MCP可能会是让人工智能行业产生划时代效应的基础。
如果生态真的搭建起来了，MCP的价值，可以用一个类似的事情来衡量。
曾经http协议把人和网页联系起来，也就有了互联网上那么多的网站。
MCP的作用则是把AI模型和众多的功能联系起来，让一个模型就能操控众多的功能。
去年MCP刚发布的时候，就有关注到，也感觉MCP可能后面会大爆发，让AI变天。
最近manus爆火，又把MCP引出来了。
那么MCP到底是什么，又为什么可能会产生巨大的价值。
MCP这个概念比较专业，我尽可能讲得简单些，做了一些示意图，让大家都能看得懂。
因为MCP真的可能会影响我们未来的生活。
先来讲讲MCP到底是什么。
Model Context Protocol (MCP) 是Anthropic开发一种开放标准协议，它可以让AI模型能够安全地访问和交互外部数据和工具。
Anthropic就是大家熟知的Claude的母公司。
想象一下，MCP就像是AI应用的"USB-C端口"。就像 USB-C为设备提供了一种标准化的方式连接各种外设和配件，MCP为AI模型提供了一种标准化的方式连接不同数据源和工具。
在没有 MCP之前，每个开发者都需要创建自己的方法让 AI 与外部世界交互，这导致了大量不兼容的系统和安全漏洞。MCP 提供了一个统一标准，使 AI 应用能够无缝集成外部数据源和工具。
那跟manus有什么关系呢。
manus实际上就是让模型可以执行很多操作，实现很多功能。
网传manus没有使用MCP，但是这不重要。
manus即使是自己研发的话，使用的也是MCP这种类似的协议。
但是这种协议最重要的不是谁又创造了一个新的，而是谁的生态更好，也就是哪个协议大家支持的更多。
这是一部分已经支持MCP协议的功能，当然实际上已经非常多了。
很多功能都支持MCP，如果manus是独创的协议，这些功能大部分都不支持，那意味着manus未来能使用的功能就很少。
举个例子，为什么英伟达的显卡卖得好，就是因为生态好，AI模型都支持英伟达显卡，但却不支持AMD或者其他家的显卡，你想适配的话就要花很多功夫。应该没有消费者愿意自己给自己找麻烦吧。
工作流程
其实工作流程很简单，用户向AI发出命令，AI会根据命令向MCP服务器发出请求，MCP则是帮助调用了某一个功能，再把功能执行的结果返回到了用户。
核心组件
MCP 架构由四个主要组件组成，它们协同工作以实现 AI 与外部世界的连接。
·Host（主机）：如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具等希望通过 MCP 访问数据的程序。
·Client（客户端）：协议客户端，维护与服务器1:1的连接。
·Server（服务器）：轻量级程序，通过标准化的 Model Context Protocol 暴露特定功能。
Data Source（数据源）：MCP 服务器可以安全访问的本地文件、数据库以及远程服务。
这些组件通过标准化的接口相互通信，形成一个完整的生态系统。
三大功能模块
MCP 提供了三个主要的功能模块，用于扩展AI助手的能力。
·Resources（资源）：允许AI访问各种外部数据
·Tools（工具）：让AI能够执行实际操作和调用外部功能
·Prompts（提示）：预定义的模板，简化复杂任务的执行
这三个模块共同工作，极大地扩展了AI助手的能力范围，让AI助手能够处理更多实际场景。
结语
如果说 HTTP 协议让信息孤岛连成互联网，MCP 正在做的，就是让 AI 模型从对话玩具进化为全能助手。
它不是某个产品的专利，而是一场AI 行业的「接口革命」。
通过标准化的“资源 - 工具 - 提示”协议，让AI能像人类使用APP一样调用万物。查实时数据、控制智能家居、自动生成PPT，甚至帮你预约医生、写代码 debug。
这场革命的核心不是技术本身，而是生态网络的裂变效应。
想象一个AI助手，无需单独适配每个功能，只要接入 MCP 生态，就能调用 thousands+ 开发者共享的能力插件。
这不是科幻。
MCP的价值，在于让AI真正落地到现实场景，让技术普惠不再停留在口号。
对于开发者，它是降低 90% 适配成本的万能钥匙；对于用户，它是让AI听得懂人话、办得成人事的魔法。
正如 HTTP 协议催生了万亿级互联网产业，今天的 MCP，正在孕育一个AI原生的新世界。
而你我，正在见证它的胎动。
