主要观点：AI 助手在变得更智能，能写代码、总结报告等，但存在不能访问实时数据的限制，[Model Context Protocol (MCP)]可解决此问题，它像 AI 模型与企业工具间的通用连接器，能让 AI 系统获取实时数据，提高答案质量。
关键信息：

• MCP 像 AI 的 USB-C，创建模型与不同工具和数据源连接的标准方式，有 MCP 服务器、客户端和协议三部分。
• MCP 带来互操作性和上下文感知优势，如不同 AI 工具可使用同一 MCP 服务器与数据源连接，AI 能获取实时更新数据以提供准确答案。
• Microsoft 在 Copilot Studio 中添加了 MCP 支持，可通过简单设置让 AI 助手接入实时信息，如在数据分析师案例中，通过 MCP 实现自然语言到 SQL 查询的转换并获取实时销售数据。
• MCP 有初始复杂性、性能和延迟、错误处理、安全访问控制、规范演变、治理合规、工具使用不当等挑战，规划和测试很关键。
  重要细节：
• MCP 服务器是数据来源或连接系统的地方，MCP 客户端是 AI 平台内的实例，协议定义服务器和客户端的通信方式。
• 以数据分析师案例为例，通过 JSON 格式请求到 SQL 查询再到获取销售数据的过程展示了 MCP 的工作方式。
• 提到 MCP 挑战时，详细说明了初始设置复杂、性能延迟、错误处理、安全访问等方面的问题及应对要点。