在當今數字化時代，ai應用的開發和部署正面臨著一個關鍵挑戰:如何將ai技術與現有的服務和系統高效集成。為了解決這一難題，mcp（model context protocol，模型上下文協議）應運而生。mcp的核心價值在於提供了一個開放、通用、標準的協議，使得ai模型能夠更智能、更統一、更安全地與各種外部數據源、工具和服務進行交互，從而加速ai應用的創新和集成。
解決ai應用與現有系統的集成難題
目前，市場上的ai應用大多是全新的服務，與我們常用的服務和系統集成程度不高。例如，我們可能無法通過一個ai應用同時完成聯網搜索、發送郵件和發佈博客等任務。這種集成的緩慢和困難，極大地限制了ai應用的實用性和推廣。mcp的出現，正是為了解決這一問題。它旨在建立一個開放的、通用的、有共識的協議標準，使得ai模型能夠與我們已有的系統無縫集成發展。通過mcp，開發者可以輕鬆地將ai模型與現有的服務和系統連接起來，實現高效的數據交互和功能調用。
克服手工prompt的局限性
在沒有mcp之前，將外部信息（如數據庫、本地文件、網絡信息）引入到prompt中通常需要手工操作。這在面對複雜問題時變得困難，不僅耗時耗力，還容易出錯。mcp通過提供標準化的接口和協議，使得外部信息的引入變得更加自動化和高效。開發者可以通過mcp輕鬆地將各種外部數據源與ai模型連接起來，無需手動編寫複雜的代碼，從而大大提高了開發效率和應用的靈活性。
彌補function calling的不足
雖然像openai的function calling也能實現類似的功能，但不同llm平台的function calling api實現差異較大，平台依賴性強。開發者在切換模型時需要重寫代碼，增加了適配成本。此外，function calling在處理多輪對話和複雜需求方面存在不足，更適合邊界清晰、描述明確的任務。mcp提供了一個統一的標準，不限制於特定的ai模型，支持靈活切換。通過mcp，開發者可以輕鬆地在不同的ai模型之間切換，而無需擔心代碼的兼容性問題。這不僅提高了開發效率，還降低了開發成本，使得ai應用的開發更加靈活和高效。
替換碎片化的agent代碼集成，提高可靠性和效率
過去，集成不同服務通常需要編寫分散的agent代碼。這種碎片化的集成方式不僅增加了開發的複雜性，還降低了系統的可靠性和效率。mcp旨在通過建立通用標準來規範這種集成方式，使得ai系統更可靠、更有效。開發者可以基於mcp協議推出自己服務的ai能力，加速構建更強大的ai應用，避免重複造輪子。通過mcp，開發者可以輕鬆地將各種服務和工具集成到ai應用中，實現高效的數據交互和功能調用，從而提高ai應用的性能和可靠性。
保持不同應用/服務之間的上下文，增強自主執行任務的能力
mcp不僅可以實現高效的數據交互和功能調用，還可以保持不同應用/服務之間的上下文，增強ai系統的自主執行任務的能力。通過mcp，開發者可以將不同任務分層處理，並在不同層之間保持上下文，從而構建能夠處理複雜、多步對話和統一上下文的ai agent。這種上下文的保持和管理，使得ai系統能夠更好地理解和處理複雜的任務，提高ai應用的智能化水平。
促進開放的ai生態系統
mcp是一個開放標準，服務提供商可以針對mcp開放自己的api和部分能力。開發者可以使用已有的開源mcp服務來增強自己的agent，無需重複開發。這種開放性和共享性，不僅促進了ai技術的創新和發展，還構建了一個良好的開放生態。claude（anthropic）主導發佈mcp並推動開源組織model context protocol，吸引了眾多公司和社區參與，有助於構建一個更加繁榮和開放的ai生態系統。
數據安全
在數據安全日益重要的背景下，mcp提供了強大的安全保障。通過mcp，開發者可以自行設計接口，確定傳輸哪些數據，敏感數據可以保留在本地，不必全部上傳。這種數據安全機制，不僅保護了用戶的隱私，還提高了數據的安全性，使得開發者可以放心地使用mcp進行ai應用的開發和部署。
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