面试热点科普：什么是 MCP？

大家好～最近在参加大厂后端开发面试时，经常会被问到是否关注 AI 相关发展。其中一个超级热门话题就是 MCP。今天带大家快速了解 MCP 的核心概念，确保在面试中不再尴尬，顺利拿下技术印象分！
并且在文章最后会为大家做好面试模拟并附上100字速答（说话干脆不啰嗦，极大提高印象分）

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1. 什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic（Claude 的开发公司）提出的 AI “通用接口标准”。可以理解为 AI 界的 USB-C 接口 —— 它建立了一套统一的通信协议，让 AI 能够无缝连接各种外部工具（如浏览器、数据库、代码库等），直接执行现实世界中的任务。

🌰 举个栗子：你让 AI 帮忙写代码，它不仅能完成，还能直接把代码提交到 GitHub，全程无需你手动操作！

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2. 为什么需要 MCP？

以往 AI 有两个“短板”：

• 信息孤岛：AI 无法直接访问你的本地工具或网络服务。
• 依赖编程：想让 AI 做点正事，必须程序员先写对接代码。

MCP 的优势：

• 给 AI 装上了一个 “多语言翻译器”
• 让它可以 直接理解并操作 各类工具
• 实现真正意义上的 “自主协作 + 自动执行”

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3. MCP 的三大核心组成

1. 🧑‍💼 AI 管家（Host）

• 你与 AI 对话的前端界面
• 比如 Claude 的桌面或移动应用
• 是整个 MCP 系统的“指挥中心”

2. 🚚 跑腿小哥（Client）

• 承担“请求中转员”的角色
• 将 Host 的请求发送给相应工具（Server），再把结果带回来
• 比如你说“帮我整理 Excel 表”，小哥会调用工具读取并处理数据

3. 🧰 工具仓库（Server）

• 存放各类可调用工具的库房，按来源分为两类：
  • 本地仓库：如本机文件、桌面应用（比如文件管理器、Excel 等）
  • 云端仓库：如 Web API、在线服务（天气查询、邮件、钉钉等）

每个工具都有“专属管理员”来处理请求：

• 文件管理员：可按文件名、类型快速查找
• 邮件管理员：可按时间、标签筛选未读邮件

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4. MCP 与传统 API / Function Call 的对比

特性	MCP	API	Function Calling
能力	AI 自动调度、执行复杂任务	每次调用只能解决一个问题	只能控制预设工具或服务
执行模式	多轮调用、状态感知、自主协作	请求-响应、无上下文	快捷指令式
场景体验	像给 AI 装了一个“智能工具箱”	类似传统的固定电话	像智能音箱中的快捷操作

举个例子：

你说“帮我订一趟去上海的旅行”，

• MCP 会自主查航班、比价格、订酒店，还能实时报告进度
• API 只能单独问一次“查航班”、再问一次“订酒店”…
• Function Call 只能调用固定的旅行订票模块，无法组合多个任务

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✅ 总结：MCP 重要性一目了然！

• 为什么面试会被问到 MCP？
  👉 它可能成为未来 AI 工具链的基础设施，就像 USB-C 改变了硬件生态一样！

• 该怎么准备？
  👉 理解 MCP 的概念、组成和作用，掌握它与传统接口方案的区别，在面试时提到这点，能够大大加分！

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MCP 面试问答速记（后端方向）

本文整理了 MCP 相关的后端开发面试高频问题，并附上 100 字以内的精准回答，帮助你快速应对大厂面试提问。

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❓ 问题 1：你了解 MCP 吗？它的核心作用是什么？

标准回答：
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的模型上下文协议，旨在为 AI 提供统一的接口标准。它打通了 AI 与外部工具之间的交互链路，使大模型具备直接调用本地或云端服务的能力，实现真正的“智能执行”。

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❓ 问题 2：MCP 和传统 API 或 Function Call 有什么区别？

标准回答：
MCP 支持 AI 多轮调用、状态保持和任务协作，相当于一个智能工具箱；而传统 API 是一次性调用，缺乏上下文，Function Call 则仅限于预设工具控制，灵活性较低。

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❓ 问题 3：MCP 的架构组成是怎样的？

标准回答：
MCP 包括 Host（AI 管家，用户界面）、Client（请求中转）、Server（工具仓库）。三者协同让 AI 能够像“人”一样主动调度工具，完成复杂任务。

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❓ 问题 4：后端开发中 MCP 有哪些落地场景？

标准回答：
MCP 可用于构建具备自动执行能力的智能助手，如代码生成后自动提交 Git、自动生成并发送邮件、读取和分析数据库数据等，实现后端工作流程自动化。

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❓ 问题 5：你如何看待 MCP 对未来 AI 系统架构的影响？

标准回答：
MCP 有望成为 AI 系统的底层连接协议，提升大模型在生产环境的可执行性和扩展性，是“从智能问答走向智能执行”的关键一步。

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📌 温馨提示：建议结合具体项目谈谈你对 MCP 的理解和可能落地方式，会更具实战说服力哦！

让我们一起保持对 AI 的敏感嗅觉，拥抱技术浪潮，面试必胜！🎯