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884: Model Context Protocol (MCP) and Why Everyone’s Talking About It

2025/5/2
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Super Data Science: ML & AI Podcast with Jon Krohn
AI Deep Dive AI Chapters Transcript
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Jon Krohn
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Jon Krohn: 我是 Jon Krohn，今天我们来深入探讨一下模型上下文协议 (MCP)，这是 2025 年初席卷 AI 领域的热门话题。大型语言模型虽然在许多情况下都非常聪明，但它们一直难以访问训练数据以外的信息，这是 AI 发挥最大效用的关键限制。它需要无缝地连接到您的文件、数据库、知识库，并根据上下文采取行动。 历史上，将 AI 连接到外部资源一直很混乱。开发人员必须为每个数据源或 API 编写自定义代码。这些集成非常脆弱，而且无法扩展。这就是 MCP，模型上下文协议的用武之地。Anthropic 实际上在 2024 年 11 月推出了 MCP，但直到最近几个月才真正流行起来。原因如下：首先，MCP 直接解决了阻碍智能 AI 的集成问题；其次，社区采用率爆炸式增长，在短短几个月内，MCP 就从概念发展成为一个生态系统，早期采用者包括 Block、Apollo、Replit 和 Sourcegraph。到 2月份，已经有超过 1000 个社区构建的 MCP 服务器连接到各种工具和数据源；第三，与专有替代方案不同，MCP 是开放且模型无关的。任何 AI 模型、云、GPT-4 或开源 LLM 都可以使用它，任何开发人员都可以无需许可创建 MCP 集成。它将自己定位为一种类似于 AI 集成的 USB 或 HTTP 的通用标准。 MCP 定义了 AI 模型如何查找、连接和使用外部工具的明确规则，无论是查询数据库还是运行命令。一个引人注目的功能是动态发现。AI 代理会自动检测可用的 MCP 服务器及其功能，无需硬编码集成。启动一个新的 MCP 服务器，例如您的 CRM（客户关系管理平台），您的代理可以立即识别并使用它。开始使用 MCP 很简单。首先，为您的数据源运行或安装 MCP 服务器。Anthropic 提供了针对 Google Drive、Slack 和数据库等流行系统的预构建服务器。然后，您可以在 AI 应用中设置 MCP 客户端并调用模型。代理现在可以根据需要调用 MCP 工具操作。 在 MCP 之前，AI 系统通过自定义的一次性 API 连接器、OpenAI 等专有插件系统、LanChain 等代理框架或带有向量数据库的检索增强生成来处理上下文集成。MCP 补充了这些方法，同时标准化了 AI 模型与外部工具交互的方式。MCP 不是万能药，它也带来了一些挑战，例如管理多个工具服务器、确保模型有效使用工具以及处理不断发展的标准。安全和监控也带来了持续的挑战，对于简单的应用程序，与直接 API 调用相比，MCP 可能过于复杂。 MCP 专门解决代理的行动部分，为代理提供了一种通用的方式来执行涉及外部数据或工具的操作。MCP 开启了新的可能性，例如多步骤跨系统工作流程，AI 代理可以跨平台协调行动。想象一下，一个 AI 助理计划活动，检查您的日历，预订场地，向客人发送电子邮件，并通过单个界面更新预算表，而无需自定义集成。这对于个人或您工作的公司、您服务的企业来说都有很大的潜力。MCP 可以使代理能够理解其环境，包括智能家居和操作系统；可以作为代理社会的共享工作区；可以用于个人助理和企业。Anthropic 正在改进 MCP，例如添加远程服务器、OAuth 认证和官方注册表等。MCP 正在迅速发展成为一个强大的标准，它将 AI 从孤立的大脑转变为多功能的执行者。通过简化代理与外部系统连接的方式，它为更强大、更具交互性和用户友好的 AI 工作流程铺平了道路。

Deep Dive

Shownotes Transcript

模型上下文协议 (MCP) 是 Anthropic 最热门的工具，仅 2 月份就有超过 1000 个社区构建的 MCP 服务器投入运行。在本期五分钟速览中，Jon Krohn 解释了用户为何花了这么长时间才开始关注它：Anthropic 于 2024 年 11 月发布了 MCP。了解更多关于 MCP 背后的热议、其应用以及上手的简易性。

<raw_text>0 这是第 884 集，主题是 MCP，即模型上下文协议。欢迎回到 Super Data Science Podcast。我是您的主持人 Jon Krohn。今天我们将深入探讨模型上下文协议或 MCP，这是 2025 年初席卷 AI 领域的热门话题。

大型语言模型在许多情况下都非常聪明，令人难以置信，但它们一直难以访问超出训练数据的资料。这对 AI 的实用性来说是一个关键限制，要使其发挥最大作用，它需要与您的文件、数据库、知识库无缝连接，并根据该上下文采取行动。

从历史上看，将 AI 连接到外部资源一直很混乱。开发人员必须为每个数据源或 API 编写自定义代码。这些相互连接的集成很脆弱，无法扩展。这就是 MCP，即模型上下文协议的用武之地。

Anthropic 实际上在 2024 年 11 月推出了 MCP，即模型上下文协议，但直到最近几个月，它才真正流行起来，我在代理 AI 会议上听到几乎每一个人都在谈论它。为什么兴趣突然激增？首先，MCP 直接解决了阻碍代理 AI 的集成问题。

在过去几年中，我们专注于模型能力和提示工程，而将 AI 连接到现实世界系统的挑战仍然是一个未解决的挑战。MCP 为可用于生产的 AI 代理提供了缺失的拼图。

其次，社区采用率激增。短短几个月内，MCP 就从概念发展成为生态系统，早期采用者包括 Block、Apollo、Replit 和 Sourcegraph。到 2 月份，已有超过 1000 个社区构建的 MCP 服务器连接到各种工具和数据源。第三，与专有替代方案不同，MCP 是开放且与模型无关的。

任何 AI 模型、云、GPT-4 或开源 LLM 都可以使用它，任何开发人员都可以创建 MCP 集成而无需许可。它将自己定位为一种类似于 AI 集成的 USB 或 HTTP 的通用标准。

那么 MCP 究竟做了什么？它制定了明确的规则，说明 AI 模型如何查找、连接和使用外部工具，无论是查询数据库还是运行命令。一个引人注目的功能是动态发现。这真的很酷。AI 代理会自动检测可用的 MCP 服务器及其功能，而无需硬编码集成。

例如，为您的 CRM（客户关系管理平台）启动一个新的 MCP 服务器，您的代理可以立即识别并使用它。MCP 的入门非常简单。您首先为您的数据源运行或安装 MCP 服务器。Anthropic 提供了针对 Google Drive、Slack 和数据库等流行系统的预构建服务器。然后，您可以在 AI 应用中设置 MCP 客户端并调用模型。代理现在可以根据需要调用 MCP 工具操作。

在 MCP 之前，AI 系统通过自定义的一次性 API 连接器、OpenAI 等专有插件系统、LanChain 等代理框架或带有向量数据库的检索增强生成来处理上下文集成。MCP 补充了这些方法，同时标准化了 AI 模型与外部工具交互的方式。

现在，MCP 是灵丹妙药吗？并非如此。它带来了管理多个工具服务器、确保模型有效使用工具以及处理不断发展的标准方面的挑战。安全和监控也带来了持续的挑战，对于简单的应用程序，与直接 API 调用相比，MCP 可能过于复杂。现在，MCP 在代理工作流程中处于什么位置？它本身并不是一个代理框架，而是一个标准化的集成层。

如果我们将代理视为需要分析、知识、记忆、推理和行动能力，那么 MCP 特别解决了行动组件，为代理提供了一种通用的方法来执行涉及外部数据或工具的操作。

最令人兴奋的部分是 MCP 开启的新可能性。我们看到多步骤跨系统工作流程，其中代理协调跨平台的操作。想象一下，一个 AI 助理计划活动，检查您的日历，预订场地，向客人发送电子邮件，并通过单个界面更新预算表，而无需自定义集成。这对您个人或您工作的公司、您服务的企业来说都充满了潜力。

MCP 可以启用了解其环境的代理，包括智能家居和操作系统。它可以作为代理社会的共享工作区，专业 AI 通过通用工具集进行协作。对于个人助理，MCP 允许与私人数据深度集成，同时保持安全性。对于企业，它标准化了访问权限，同时实现了治理和监督。

展望未来，Anthropic 正在开发具有 OAuth（一种开放标准身份验证协议）的远程服务器。他们还在研究官方 MCP 注册表，以便您可以使用受信任的组件，标准化的发现端点以及流支持和主动服务器行为等改进。