模型上下文协议 (MCP/model context protocol) 是一种开放标准，用于将 AI 助手连接到数据所在的系统，包括内容存储库、业务工具和开发环境。其目的是帮助前沿模型产生更好、更相关的响应。
模型上下文协议 (MCP)，这是一种将 AI 助手连接到数据所在系统的新标准，包括内容存储库、业务工具和开发环境。其目的是帮助前沿模型产生更好、更相关的响应。
随着 AI 助手被主流采用，该行业在模型能力方面投入了大量资金，在推理和质量方面取得了快速进展。然而，即使是最复杂的模型也受到其与数据隔离的限制——被困在信息孤岛和遗留系统之后。每个新的数据源都需要其自己的自定义实现，使得真正连接的系统难以扩展。
MCP 解决了这一挑战。它为将 AI 系统与数据源连接提供了一个通用的开放标准，用单个协议取代了碎片化的集成。结果是一种更简单、更可靠的方式，让 AI 系统访问它们所需的数据。
模型上下文协议
模型上下文协议是一种开放标准，使开发人员能够在他们的数据源和 AI 驱动的工具之间建立安全的双向连接。架构很简单：开发人员可以通过 MCP 服务器公开他们的数据，或者构建连接到这些服务器的 AI 应用程序（MCP 客户端）。
今天，我们为开发人员介绍了模型上下文协议的三个主要组成部分：
- 模型上下文协议 规范和 SDK
- Claude 桌面应用程序 中对本地 MCP 服务器的支持
- MCP 服务端开源项目:git,github,google drive,sqlite等
Claude 3.5 Sonnet 擅长快速构建 MCP 服务器实现，使组织和个人可以轻松地将其最重要的数据集与一系列 AI 驱动的工具快速连接起来。为了帮助开发人员开始探索，我们正在共享用于流行的企业系统（如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer）的预构建 MCP 服务器。
Block 和 Apollo 等早期采用者已将 MCP 集成到其系统中，而包括 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 在内的开发工具公司正在与 MCP 合作，以增强其平台——使 AI 代理能够更好地检索相关信息，以进一步了解编码任务的上下文，并以更少的尝试生成更细致和功能性的代码。
“在 Block，开源不仅仅是一种开发模式，它还是我们工作的基础，以及致力于创造推动有意义的变革并作为所有人公共利益的技术的承诺，”Block 首席技术官 Dhanji R. Prasanna 说。“诸如模型上下文协议之类的开放技术是将 AI 与现实世界应用连接起来的桥梁，确保创新是可访问的、透明的，并且植根于协作。我们很高兴能合作开发一个协议并使用它来构建代理系统，从而消除机械负担，使人们可以专注于创造性。”
开发人员现在可以针对标准协议进行构建，而不是为每个数据源维护单独的连接器。随着生态系统的成熟，AI 系统将在不同的工具和数据集之间移动时保持上下文，从而用更可持续的架构取代当今的碎片化集成。
入门
开发人员可以立即开始构建和测试 MCP 连接器。Claude.ai支持将 MCP 服务器连接到 Claude 桌面应用程序。
Claude for Work 客户可以开始在本地测试 MCP 服务器，将 Claude 连接到内部系统和数据集。我们很快将提供用于部署远程生产 MCP 服务器的开发人员工具包，这些服务器可以为您的整个 Claude for Work 组织提供服务。
从以下步骤开始：
- 通过 Claude 桌面应用程序 安装预构建的 MCP 服务器
- 按照我们的快速入门指南 构建您的第一个 MCP 服务器
- 为我们的开源项目 的连接器和实现做出贡献
一个开放的社区
我们致力于将 MCP 构建为一个协作的开源项目和生态系统，我们渴望听到您的反馈。无论您是 AI 工具开发人员、希望利用现有数据的企业，还是探索前沿的早期采用者，我们都邀请您一起构建具有上下文感知能力的 AI 的未来。
题外话
目前还处于开发期,主要支持的MCP客户端都与编程相关,主要是代码编辑器或插件,如:
- Continue(vscode 插件),开源 AI 代码助手,支持所有 MCP 功能
- Zed (高性能代码编辑器，内置 MCP 支持，专注于 prompt 模板和 tool 集成)
- Cody,Sourcegraph 的 AI 编码助手，通过 OpenCTX 实现 MCP
- Cline(vscode 插件),一个自动化编码代理,能够编辑文件、运行命令、使用浏览器等