主要观点：大型语言模型如 Anthropic 的 Claude 解锁了大上下文窗口，但有效提供相关上下文是挑战，Model Context Protocol（MCP）是解决此问题的新开放标准。
关键信息：

• MCP 是 Anthropic 于 2024 年底推出的开放协议，定义了 AI 应用与数据连接的通用架构，可减少集成工作量。
• 对于长上下文模型很重要，能让模型按需从外部获取上下文，避免低效和不可能。
• 与传统提示工程相比，MCP 采用结构化上下文管理，将交互分解为资源、工具和提示三部分，使集成更一致和可扩展。
• MCP 遵循客户端-服务器架构，包括主机、MCP 客户端和 MCP 服务器，通过定义传输层实现通信，数据流程包括初始化、能力发现、上下文提供等阶段，并确保安全和用户控制。
• 以 Python 为例展示了构建简单 MCP 上下文服务器的步骤，包括设置、定义服务器和上下文单元、运行服务器和连接客户端、使用上下文单元和工具以及测试迭代。
• MCP 有多种实际应用，如检索增强生成（RAG）、代理动作和工具使用、多模态和复杂工作流等，能增强模型的上下文感知和准确性，提供安全和模块化的解决方案。
• 开发 MCP 有一些最佳实践和好处，如标准化集成、增强上下文和准确性、模块化和可维护性、安全和控制以及未来证明等，建议开发者查看官方资源、探索 SDK 和示例、尝试 Claude 并构建和分享。
  重要细节：
• MCP 资源是只读上下文单元，由应用控制；工具是模型可调用的动作或函数，由模型控制；提示是可复用的提示模板，由用户或开发者控制。
• MCP 支持多种传输方式，本地服务器可使用 STDIO 管道，远程服务器使用 HTTP 和 Server-Sent Events。
• 构建的 Python 示例服务器定义了获取文章内容的资源和相加的工具，可在 Claude 中测试使用。
• MCP 可用于多种实际场景，如 RAG 让模型获取外部知识，支持代理行为进行外部操作，处理多模态数据和复杂工作流等。
• 参考资料包括 Anthropic 的官方文档、社区文章等，鼓励开发者尝试和参与 MCP 生态系统。