主要观点：

• Model Context Protocol 通过将 M×N 集成问题转化为 M + N 集成问题来解决该问题，AI 客户端应用无需了解特定平台的数据获取或操作方式。
• MCP 包括 MCP 服务器（连接数据源并暴露特定工具）和 MCP 客户端（AI 应用的一部分，可连接 MCP 服务器）。
• 以一个用于 Open Data 访问的 MCP 服务器为例，展示了如何通过定义工具来访问 CKAN 上的数据集等操作，客户端可通过配置连接到 MCP 服务器并使用其功能。
• MCP 仍在不断发展，虽采用情况良好，但并非适用于所有情况，构建基于 MCP 的应用有其成本和利弊。

关键信息：

• MCP 服务器可暴露工具（如fetch_file、send_mail等）、提示、资源和采样等。
• 文中的 MCP 服务器示例为访问 CKAN 上的数据集，通过定义相关工具函数实现，如list_tags、search_datasets等。
• 客户端可通过编辑配置文件将 MCP 服务器暴露给 Claude 等客户端应用，如claude_desktop_config.json。
• MCP 仍在发展，有官方文档、相关研究（如Why MCP Won）、Python SDK（https://github.com/modelconte...）等资源可供深入了解。

重要细节：

• MCP 服务器的实现方式，如本地运行作为客户端的子进程，通过 stdio 流传递协议消息，也有远程 MCP 服务器。
• 展示了通过 MCP 服务器与 Claude 交互的过程，包括 Claude 发现 MCP 服务器、获取数据信息、进行分析和可视化等。
• 讨论了构建“an MCP”的利弊，指出对于内部工具可能不一定需要这种解耦，而对于像 GitHub 暴露仓库动作等情况则有价值。