11｜凤雏来了：什么是模型上下文协议MCP？

邢云阳

你好，我是邢云阳。
在前置课程的第二节课，我曾经为你讲解了 Agent 技术。我们抛开思维链不谈，Agent 最牛的是能够通过调用工具实现大模型与外界环境的交互，让大模型不再“闭关锁国”。
Agent 在 24 年得到了人们广泛认可，发展得十分迅速，现在已经成了 AI 应用开发的必备技术了。如果我们这些开发者是刘备的话，那 Agent 就是卧龙先生诸葛亮，我得先生，如鱼得水也。
然而就像《西虹市首富》电影里说的那样，“我没想到一所普通的小学，竟能同时培养出你们二位”，有卧龙的地方必有凤雏。因此在去年下半年，Anthropic（Claude 模型的母公司）  推出了模型上下文协议 MCP，该协议旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。
MCP 主要是为了解决当前 AI 模型因数据孤岛限制，无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。
这个协议在社区发展得非常好，现在已经有很多 AI 应用或框架，比如 Spring AI 等接入了 MCP，也有很多开发者为其贡献了 MCP Server，在我看来，它与 Agent 技术殊途同归，因此我称之为凤雏。
接下来，我们就深度学习一下 MCP，并体验一下它如何使用。

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总结

1. 模型上下文协议MCP旨在统一大型语言模型与外部数据源和工具之间的通信协议，解决了当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题。 2. MCP采用经典的客户端-服务器架构，包括MCP主机、MCP客户端、MCP服务器、本地资源和远程资源，为大模型提供丰富的上下文信息，增强了其实用性和灵活性。 3. 配置MCP Server可以通过安装NodeJS和使用PostgreSQL MCP Server来实现，提供了详细的配置步骤和示例代码。 4. 文章提供了关于MCP Server的测试案例，展示了如何通过MCP Server进行数据库查询和联合查询，以及对DeepSeek的应用。 5. 总结了MCP的实现方式和Agent的异同，强调了通过实践来理解功能，并提出了思考题，引发读者思考和讨论。 These are the main points from the article.

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