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MCP
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一项公开协议，规定 AI 应用以统一方式连接文件、数据库、办公工具等外部资源。按照 MCP 构建一次的连接模块，可以直接在多个支持 MCP 的 AI 应用中使用。
通俗解释 这类似于把各设备五花八门的充电接口统一为 USB-C。不过，MCP 只统一“连接方式”，并不保证所连接的工具是否安全、是否有用。
如何运作
MCP 有三种角色：用户使用的 AI 应用（主机）、在该应用内负责连接的 MCP 客户端，以及实际提供工具或数据的 MCP 服务器。MCP 服务器以规定格式告知“我能提供这些工具和资料”的列表，AI 模型在需要时从中选择一个进行调用。调用结果返回给模型后，模型基于该内容继续生成回答。服务器可以运行在自己的电脑上，也可以是互联网另一端的远程服务器。
为什么重要
没有 MCP 时，每个 AI 应用、每个工具都必须单独编写连接代码。应用和工具越多，需要构建的连接就成倍增加。有了通用协议后，工具方只需构建一个 MCP 服务器，应用方只需配备 MCP 客户端。因此，AI 智能体可用的工具迅速增加，许多 AI 公司和开发工具也开始支持 MCP。
注意事项
MCP 服务器会把修改文件、发送消息等实际权限交给 AI。因此，需要警惕安装来源不明的服务器，以及在获取的文档或工具说明中混入隐藏指令的提示注入。连接的工具过多时，工具说明会占用大量上下文窗口，模型可能选错工具。只授予确实需要的权限，并让人确认难以撤销的操作，会更安全。
示例
将 GitHub 的 MCP 服务器连接到编程智能体或桌面 AI 应用后，当用户说“帮我整理一下未关闭的 issue”时，AI 可以直接调取 issue 列表并进行总结。同一个服务器也可以连接到其他支持 MCP 的应用，因此公司有时只构建一个用于内部文档检索的 MCP 服务器，供多个 AI 工具共同使用。