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一、MCP 基础概念

1.1 什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月 26 日推出的一项技术协议。这个协议的核心目的是解决 AI 助手与外部数据源隔离的问题，让 AI 能够连接并访问外部资源。

需要注意的是，MCP 并非我们常见的用户隐私协议（法律协议），而是类似于 WiFi、蓝牙等技术协议，定义了 AI 助手与外部资源之间的通信规则。

1.2 为什么需要 MCP？

传统的 AI 助手（如 Deepseek 等预训练模型）通常存在知识截止日期的限制，无法直接访问外部最新信息。MCP 的出现正是为了突破这一限制，通过定义通用的通信规则，让 AI 助手能够连接到外部资源，获取更多实时信息和功能。

二、MCP 工作原理

2.1 通俗理解

可以将 MCP 服务器理解为一个工具箱或小仓库：

  • 用户：相当于老板，布置任务给 AI
  • AI 助手：相当于员工，需要完成用户布置的任务
  • MCP 服务器：相当于公司仓库，提供各种工具供 AI 使用

当 AI 需要完成任务时，它可以从 MCP 服务器（仓库）中获取所需的工具，更高效地完成用户的要求。而用户可以自由地向这个仓库添加各种工具，扩展 AI 的能力。

2.2 技术角度

从技术角度看，MCP 是用户与模型之间的中介，允许用户添加各种功能和资源，让 AI 能够借助这些资源完成更复杂的任务。GitHub 上有专门的开源仓库，提供了 MCP 服务器示例和各种工具资源。

三、实际应用示例

3.1 文件系统 MCP 服务器

以最简单的文件系统 MCP 服务器为例，我们可以通过以下步骤实现：

  1. 安装 MCP 服务器：使用 npx 命令安装相应的 npm 包

    1
    npx -y @anthropic-ai/mcp-fs-server /path/to/your/directory

  2. 在 Cursor 中配置：

    • 打开 Cursor 右上角的设置
    • 选择 MCP 服务器
    • 点击添加
    • 命名（如”文件系统”）
    • 选择 Command 模式
    • 输入安装命令
    • 保存配置

  3. 使用 MCP 服务：

    • 在聊天框中询问 AI 关于本地文件的信息
    • AI 会调用 MCP 服务查看本地文件
    • 允许 AI 访问后，它可以读取、创建或编辑文件

注意：如果路径中包含空格，可能会导致命令执行失败，需要修改文件夹名称或调整命令格式。

3.2 自动授权模式

如果不想每次都手动授权 MCP 操作，可以启用 YOLO 模式：

  • 在 Cursor 设置中找到 YOLO 模式
  • 点击继续启用
  • 启用后，AI 将自动获得授权，无需每次手动确认

四、MCP 的实际价值

4.1 解决上下文混淆问题

在复杂项目中，当与 AI 的交流次数增多后，AI 可能会开始混淆不同问题的上下文。通过 MCP 服务器，我们可以：

  • 为 AI 指定特定路径下的文档和资源
  • 即使在 AI 开始混淆时，也可以直接开启新聊天并让它查看文档
  • 在项目进行过程中记录修改文档，帮助 AI 理解项目进展

4.2 MCP 服务器的多样性

MCP 生态系统提供了多种服务器类型，包括但不限于：

  • YouTube 稍后观看 MCP 服务器
  • MCP 知识图谱
  • 为 Claude 提供持久内存的服务器
  • 捕获实时图像的工具
  • 浏览器自动化工具

五、总结

MCP（模型上下文协议）是一项革命性的技术，它打破了 AI 助手与外部世界的隔阂，让 AI 能够更灵活地访问和利用外部资源。通过简单的配置，我们可以大幅扩展 AI 助手的能力边界，使其成为更强大的生产力工具。

对于开发者和内容创作者来说，了解并掌握 MCP 的使用方法，将有助于更高效地利用 AI 助手完成各种复杂任务。随着 MCP 生态的不断丰富，我们可以期待 AI 助手在未来发挥更大的潜力。