千万不要忽视MCP！

模型上下文协议正在成为LLMS进行有用操作的支柱和通用语言，当每个人采用时，这将进一步发展，以至于我们可能无法想象。

我将解释什么是MCP，以及MCP的作用有多重要，为什么我们需要这样的东西，让我们一起回顾我们看到的演变。

1、第一次革命：强大LLM的出现

2022年11月30日是GPT宣布的日子，在当时，这是一次奇迹，你可以问任何问题，并得到合理的答案。这个黑箱并不100%准确，但你可以得到很多正确的答案。

LLM是生成令牌（为了简化，我们将其视为文本）的机器，它们预测下一个词或一组词。

与Claude Sonnet 4或Google 2.5 Flash相比，现在可以得到更准确的答案。

推理模型也是另一个重要的步骤，2024年9月，OpenAI发布了o1-preview，这是第一个这样的模型，这些模型可以通过将问题分解为多个步骤并反复检查和重新审视步骤来解决更复杂的问题。

2、第二次革命：将文本转化为动作

生成令牌和文本在一段时间后已经不够了。我们想要从LLM中获得更多的东西。我们只是想要一些动作。我们如何实现这一点？Chat GPT做了网络搜索作为第一个动作（也可以称之为工具）。

2.1 这是如何工作的？

在应用程序层面，我们可以使用特定的文本触发某些动作。
例如，给Chat GPT一个新的聊天：

如果你想给某人发送短信，  
使用这个模式: {{SMS(phone_number, text)}}    

示例:  
{{SMS(+4301234567, "Hey Buddy")}}

现在写下这个：给我的朋友发一条消息，电话号码是12345，问问她是否来参加聚会

现在，作为软件开发人员，我们将检查响应中是否有模式，如果存在{{SMS}}模式，我们将调用API并向某人发送消息。

所以你得到了如何将文本转化为动作的想法。首先实现的动作是执行网络搜索的能力，这被称为知识注入。当LLM使用搜索模式时，在应用程序层面，我们会获取搜索结果，然后将其反馈给LLM，以便它可以根据结果继续生成令牌。

我们有产品迅速添加了对电子邮件、Gmail、日历、Slack等的支持。

3、第三次革命：MCP，可以集成无限量的工具吗？

我们已经看到像Chat GPT、Manus和其他类似的AI应用开始越来越多地与工具集成。而且每个都以自己的方式实现了。但有没有更好的解决方案？如果我有一个非常具体的工具，而GPT从未有兴趣集成怎么办？

解决这种混乱的集成方法是MCP，模型上下文协议。 Anthropic，Claude的公司于2024年11月25日宣布了一个协议。这是一种标准的方式，让您的LLM可以访问工具，而不是顶部的图表，您可以添加自己的工具和集成，而无需提供商如Open AI或Claude的干预：

如果你是软件工程师，你应该看到多漂亮，各个部分被解耦了！

现在，在Claude桌面版上，你可以添加MCP服务器：

3.2 但我认为MCP是最重要的一部分

每次我骑自行车，想做一件事，然后和Siri说话，我都很生气，因为它是多么愚蠢，更重要的是，它能做的动作是多么有限。 我想，谷歌有更强大的语音助手，但即使谷歌也无法做很多事情，原因在于每个应用程序都有自己的API，谷歌无法与所有应用程序集成！！现在，想象一下，每个应用程序都有自己的官方MCP服务器（支持SSE），你的语音助手可以让你通过LLM与这些工具互动。

你想看看未来是什么样子吗？

未来已经在这里，这是一个例子：看看这个。

4、第四阶段：A2A协议和AG-UI

让我们简短一点，AI代理也应该以标准方式通信，A2A就是为此设计的标准。AG-UI也是前端应用与LLM在聊天机器人环境中交互的标准。

我为什么要关心MCP？

你应该知道MCP是LLM的API，许多创意人士可以用他们的AI代理构建工具，如果你为你的客户提供并维护一个官方的MCP，同时也要记住这不是一个花哨的东西，很快每个应用都必须拥有这个。

5、结束语

MCP是未来的API。要与AI应用一起进化并达到下一个层次，唯一的方法是让每个应用和服务都作为工具供LLM使用。让我们一起建设未来吧！

原文链接：MCP Is Transforming Applications: Here’s Why Developers and Business Owners Can’t Ignore It

汇智网翻译整理，转载请标明出处