大家好！我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。

今天羊仔要和大家好好聊聊最近爆火的新词 —— MCP (Model Context Protocol)！

说实话，刚听到这个词的时候，羊仔也懵了一下，Context Protocol？上下文协议？听起来就很高大上，感觉离咱们普通用户很遥远。

但羊仔的好奇心也很强！深入研究了一番之后，发现这个MCP，还真是个好东西！

它就像是给AI模型装上了一个“万能接口”，让AI的能力瞬间扩展了好几倍！而且，它和我们每个人都息息相关！

别担心，今天羊仔就用最通俗易懂的方式，结合羊仔最近“踩坑”的经历，带你彻底搞懂这个 MCP 到底是什么，为什么这么火，以及我们普通人如何利用它来提升效率，甚至开启AI副业的新大门！

一、大模型工具调用那些事

说实话，羊仔最近一直在琢磨怎么把AI工具更好地融入到日常工作中，特别是那些大模型，像Claude、GPT啥的，能力是真强，但用起来总感觉缺了点什么。

就拿羊仔自己来说吧，平时写文章、做内容，经常需要查资料、整理素材，有时候还需要用到一些专业工具，比如数据分析、图片处理等等。以前这些都得手动操作，在不同的软件之间来回切换，效率是真的不高。

后来AI工具火了，羊仔想着，能不能让AI大模型帮我搞定这些繁琐的步骤呢？比如，我想让Claude帮我写一篇关于“AI工具”的文章，我希望它能：

1. 联网搜索最新的AI工具趋势和案例，而不是只用它那截止到某个时间点的“旧知识”。

2. 读取我电脑里之前收集的一些相关资料，比如一些行业报告、用户调研等等，让文章更有深度和依据。

3. 最好还能调用一些专业工具， 比如思维导图软件，帮我整理文章的框架和思路。

我希望AI不只是一个“聊天机器人”，而是一个真正能帮我干活的智能体！

但是，现实却给羊仔狠狠打脸！

羊仔试了很多方法，发现大模型调用工具并没有想象中那么简单！

• 平台限制多：有些AI平台，像Coze、Dify， 确实集成了很多工具，用起来好像挺方便的。但仔细一看，那些工具都是平台自己封装好的，功能比较固定，我想用点更个性化的工具，或者想让AI直接访问我本地电脑的文件，根本做不到！就像住进了“精装修”的房子，虽然啥都有，但你想自己DIY一下，添置点个性化的东西，处处受限！

• 数据孤岛问题：大模型的数据更新速度总是跟不上时代，它知道的还是“过去时”的信息，无法实时获取最新的数据和信息。就像一个“学霸”， 知识储备很丰富，但考试题目一变新，就有点“懵”了！羊仔想让AI了解今天的热点新闻、最新的行业动态，也得自己手动复制粘贴，太麻烦了！

• 协议不统一：不同的AI平台、不同的工具，它们之间的“沟通语言”都不一样，“鸡同鸭讲” 的情况时有发生。你想让这个平台上的AI调用那个平台上的工具，简直是难上加难！就像不同国家的插座接口不一样，互相不兼容，用不了！

这些问题，是不是你也感同身受？是不是也让你觉得，现在的AI工具，虽然很强大，但总感觉不够智能，不够开放，不够灵活呢？

难道AI工具的未来，就只能是这样 “碎片化”、“封闭式” 的发展？难道我们用户，就只能被各种平台 “绑架”，无法自由地组合和使用AI工具吗？

正在这时，看到了 MCP 这个概念，感觉在黑暗中看到了一丝曙光！深入了解之后，羊仔发现，MCP，或许真的能解决这所有问题！

二、一句话讲清MCP

好了，说了这么多“背景故事”，那么 MCP 到底是个什么东西呢？

羊仔用一句最通俗的话来概括：MCP (Model Context Protocol)，就是AI模型的 “万能转接头”！

（⬆️AI界的TYPE-C接口！）

是不是有点抽象？没关系，羊仔再打个更形象的比方：

在传统的电脑世界里，TYPE-C 接口就像一个 “通用标准”。有了它，不同的电脑、手机、移动硬盘、打印机等等，都可以通过相同类型的接口互相连接和通信，无论是传输数据，还是充电，都变得非常方便和统一。

而 MCP，就像是AI世界的 “TYPE-C 接口”！它为AI模型和各种外部数据源、工具之间，建立了一个统一的通信协议。

有了 MCP，不同的AI模型（比如 Claude，GPT，各种国产大模型），就可以用同一种 “语言”，去连接和调用各种不同的数据源和工具（比如本地文件、数据库、互联网、各种APP等等）。

简单来说，MCP 就是让AI “万物互联” 的关键！

它就像一个 “中间层”，屏蔽了不同平台、不同工具之间的差异，让AI模型可以更方便、更灵活、更安全地获取外部信息，调用各种能力，从而真正实现 “智能化” 的升级！

三、为什么需要MCP？

你可能会问，既然现在已经有 Function Calling 这种技术，可以让AI调用一些函数和工具了，为什么还要搞一个 MCP 呢？这不是 “重复造轮子” 吗？

羊仔一开始也有这个疑问，但深入了解之后，才发现 MCP 的出现，绝不是“多此一举”，而是 “势在必行”！

因为现有的 Function Calling 技术，存在着很多局限性，无法真正解决AI发展面临的 “深层问题”！

1.  平台依赖性强，“各自为政”

Function Calling 技术，虽然可以让AI调用一些函数，但它高度依赖于特定的AI平台。比如，OpenAI 的 Function Calling 和 Google 的 Function Calling， 它们的 API 接口、实现方式、使用方法都不一样。

这就导致一个很尴尬的局面：开发者如果想切换不同的AI模型，就必须重新编写代码，重新适配不同的 Function Calling 接口！成本非常高，效率非常低！

就像不同品牌的手机充电器，接口不一样，不能通用！你换个手机，充电器也得换，太麻烦了！

2.  数据安全和隐私风险

传统的 Function Calling，很多时候需要将用户的敏感数据（比如本地文件、个人信息等等）上传到AI平台的服务器才能进行处理。这存在很大的数据安全和隐私风险！

就像你想用打印机打印文件，必须先把文件上传到打印机厂商的云服务器， 才能打印！你的文件，完全暴露在别人的眼皮底下，安全吗？

3.  生态封闭，缺乏 “互联互通”

Function Calling 技术，更多的是平台内部的 “自循环”，缺乏开放性和互操作性。不同的AI平台、不同的工具，各自为政，难以形成统一的生态。

就像一个个 “信息孤岛”，互相隔离，无法连接，无法协同，阻碍了AI生态的繁荣发展！

而 MCP 的出现，正是为了解决这些 “痛点”！

MCP 是一个“开放标准”，不依赖于任何特定的AI平台，任何支持 MCP 的模型，都可以灵活切换，自由组合！

MCP 强调 “数据本地化”，敏感数据可以保留在用户的本地设备上，不必全部上传，大大提升了数据安全性和隐私保护！

MCP 致力于构建 “开放生态”，让不同的AI平台、不同的工具、不同的数据源，都能够 “互联互通”，共同繁荣，共同发展！

可以说，MCP 是解决AI时代 “信息孤岛” 问题的关键！它将推动AI技术走向更加开放、更加安全、更加智能的未来！

四、MCP能做些什么？

搞清楚了 MCP 的重要性，接下来我们再来看看，MCP 到底能做些什么？能给我们的AI应用带来哪些 “质的飞跃” 呢？

羊仔总结了一下，MCP 的 “超能力”  主要体现在以下几个方面：

1.  打通本地数据，AI更懂你！

有了 MCP，AI模型可以直接访问你本地电脑、手机上的文件和数据！比如：

• 读取本地文档：你可以让 Claude 直接读取你电脑上的 Word 文档、PDF 文件、PPT 演示稿，帮你总结内容、提取信息、甚至进行修改和编辑！再也不用复制粘贴，效率提升N倍！

  

• 管理本地文件：你可以让 Claude 帮你创建、删除、重命名本地文件和文件夹。比如，你可以对 Claude 说：“帮我在桌面创建一个新的文件夹，命名为 ‘AI工具资料’”，Claude 就能帮你自动完成！

• 访问本地数据库：如果你有一些存储在本地数据库里的数据，比如客户信息、销售数据等等，你也可以通过 MCP 让AI模型直接访问和分析这些数据，挖掘商业价值，辅助决策！

2.  连接互联网，AI实时在线！

有了 MCP，AI模型可以更方便地连接互联网，获取最新的信息和数据！比如：

• 实时搜索信息：你可以让 Claude  帮你搜索最新的新闻、热点事件、行业报告，实时了解最新的动态！再也不用担心AI的知识“过时”了！

• 获取实时数据：你可以让 Claude 获取实时的天气信息、股票行情、交通状况 等等，让AI的应用场景更加丰富多样！

3.  调用各种工具，AI能力无限扩展！

有了 MCP，AI模型可以更轻松地调用各种各样的工具和应用，扩展自身的能力边界！比如：

• 效率工具：你可以让 Claude 调用思维导图软件、日历应用、待办事项清单  等等，帮你更好地管理时间和任务，提升工作效率！

• 开发工具：你可以让 Claude 调用代码编辑器、版本控制工具、API 接口  等等，辅助你进行软件开发和编程！

• Web自动化工具：你可以让 Claude 控制浏览器，自动完成网页浏览、信息采集、数据抓取等任务，实现Web自动化！

• 生产力工具：你可以让 Claude 连接邮件客户端、社交媒体平台、办公软件  等等，实现更智能的沟通和协作！

总而言之，有了 MCP，AI模型就像 “打通了任督二脉”，能力瞬间暴涨！

它不再是一个 “孤立的个体”，而是一个 “连接一切的中心”！它可以连接数据、连接工具、连接世界，为我们带来前所未有的智能体验！

五、怎么用上MCP？

说了这么多 MCP 的 “优点”，你可能已经心动了！但你可能会担心，MCP 听起来这么 “高大上”，是不是只有技术大神才能玩转？我们普通用户能用得上吗？

羊仔告诉你，完全不用担心！MCP 的使用门槛其实非常低！小白也能轻松上手！

对于普通用户来说，使用 MCP 主要有两种方式：

1.  使用现成的 MCP 客户端和服务器

目前，已经有一些开发者和机构，开发出了很多现成的 MCP  客户端和服务器，可以直接下载和使用。比如：

• Claude Desktop：Anthropic 官方推出的 Claude 桌面客户端，已经内置了 MCP 功能，可以直接连接各种 MCP 服务器，调用各种工具。

• Awesome MCP Servers：GitHub 上有一个开源项目，收集了大量的 MCP 服务器，涵盖了文件系统、Web 浏览器、数据库、效率工具等各种类型，可以直接 “拿来即用”。

• MCP Servers Website：有一些网站，提供了 MCP 服务器的在线列表和介绍，方便用户查找和选择合适的服务器。

• Official MCP Servers：Anthropic 官方也提供了一些官方的 MCP 服务器，比如 filesystem (文件系统) 工具，可以让 Claude 读取和写入本地文件。

使用这些现成的 MCP 客户端和服务器，你只需要进行一些简单的配置，就可以让你的AI应用 “秒变智能”！无需编写代码，无需深入了解技术细节，非常方便！

2.  自己搭建 MCP 服务器（进阶玩法）

如果你有一定的技术基础，或者想 定制更个性化的 MCP 工具，你也可以自己搭建 MCP 服务器。

MCP 官方提供了 Python SDK，可以帮助开发者快速构建自己的 MCP 服务器和工具。即使你不是专业的程序员，只要跟着官方文档和教程，一步一步操作，也能成功搭建自己的 MCP 服务器！

自己搭建 MCP 服务器，虽然稍微有点 “门槛”，但好处也是显而易见的：

• 高度定制化：你可以 根据自己的需求，定制专属的 MCP  工具，满足更个性化的使用场景。

• 更强的掌控力：你可以 完全掌控 MCP 服务器的运行和数据，更加安全和可靠。

• 深入学习和提升：搭建 MCP 服务器的过程，也是一个 学习和提升技术能力的好机会。

总而言之，无论你是  “小白用户”  还是  “技术达人”，都能找到适合自己的 MCP  使用方式！关键在于，迈出第一步，去尝试，去探索，去体验 MCP 带来的 “智能新世界”！

六、深入浅出MCP工作原理

可能有些朋友比较好奇，MCP 到底是怎么工作的？它的 “魔法”是如何实现的呢？

别担心，羊仔再用最简单的方式，给你扒一扒 MCP 的技术内幕！原来如此简单！

MCP 的核心架构，主要由三个部分组成：Host (宿主)、Client (客户端)、Server (服务器)。

（⬆️MCP架构解构：Host、Client、Server三剑客！）

1.  Host (宿主)：

• Host 就是  “使用者”，通常是  AI 应用程序，比如 Claude Desktop、Cursor 代码编辑器等等。

• Host 负责接收用户的提问和指令，与  AI 模型进行交互。

• 当 AI 模型需要调用外部工具或数据时，Host 就会 “召唤” MCP Client。

2.  Client (客户端)：

• Client 是“中间人”，通常内置在 Host 中。

• Client 负责 与 MCP Server 建立连接，发送请求，接收响应。

• Client 就像一个 “翻译官”，将  Host 的请求  “翻译”成 MCP Server 能理解的 “语言”。

3.  Server (服务器)：

• Server是“工具库”或“数据源”，提供各种各样的“能力”，比如 文件系统访问、Web 浏览器控制、数据库查询  等等。

• Server 负责执行实际的操作，访问数据，调用工具，并将结果返回给 Client。

• Server 就像一个个“工具箱”，里面装着各种各样的“工具”，可以被 Client “按需取用”。

举个例子，假设你想用 Claude Desktop 问一个问题：“我桌面上都有哪些文档？”

整个流程大概是这样的：

1. 你向 Claude Desktop (Host)  提出问题。

2. Claude 模型分析你的问题，判断需要访问本地文件系统。

3. Host 内置的 MCP Client 被激活，与文件系统 MCP Server 建立连接。

4. Client 向 文件系统 MCP Server 发送请求，“询问”桌面上的文档列表。

5. 文件系统 MCP Server 执行文件扫描操作，访问你的桌面目录，获取文档列表。

6. 文件系统 MCP Server 将文档列表“返回”给 MCP Client。

7. MCP Client 将结果“传递”给 Claude 模型。

8. Claude 模型结合结果，生成自然语言的回答，显示在 Claude Desktop 上。

怎么样，是不是感觉 MCP 的工作原理  并没有想象中那么复杂？其实就是  “分工协作”  的模式！Host 负责 “提需求”，Client 负责 “发号施令”， Server 负责 “干实事”！三者各司其职，协同工作，共同完成复杂的任务！

更重要的是，MCP 的这种架构设计，非常灵活和可扩展！开发者可以专注于开发各种各样的 MCP Server，提供各种不同的  “能力”，而无需关心 Host 和 Client 的实现细节！这大大降低了开发难度，也促进了 MCP 生态的快速发展！

七、MCP vs. Function Calling

为了让你更清晰地理解 MCP 的优势，羊仔再把 MCP 和 Function Calling 这两种技术，做一个简单的对比：

通过这个对比，我们可以更清楚地看到，MCP 和 Function Calling 虽然都是为了扩展AI模型的能力，但它们的“定位” 和 “侧重点”是不同的：

• Function Calling 更像是一个 “工具箱”，提供了一些 “预定义” 的函数， 让AI模型可以调用，解决一些  “特定场景”  的问题。但它的 灵活性和扩展性有限，平台依赖性强。

• MCP 更像是一个  “通用平台”，定义了一套  “统一标准”，让不同的AI模型、不同的工具、不同的数据源，都能够  “自由连接”  和  “协同工作”。它更开放、更灵活、更安全、更具有生态潜力。

可以说，Function Calling 是  “术”，解决的是“眼前的问题”；而 MCP 是  “道”，指向的是“未来的方向”！
MCP 代表了AI技术发展的一种“趋势”，它将引领AI走向更加开放、更加互联、更加智能的未来！

八、羊仔说：未来可期！

聊到这里，相信你已经对 MCP 有了比较全面的了解了。

羊仔相信，MCP 不仅仅是一个 “技术概念”，更是一个  “生态愿景”！它将：

• 打破AI的 “信息孤岛”，实现真正的 “万物互联”。

• 加速AI工具的普及和应用，让每个人都能享受到AI带来的便利。

• 催生更多创新性的AI应用和副业机会，为我们带来更多可能性。

期待未来能看到更多优秀的 MCP 服务器和工具涌现出来，构建一个更加繁荣、开放、健康的 AI 生态！

同时，羊仔也希望，更多的朋友能加入到 MCP 的探索中来，一起学习，一起实践，一起贡献！

AI的未来，充满无限可能！而 MCP，或许就是开启这扇未来之门的钥匙！

共勉！

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