人工智能自动化的下一步：模型上下文协议 (MCP)

从大型语言模型到计算机视觉系统，不同类型的人工智能模型能够支持范围广泛的任务，包括生成文本、分析图像、检测模式和进行预测。 然而，以无缝、可扩展的方式将这些模型连接到现实世界的计算机系统通常需要复杂的集成工作。

虽然模型本身可能表现良好，但在实际环境中部署它通常需要访问外部工具、实时数据或特定领域的上下文。将这些元素拼接在一起通常涉及自定义代码、手动设置和有限的可重用性。

最近，模型上下文协议（MCP）的概念在 AI 社区 中越来越受到关注。MCP 是一种开放标准，允许 AI 系统使用共享的结构化格式与工具、文件和数据库交换信息。开发者无需为每个用例构建集成，而是可以使用 MCP 来简化模型访问和交互所需上下文的方式。

您可以将 MCP 视为通用适配器。就像旅行适配器让您的设备可以插入世界各地不同的电源插座一样，MCP 让 AI 模型可以插入各种系统、工具和数据源，而无需为每个系统、工具和数据源进行自定义设置。

在本文中，我们将仔细研究什么是 MCP、它的工作原理以及它在使 AI 在实际应用中更有效的作用。我们还将探讨 MCP 正在使用的一些实际示例。

什么是模型上下文协议？

模型上下文协议 (MCP) 是由 Anthropic 创建的开放标准，Anthropic 是一家以构建先进的语言模型而闻名的 AI 安全和研究公司。它为 AI 模型提供了一种与工具、文件或数据库连接的清晰方式。 

如今，大多数 AI 助手都依赖大型语言模型来回答问题或完成任务。但是，这些模型通常需要额外的数据才能做出良好的响应。如果没有共享系统，则必须从头开始构建每个连接。 

例如，一个旨在提供 IT 支持的聊天机器人可能需要从公司内部的票务系统中提取信息。如果没有 MCP，这将需要自定义集成，从而导致设置耗时且难以维护。

MCP通过充当所有工具和模型的通用端口来解决这个问题。它不属于任何一家公司或模型，而是一种关于AI系统如何与外部数据和服务连接的新概念。

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任何开发人员都可以使用 MCP 构建与实时信息配合使用的助手。这减少了设置时间，并避免了在工具或平台之间切换时出现混淆。 

模型上下文协议的起源和应用

Anthropic 在 2024 年 11 月 提出了模型上下文协议 (MCP) 的概念。它最初是一个开源项目，旨在改进语言模型与工具和数据交互的方式。 

从那时起，MCP 获得了广泛关注。它最初是由开发人员构建内部工具，用于文档搜索和代码辅助等用途。早期的兴趣迅速增长，更大的公司开始在其生产系统中使用 MCP。

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到 2025 年初，对 MCP 的支持开始在整个科技行业蔓延。OpenAI 和 Google DeepMind 这两个领先的 AI 研究实验室宣布，他们的系统将与该协议兼容。

大约在同一时间，微软发布了一些工具，以帮助开发人员更轻松地使用 MCP，包括对其热门产品的支持，例如Copilot Studio（帮助企业构建 AI 助手）和 Visual Studio Code（一种广泛使用的代码编辑器）。

模型上下文协议的关键组成部分

MCP 的核心由三个主要部分组成：客户端、服务器和一组称为协议的共享规则。可以将其想象成双方之间的对话：一方请求信息，另一方提供信息。

在这种设置中，人工智能系统扮演客户端的角色。当它需要某些东西时，比如文件、数据库条目或执行操作的工具，它会发送一个请求。另一方面，服务器接收到该请求，从正确的位置获取所需的信息，并以人工智能可以理解的方式将其发回。

这种结构意味着开发人员无需在每次希望 AI 模型与新工具或数据源配合使用时都构建自定义连接。MCP 有助于标准化流程，使一切变得更快、更简单、更可靠。

MCP 工作原理概述

以下是 MCP 如何将 AI 助手与外部数据或工具连接的演练：

• 助手检查它知道的内容： 当用户提出问题时，助手首先检查它是否已经有答案。如果没有，它会决定从另一个系统获得帮助。
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• 它构建一个请求：作为 MCP 客户端，助手创建一个请求。这包括它需要什么数据以及原因。
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• 请求到达服务器： 该请求被发送到连接到工具、应用程序或数据库的服务器。服务器可以使用MCP的规则来理解和处理该请求。
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• 服务器完成工作： 它可能会搜索数据、运行查询、更新文件或在连接的工具中执行另一个操作 - 无论助手请求什么。
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• 服务器回复： 数据以MCP格式打包并发送回助手。这有助于模型立即理解它。
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• 助手回答： 借助更新的上下文，助手使用新信息来完成其响应。用户获得准确、相关且基于实时数据的答案。

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探索 MCP 的实际应用

如今，MCP 已经被广泛应用于各种依赖实时上下文的工具和平台中。以下是一些公司如何使用该协议将语言模型与实时系统和结构化数据连接起来的示例：

• 软件开发： 当编码助手知道您在做什么时，它们会更有帮助。 诸如 Zed（一个快速的协作代码编辑器）和 Replit（一个用于编写和运行代码的在线平台）之类的工具使用 MCP，以便他们的助手可以读取打开的文件并在您编码时跟踪您的更改。
  
  
• 企业助手：许多公司使用内部工具，如维基、帮助台或客户关系管理 (CRM) 系统。像 Apollo（一个销售团队平台）这样的企业使用 MCP 让他们的助手在这些系统中查找信息 - 而无需用户在应用程序之间切换。
  
  
• 多工具代理： 有些任务跨越多个系统。借助 MCP，助手可以顺畅地搜索文档并发送更新或消息。
  
  
• 桌面助手： 在您的计算机上运行的助手有时需要访问本地文件。Claude 桌面应用程序由 Anthropic 构建，是其 AI 助手系列的一部分，它使用 MCP 安全地处理这些请求，将您的数据保留在您的设备上，而不是将其发送到云端。

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使用 MCP 驱动计算机视觉应用

接下来，让我们仔细看看人工智能的一个分支，MCP 正是在这个领域开始崭露头角：计算机视觉。

虽然像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型在识别图像中的模式和对象方面表现出色，但如果将其与正确的上下文相结合，它们的洞察力将变得更具影响力。 

在实际应用中，尤其是在医疗保健领域，添加患者病史、实验室结果或临床笔记等上下文可以显著提高模型预测的效用，从而带来更明智和更有意义的结果。

这就是模型上下文协议 (MCP) 的用武之地。 虽然它尚未被广泛使用，并且仍然是研究人员和工程师正在探索的一种发展中的方法，但它显示出了很大的潜力。 

利用上下文感知 AI 和 MCP 增强医学影像

例如，在糖尿病视网膜病变的诊断中，这是一种可能导致糖尿病患者视力丧失的疾病，AI助手可以使用MCP来协调多个专门的工具。它可能首先从数据库中检索患者记录，并使用预测模型评估糖尿病风险。 

然后，计算机视觉模型分析视网膜图像，寻找损伤迹象，例如出血或肿胀，这些迹象表明视网膜病变的存在或严重程度。最后，该助手可以根据患者的个人资料搜索相关的临床试验。 

MCP 使所有这些工具能够通过共享协议进行通信，从而使助手能够在一个无缝的工作流程中将图像分析和结构化数据结合在一起。

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每个工具都通过 MCP 服务器访问，这使助手能够发送结构化请求并接收标准化响应。这消除了自定义集成的需要，并使助手能够在一个流畅、高效的工作流程中将图像分析与关键患者数据相结合。虽然 MCP 仍然很新，但已经有很多研究和正在进行的工作旨在使像这样的用例在实践中成为可能。

模型上下文协议的利弊

以下是 MCP 提供的一些主要优势：

• 一致且标准化的通信：该协议确保统一的请求/响应结构，从而使调试和日志记录更易于管理。
  
  
• 提高模块化： 系统变得更加模块化，允许不同的组件（模型、工具、数据库）独立发展。
  
  
• 促进 Agentic AI 的自主性： AI 代理无需人工定义的工作流程即可跨多种工具进行推理和操作，从而实现更灵活、自主的行为。

另一方面，以下是使用 MCP 时需要记住的一些限制：

• 初始设置复杂性：为现有系统设置符合 MCP 标准的服务器和主机需要工程方面的努力，并且可能需要重新考虑当前的架构。
  
  
• 性能开销： 添加协议层可能会引入延迟，尤其是在工具是分布式的或通过网络访问时。
  
  
• 学习曲线：开发团队需要了解 MCP 架构（主机、客户端、服务器）以及如何为其设计，这可能会减慢采用速度。

主要要点

人工智能模型正变得越来越强大，但它们仍然依赖于访问正确的数据。模型上下文协议 (MCP) 为开发人员提供了一种一致且标准化的方式来建立这些连接。团队无需从头开始构建每个集成，而是可以遵循一种在不同工具和系统中通用的共享格式。

随着采用率的增长，MCP 有可能成为人工智能助手设计和部署方式的标准组成部分。它有助于简化设置、改善数据流，并为真实世界的模型交互带来结构。 

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