> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 模型上下文协议 (MCP) - URL: https://www.hubwiz.com/blog/model-context-protocol/ - Published: 2025-02-19T05:55:34.000Z - Updated: 2025-02-27T10:04:20.000Z - Description: 我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段，但它已经具有一定的势头。 - Author: admin - Tags: APPLICATION, AGENT, MCP, #Import 2026-10-14 14:41 我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段，但它已经具有一定的势头。 因此，我认为现在是组织开始通过构建进行学习的最佳时机——让我解释一下我是如何得出这个结论的，我构建了什么，以及我学到了什么（还有：我能提供哪些帮助）。 这是一篇长文！在底部我会放一些原型的屏幕截图，所以请继续阅读…… ## 1、回顾：AI聊天的问题所在 有许多可能的AI应用（[我绘制了全景图](http://127.0.0.1:8000/home/2024/07/19/ai-landscape?ref=hubwiz.com)），但让我们聚焦于聊天，因为你几乎肯定使用过ChatGPT或Claude。 在聊天时你会迅速遇到两个问题： - **工具。** 你可以让AI写信或总结文档。但如果你希望它：加一些数字；预订Airbnb；或使用你内网上的应用程序，那么AI需要访问额外的工具。 - **知识。** 大型语言模型半记得它们的训练数据然后产生幻觉。因此你需要真实的数据源：AI能够搜索你的笔记、维基百科或客户服务Notion，并实时构造其答案的能力。（事实证明，搜索数据源只是工具的一种特殊形式。） 工具！即，如果AI聊天要“跨越鸿沟”，该如何使其可扩展？ 好的，目标是我们的聊天应用将成为可扩展的工具使用代理。代理就是能够自行选择使用哪些工具并持续运行直到完成任务的AI。我之前谈过[关于代理及其如何找到工具](http://127.0.0.1:8000/home/2024/03/20/agents?ref=hubwiz.com)（2024年）。 *但在工具发现之前，谁来构建这些工具？* 这里有一个瓶颈：OpenAI、Anthropic和其他公司无法为每个数据库和每个网络服务开发工具。我们需要一个生态系统，就像生态系统创造了应用程序（不仅仅是苹果）和网站（不仅仅是AOL或现在的Automattic）一样。 所以我们现在面临一个多方协调的问题。 ![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-602.png) 剧透：这就是开放标准**模型上下文协议**出现的地方，这也是本文的主题。但首先……你应该关心吗？是的。 ## 2、协议听起来很技术化。我为什么要关心？ 当然，拥有新的技术支持（许多人都采用同一标准会使构建客户服务平台变得更便宜）是很方便的，但实际上MCP和类似的协议对所有在线业务的组织都非常重要。 协议采用的重要性在于用户接下来会做什么。 *所以，让我们进入一个关于搜索及其用途的小插曲……* 让我们假设Anthropic的MCP愿望实现了，AI聊天确实变得通用且有用。 会发生什么呢？**ChatGPT、Claude、Perplexity或DeepSeek将取代谷歌成为用户的第一意图点。** 我知道这是一个很大的习惯转变。但谷歌是脆弱的。 不是因为谷歌做了什么，而是因为搜索本身。 你看，“搜索”从来不只是“搜索”。搜索一直是一种认识论之旅。你在构建知识，而不仅仅是一个查询就完成了。你最初用模糊的意图去谷歌搜索，然后学习一些词汇。你来回搜索，逐渐掌握了术语和权衡——你想要的是酒店还是Airbnb，或者哪位牙医在你的公交线路上，或者你最初的提问并不是你真正想问的。最后，你知道如何用熟悉的术语来构建你的实际查询，执行你的实际交易（预订酒店、撰写报告，经过弹窗和垃圾结果），然后你就完成了。 \*顺便说一句，我在2022年的会议上做过关于这个主题的演讲[(YouTube)](https://www.youtube.com/watch?v=i1AOXbZvZw4&ref=hubwiz.com)，并且也写了一些关于认识论代理的背景材料\[(/home/2022/05/24/epistemic)\]。 搜索引擎不适合这种认识论之旅。这是一个混乱的过程。但这实际上发生了。 进入聊天。 聊天非常适合“搜索”的工作。 我每天都会用Claude搜索几十次，最近几周我 - 探索在冷空气中跑步以及如何缓解肺部压力 - 调试我正在构建的网站的会话cookie问题 - 为一个X岁小孩寻找生日礼物的想法，从一般到具体 - 检查猴面包树是否出现在二叠纪-三叠纪边界（没有） - 查找数据平面和控制平面以及它们何时失效 - 整理汉诺威王位继承的时间线，然后深入现代议会民主制度的兴起 - 设计家庭游泳池比赛的格式。 我敢打赌你也是这样。 问题是，当我输入周末在伦敦带孩子能做些什么，下雨了怎么办？你的商业前景是什么？ 这不仅仅是SEO。谷歌几乎影响了每一个用户的旅程和每一次客户互动，我认为我们低估了“谷歌是互联网的前门”这一概念在数字时代20年后对公司的嵌入程度。 人们的晋升基于他们是否提高了特定页面的点击率；团队被培训编写可以被搜索引擎找到的支持文章，有人必须提供这些培训材料；下一季度的优先事项基于网站流量分析；新计划的最小可行产品以“我们发布了新的着陆页”结束；你签订了一份长达十年的内容管理系统合同，该系统围绕网络工作流构建。这些都将不再成立。 因此，组织将处于一种不仅不在AI聊天中出现和展示自己（因此人们永远不会参观他们的公园或购买他们的自行车），而且由于团队和技术原因无法适应的境地。 对于许多人来说，这将是一个生存问题。 这不是一个不可能解决的问题。它可以分解成实际挑战，一旦揭示出来，是可以应对的。比如：最佳方式存储内容以供AI聊天使用？如何将用户账户连接到ChatGPT或其他平台？如何衡量成功或优先考虑项目？如何自动化持续的竞争对手意识？等等。 难点在于，如何揭示这些问题？ 答案：你构建并学习。创建原型，找出集成障碍。（大事情，没错，但也有一些小而棘手的事情，比如你可能不应该在客户支持知识库中使用HTML标签，现在你需要一个清理项目。） 直到现在，原型设计的门槛太高了。为了探索业务的未来，建立一个ChatGPT克隆是不成比例的。 但如果有一个协议和预构建技术的生态系统……那么……MCP意味着你现在就可以进行原型设计。 而且这件事有紧迫性！ 我猜测我们将在大约6个月后看到搜索问题的加速。我稍后再详细说明。 *现在这是关于聊天与搜索的区别。但与AI代理的不同之处在于，整个交易可以在聊天中完成（可能是文本或语音或其他）。你不会在搜索引擎中预订假期。技术后果更加深远，这就是Stripe押注AI代理支付基础设施的原因*[*(Stripe博客)*](https://stripe.dev/blog/adding-payments-to-your-agentic-workflows?ref=hubwiz.com)*。但让我们先从简单的事情开始吧。* ## 3、什么是模型上下文协议，它在哪里适用？ 回顾：AI聊天已经很流行，要更受欢迎，就需要插件。这意味着开发者需要与AI聊天应用创建者合作，这意味着每个人都需要同意一个标准。 这就是**模型上下文协议**的用武之地。由Anthropic在2024年12月提出： > MCP是一种开放协议，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。你可以把MCP想象成AI应用程序的USB-C端口。就像USB-C提供了一种标准化的方式来连接各种外设和配件一样，MCP提供了一种标准化的方式来连接AI模型到不同的数据源和工具。 [**这里是MCP文档。**](https://modelcontextprotocol.io/?ref=hubwiz.com) 警告：这很复杂。有大量用例需要考虑，因此这个标准远非简单。它是一种具有替代传输层的协议，这种复杂性达到了那个程度。 看看，提议的标准比比皆是。这个标准特别值得关注吗？是的。 ## 4、MCP表现如何？结果还不错 以下是主要信息：Anthropic做得很好！是的，协议很复杂。但它必须如此。人们已经使用它来构建插件（称为“服务器”），用于从搜索Google Drive到查询Snowflake BI数据库再到使用Ticketmaster的各种用途。 不仅如此，MCP显示出良好的势头： 你可以根据社区的多样性和活跃度来判断一个协议的力量。 查看[MCP项目的GitHub](https://github.com/modelcontextprotocol?ref=hubwiz.com)：非常繁忙，有广泛使用的SDK，包括Typescript、Python和Kotlin。 使工具和知识可供AI应用程序使用的插件称为“MCP服务器”。我提到了提供访问Google Drive的服务。你还可以运行一个MCP服务器来连接到HubSpot等业务平台，或者个人用于控制智能家居。已经有多个目录列出了人们分享的已构建服务器： - [开源MCP服务器](https://glama.ai/mcp/servers?ref=hubwiz.com)（由glama.ai托管）列出了685个服务器 - [mcp.so](https://mcp.so/?ref=hubwiz.com)列出了1,141个服务器。 这些服务器是真实的。这是真正的活动。 使用这些服务器的AI应用程序称为“客户端”。对于一个真正的标准，你需要多个客户端。 [这里是现有客户端的矩阵](https://modelcontextprotocol.io/clients?ref=hubwiz.com)。突出两个： - 如果你使用Claude，那么[Claude for Desktop](https://claude.ai/download?ref=hubwiz.com)将允许你添加MCP服务器——目前还不支持网页版。 - 还有[block的codename goose](https://block.github.io/goose/?ref=hubwiz.com)。如果你想直接与MCP服务器交互，获得开发人员友好的体验，请使用这个。 项目活动：大大的勾号。 不过，另一个警告：**MCP目前仍处于“开发者预览”阶段。** 例如，你甚至不能为其他人创建服务器。你必须下载它，确保安装了任何技术要求，然后在自己的机器上运行它，等等，而且这相当繁琐。你将编辑JSON配置文件并查阅技术文档。 它会变得更容易吗？是的。今年就会。为了向AI提供远程工具访问，首先你需要解决诸如坚如磐石的身份验证等问题。这是一项艰巨的工作。因此远程访问已被列入[2025年上半年的路线图](https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap?ref=hubwiz.com)。 我的意思是，注意这个项目。这里有活力，方向是正确的。 ## 5、MCP会是唯一的标准吗？ 不会。 绝对不是。现在单一标准还太早。 正如我所说，MCP必然很复杂。灵活、领先一步以及以Anthropic规模做事的缺点是增加了复杂性，这将阻碍开发者的采用。 至少，我预计“企业”和“其他一切”会采用不同的标准。我们需要像Open Graph那样易于使用的标准，如果你熟悉SEO领域的话。 我个人在关注[Unternet](https://unternet.co/?ref=hubwiz.com)。他们的[Web Applets规范](https://github.com/unternet-co/web-applets?ref=hubwiz.com)覆盖了重叠的领域，但具有web的简洁性和分布式特性。（他们还与Mozilla合作。） （一个小插曲：我非常喜欢这种回归互操作性和[协议思维](https://summerofprotocols.com/research?ref=hubwiz.com)的趋势。这健康且充满活力。早期互联网的感觉。） ## 6、那么我应该跳过MCP等待下一个吗？ 不。 MCP是我第一次可以说：有一种（相对）简单的方法可以将组织的工具和知识连接到AI聊天应用程序，并从中学习。 无论我们将来是否都在构建MCP服务器，这些经验都是适用的。 因为这很快就会发生。 还记得我说已经有数千个MCP服务器，远程访问将在2025年中期到来吗？很快会有托管的MCP服务器为你喜欢的所有web应用程序提供服务，Anthropic会在Claude网页版中提供这些服务，你觉得OpenAI会坐视ChatGPT不动，或者谷歌会吗？ **我猜到年底我们会看到传统搜索受到显著冲击。** （迟早苹果会加入这个游戏，因为[Apple Intelligence架构也为第三方工具提供了支持](http://127.0.0.1:8000/home/2024/06/11/siri?ref=hubwiz.com)（2024年），但我认为这需要更长时间。） ## 7、嗨，所以我构建了自己的MCP服务器 我不想让你以为我没有实际构建东西就有这些观点。 我用来测试“无聊的AI”（最好的AI）的试验场总是我未正式发布的BBC《在我们的时代》档案[Braggoscope](https://www.braggoscope.com/?ref=hubwiz.com)。（12月我添加了一个视觉探索器\[(/home/2024/11/11/in-our-time)\]。） 有一系列超过1,000集的播客节目，涵盖从希腊神话到牙齿进化的方方面面。 所以我希望用AI聊天来找到接下来要听的节目。 现在，我完全投入Cloudflare 2025年的工作，所以我使用了Cloudflare Workers和一个新的Cloudflare提供的库workers-mcp来启动一个MCP服务器，用于搜索Braggoscope。[这里是Cloudflare的指南，教你如何在他们的平台上构建MCP服务器](https://blog.cloudflare.com/model-context-protocol/?ref=hubwiz.com)。 我已经将所有节目的描述存储在一个向量数据库中，用于语义搜索，所以我能够重复使用这个数据库。 这个服务器远程运行，所以我为将来可能的远程访问做好了准备，但现在它仍然需要一个本地网关。 抱歉，你暂时还不能使用它。但我可以给你看一张屏幕截图。 ![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-603.png) 以下是它在Claude中的使用情况。 有趣的是，Claude将我的Braggoscope MCP服务器视为侧加载的知识，有点像是《黑客帝国》中的Neo，它知道功夫。数据源中没有任何内容表明“这是优秀的”——最上面的节目只是一个很好的匹配，然后它从那里开始构建。 ![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2025/02/image-604.png) 尽管MCP是由Anthropic发起的项目，但Claude并不是唯一一个客户端。我之前提到了[codename goose](https://block.github.io/goose/?ref=hubwiz.com)，这里就是它。 Goose更技术化——你必须粘贴自己的LLM API密钥——并且是一个实验MCP服务器的好工作台。 在这里，我使用了OpenAI的gpt-4o模型，没有使用Claude/ChatGPT系统提示。它减少了字符限制；节目列表更像搜索结果页面。我仍然可以通过节目描述与GPT聊天，所以认识论之旅依然存在。但初始感觉非常不同。 **我学到了什么？** 从实用技术角度来看，我需要找到方法保持Braggoscope节目的数据库与语义搜索数据库同步。 更重要的是，我现在可以提供一个用户界面永远无法实现的复杂度的分面搜索：作为一个用户，我想说我记得大概是在2014年左右，Edith Hall是嘉宾，那是什么节目？人类不会有耐心填写搜索表单。AI可以。我有了一个新的工具可以构建！ 从用户体验/品牌角度来看，我希望Claude不要代表Braggoscope发言。所以我需要找到一种方式来引导它的声音。 如果我是BBC，拥有大量的节目和播客，我需要找到一种连接用户账户的方式：节目搜索真的需要个性化——AI应该记住我之前听过的节目。它需要信号来进行排名。 此外，我还想增加一点惊喜元素。也许“搜索”工具也应该在结果集的末尾提供一些截然不同的东西。这就像广播公司在热门节目结束后推广完全不同类型的节目一样。共享观众对他们很重要！对我来说也是如此——即使在这个简单的集成中，作为用户，我感到需要更多的多样性。 总之，这不仅仅是一个技术练习。 ## 8、让我们一起构建AI聊天插件 借助模型上下文协议，你的收获应该是，这是**第一次**你可以（相对）容易地使用真实系统进行原型设计，同时发现和迭代 - 用户体验 - 技术影响 - 组织影响 ……所有这一切同时进行。 作为一个组织，你应该同时使用MCP和其他规格（如[Web Applets](https://github.com/unternet-co/web-applets?ref=hubwiz.com)）进行构建，以避免过于偏向单一实现。使用多个兼容的AI聊天客户端进行非正式的用户测试。 我不会称之为原型设计。原型是为了进行[路径规划](http://127.0.0.1:8000/home/2022/10/20/pathfinding?ref=hubwiz.com)。你可能会跟进一个分享和潜在影响的会议，诸如此类。 总之。 我想在这里建立一些知识，这意味着我要亲自动手。我希望在少数合作伙伴内部发现实际问题，并找出共同点。 所以**如果你想使用MCP构建原型，我可以帮忙。** 让我们看看是否有需求：这可以通过我的微型工作室[Acts Not Facts](https://www.actsnotfacts.com/?ref=hubwiz.com)作为一个项目包，因为它应该涉及一些事情。我们将找到一种简单的时间+材料方式来合作。联系我们。 --- 原文链接：[Extending AI chat with Model Context Protocol (and why it matters)](https://interconnected.org/home/2025/02/11/mcp?ref=hubwiz.com) 汇智网翻译整理，转载请标明出处