，而每个数据库供应商只需实现一次 MCP 服务器。

本质上，它通过 MCP 的另一层抽象，将 M×N 问题转变为 M+N 解决方案。

核心原语

MCP 围绕 MCP 服务器提供的三个基本原语构建：

• Resources：可以被引用和检索的数据对象。这些包括文档、图像、数据库架构和其他结构化数据。
• Prompts：为生成与语言模型的有效交互而优化的模板，针对特定任务或领域。
• Tools：语言模型可以执行的函数，用于执行查询数据库、调用 API 或处理数据等操作。

映射到文本到 SQL 示例：

主要优势

MCP 为 AI 系统开发提供了几个显著优势：

• 减少开发时间：开发人员可以利用预构建的 MCP 服务器完成常见任务，而不是为每个数据源或工具构建自定义集成。
• 增强互操作性：使用 MCP 构建的应用程序可以与任何兼容的工具和数据源无缝协作——创建一个真正可组合的生态系统。
• 模块化：调试、授权、审计和链接等贯穿各处的关注点可以标准化并实现一次，然后在整个生态系统中重复使用。

技术先驱

MCP 建立在之前解决其他领域类似问题的成功标准之上：

• SQL：创建了与数据库交互的标准化方式，使应用程序能够与任何兼容 SQL 的数据库协同工作。
• Docker：标准化应用程序打包和部署，使应用程序可在不同环境中移植。
• LSP（语言服务器协议）：名称相似并非巧合——LSP 标准化了代码编辑器与不同编程语言服务器的通信方式，用于代码补全、语法高亮、错误检查等功能。

这些标准都通过引入一个将客户端与实现分离的抽象层来解决 M×N 问题，大大降低了集成复杂性。

开放性

著名的 xkcd 927 漫画提醒我们创建另一个标准的挑战：

然而，MCP 显示出真正开放的有希望迹象。

虽然 MCP 是由 Anthropic 发明的，但他们将其置于单独的组织下（github.com/modelcontextprotocol），表明他们致力于将其打造成开放标准而非专有解决方案。
截至撰写时（2025 年 3 月 13 日），工作组目前有五名成员：

除了来自 JetBrains 的 Alexander Sysoev 外，其他四人都在 Anthropic 工作。这种平衡是可以理解的，因为该项目仍处于早期阶段，而且来自一个组织的核心团队可以在初始开发期间提供明确的方向。

展望未来

MCP 仍处于早期阶段。创建成功的协议类似于建立市场——你需要供应商和消费者双方才能达到临界质量。

然而，有理由保持乐观。MCP 生态系统似乎已经克服了最初的采用障碍，越来越多的代理（MCP 客户端）出现，每周开发的 MCP 服务器数量也在增加，用于解决特定领域的任务。

从技术角度看，MCP 大体上类似于在编码领域取得巨大成功的 LSP。从长远来看，MCP 可能像 SQL 一样重要，成为 AI 原生时代的通用语言。

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笔者在写 MCP Server 过程中也踩了些坑。下一期，我将分享开发笔记，以及对 MCP 设计的一些思考。

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