通过提供这种标准化框架，MCP旨在培育一个协作生态系统，使开发人员能够构建和共享连接器，从而加速更智能、更集成的AI应用程序的开发。

在快速发展的软件开发领域，一种新的范式正在悄然兴起：MCP-First 开发。这种方法通过优先创建一个模型上下文协议（MCP）服务器，颠覆了传统的开发方式。这种转变改变了开发者构建应用程序的方式，并赋予了前所未有的 AI 集成能力。

简单地说，很多在线API的设计并不是针对MCP Server的应用场景优化的，不能将在线API端点与MCP工具做一对一的简单映射。

在充分利用大型语言模型（LLMs）能力的过程中，开发者常常会遇到一个重大挑战：访问像Slack、GitHub或你自己的本地文件系统等流行工具提供的众多独特API。

今天，我们将探索API的世界，分解什么是传统API，并看看MCP是如何改变游戏规则的。

工具是可以调用以执行操作或检索动态信息的可执行函数。与只读的资源和结构化LLM交互的提示不同，工具允许LLM主动执行一些事情，如计算值、进行API调用或修改数据。

MCP中的提示是服务器提供的结构化模板，用于标准化与语言模型的交互。现在我们将进一步重构代码并添加提示功能。

在第一部分中，我们创建了一个具有基本资源的第一个MCP服务器。现在我们将使用资源模板扩展我们的服务器功能。

如果没有像MCP这样的接口，LLM只能依赖其内置的能力和训练数据。在本教程中，我们将从MCP的核心概念之一：资源开始。