今天给大家分享下MCP，也是绝大多数Agent中不可缺少的一个协议，它让模型有链接工具，解决问题交付结果的能力，可以说有无mcp，对于大模型来说，真的像木棍和大炮的区别。
首先了解下mcp是什么？mcp全称为（Model Context Protocol）即模型上下文协议，从名称也可以看出，其本质上就是一个protocal协议，服务的对象是模型，作用就是给模型去传递上下文context。 这是Anthropic 于24 年 11 月发布的一个开放协议， 它让模型不仅能回答问题，更能像人一样调用工具、获取数据、执行任务。
打个比方，这个mcp就类似一个桥梁，也有人比作类似硬件中的USB，一端链接应用模型，一端链接外部世界，如工具、本地文件、数据源等。
因为模型固然非常聪明，但它更像一个大脑，要想解决需求交付任务，还需要眼睛、四肢等，而这个mcp就可以链接这些四肢，同时让AI应用能更智能、更动态地融入丰富的上下文环境，实现复杂的功能互动，让模型更实用。它本身不处理复杂逻辑，只负责协调AI模型与工具之间的信息流动。
听起来是不是和api很像，是的，其实mcp本质上也是算是api的一种，但相比api有更大的便捷性，传统api需要对每个服务单独开发，成本非常大。
而mcp是一个标准协议，所有工具统一标准接口，也就是服务商开发者只需按mcp规范开发一次mcp serve，就能在支持mcp的任意模型上使用了，无需针对单个模型个性开发，大幅提升兼容性与开发效率。
mcp主要由mcp host（mcp主机）、mcp client（mcp 客户端）、mcp serve（mcp 服务）组成。
Mcp host是用户直接与之交互的AI应用，是用户操作的中心，如果把整个系统比作一个项目团队，主机就是项目经理。负责理解任务诉求，并将任务分解给不同的团队成员；mcp host 代表如claude、cursor等应用。
MCP客户端是位于主机内部的一个组件，负责与单个MCP服务建立通信连接。可以被看作是主机和服务器之间的“翻译官”，会将来自主机的命令准确的传给mcp服务，可以理解为是项目经理的助理，负责和服务器沟通，确保清晰传达指令和结果返回。
Mcp serve则是我们前端看见的直接的协议，mcp是一个开发协议，开发者通过这个协议开发的应用为mcp serve即mcp 服务，可能是工具调用、可能是文件查询、数据管理等，都是json数据结构，直接复制json到mcp host比如cusor、cherry studio的mcp服务里粘贴即可调用对应的mcp服务，然后正常说任务需求即可，非常简单，有些mcp可能需要api key，按流程申请即可。
现在市面上已经有了非常多的mcp服务，可以具体需求去使用和尝试不同的mcp服务来满足不同的需求，这边例举几个常见的mcp应用市场：
阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/mcp-manage
Mcp so：https://mcp.so/zh
PulseMcp：https://www.pulsemcp.com/servers
smithery：https://smithery.ai/
当然，像扣子空间、纳米AI智能体这些agent也都有内置的mcp 服务，连自己添加都省了，如果有匹配的场景可以直接调用，简单一个@，就让模型交付能力大幅增强。
