主要观点总结
文章介绍了AI智能体领域的新进展，特别是MCP（Model Context Protocol）的出现，它是一种标准化的通用接口协议，简化了AI模型与数据、工具和服务之间的交互方式。文章详细阐述了MCP的优势，如开发简化、灵活性、实时响应、安全性和可扩展性。同时，文章还介绍了MCP的应用场景和架构，以及与传统API的区别。最后，文章给出了一些关于MCP的实际应用案例和开源项目。
关键观点总结
关键观点1: MCP是一种标准化的通用接口协议，用于连接AI智能体与各种外部工具和数据源。
它简化了AI模型与数据、工具和服务之间的交互方式，提高了配置效率。
关键观点2: MCP的优势包括开发简化、灵活性、实时响应、安全性和可扩展性。
它允许AI模型动态发现并与可用工具交互，无需预先设定每个集成的固定代码。
关键观点3: MCP的应用场景包括行程规划助手、高级IDE和复杂数据分析等。
在实际应用中，MCP降低了复杂度，使开发人员能够快速实现复杂的交互功能。
关键观点4: MCP的架构采用客户端-服务器模式，包括MCP主机、MCP客户端和MCP服务器。
服务器负责与API进行交互，客户端负责与服务器进行通信。
关键观点5: 与传统API相比，MCP具有单一协议、动态发现和双向通信等优势。
它非常适合需要灵活性和上下文感知的场景。
正文
【新智元导读】
AI智能体领域Type-C来了！Manus及其开源复现诞生，一夜捧红了MCP，工具调用/访问外部数据，一个协议就够了。
从Manus及其开源复现，到Opera的浏览器操作AI智能体、AI工作伴侣Archer，再到多种个人项目，将Agent推向热议风口。
在处理动辄需要十几甚至几十分钟的复杂任务时，涉及到3个核心能力：
-
-
-
记忆
其中，第二趴是让智能体「动起来」的关键，真正与现实世界进行交互。
举个例子，当前最强的开源复现OWL在查找伦敦今日放映的电影时，AI智能体主动调用Chrome搜索工具后，精准返回影院的实时信息。
而最火的开源项目OpenMauns，在查找Karpathy个人信息主页信息时，也是基于强大的工具使用能力。
这些案例生动地证明了，工具使用，能让智能体跳出空想局限，进化出会做事的能力。
而作为最强的标准化接口协议，MCP也在一夜间爆红硅谷，无人不知。
对于圈外的人来说，可能对此有所陌生。而它的本质，就是智能体系统的一种。
去11月，Anthropic首次提出「模型上下文协议」，即MCP，赋予了Claude模型超级能力，一次构建，让AI与工作流深度集成。
用通俗的话讲，MCP就像是专为AI应用设计的通用接口，类似我们日常使用的USB-C。
正如USB-C简化了不同设备与计算机的连接方式，MCP简化了AI模型与数据、工具和服务之间的交互方式。
通过MCP，AI助手不仅能够「读懂」代码，还能「理解」团队讨论、涉及文档等外部信息，提供更加精准的回答。
MCP是一种标准化协议，用于连接AI智能体与各种外部工具和数据源
相比之下，在没有MCP之前，AI助手要想与外部工具互动，必须通过编写代码并调用API，这意味着每一种具体的连接都需要提前手动编程，效率低下且耗时费力。
更棘手的是，每个AI助手与每个外部工具之间都需要单独进行配置。如果有1000个AI助手和1000个外部工具，理论上需要编写1000×1000=100万个独立的连接代码，工作量简直是个天文数字。
打个比方：API就像是不同的门，其中每扇门都有自己独特的钥匙和使用规则：
传统API要求开发人员为每个服务或数据源编写定制化的集成代码
而MCP的出现就像为AI助手和外部系统打造了一套通用的「标准语言」，堪称是智能体生态的一次「标准化革命」。
一旦某个AI助手实现了MCP协议，它就能通过这个协议无缝连接上成千上万的外部工具，无需再为每种连接单独编写代码。
同样，外部工具（比如邮件、天气应用等）也只需搭建一次MCP服务器，之后所有支持MCP的AI助手都可以直接与之交互。
假如有1万个AI助手和1万个外部工具。在MCP模式下，每方只需实现一次协议，总共只需2万次配置。
而按照传统编码方式，每种AI助手与每种外部工具都要单独对接，那将是1万×1万=1亿次配置！
MCP的灵活性也非常突出，它既可以在云端运行，也可以在本地设备上部署，适应性极强。
可以说，MCP就像为AI助手和外部系统之间架设了一条高速路，取代了过去需要技术人员一桥一桥手工搭建的低效模式。
正如前文所说，MCP（Model Context Protocol）是一种新的开放协议，目的是为LLM提供标准化的上下文信息传递方式，从而实现AI智能体与外部数据及工具的结合。
不过，如果应用场景需要精确、可预测的交互模式，并有严格的限制条件，传统API可能更为适合。
MCP提供了广泛、动态的能力，非常适合需要灵活性和上下文感知的场景，但对于高度受控的、确定性的应用可能不是最佳选择。
架构
MCP采用简单的客户端-服务器架构模式：
将MCP比作一座桥梁可以更清晰地理解：MCP本身不处理复杂逻辑；它只是协调AI模型和各种工具之间的数据和指令流通。
具体来说，服务器就是与API进行交互的东西。它可以在远程服务器上（例如，在云上），或者在你的本地系统上。
它包含了所有系统上需要与之交互进而采取行动的代码，比如发送Slack消息、创建文件等等。
如下图所示，可以通过MCP服务，调用GitHub API在仓库里创建代码文件。
MCP客户端负责与服务器进行通信。客户端的一个非常酷的特点是它可以同时与多个服务器进行交互。
所以你可以设置专门的服务器来处理GitHub交互和Slack交互，然后把它们接入同一个客户端。
最重要的，协议是使一切运作的关键。可以将它视为一种永远不会改变的通用语言，MCP服务器和MCP客户端都能使用。
它就像USB接口一样，用于将MCP客户端连接到MCP服务器。
USB接口让手机连接到笔记本电脑，MCP协议让你可以将第三方API连接到桌面应用程序。
针对各种类型的MCP客户端，Total TypeScript的作者Matt Pocock还进行了一波对比。
可以看到，Claude Desktop和Continue支持资源、提示、工具，功能很全面。5ire和BeeAI Framework就比较有限，工具支持还可以，但其他方面基本不行。Cline也支持资源和工具，但不支持提示。Cursor和Emacs Mcp主要支持工具，其他功能都不行，适合简单工具操作。
应用场景
在实际应用中，MCP客户端（例如，client.py中的Python脚本）会与管理各种特定工具（如Gmail、Slack或日历应用）交互的MCP服务器进行通信。
这种标准化大大降低了复杂度，使开发人员能够快速实现复杂的交互功能。
