MCP 详解及手把手实战

MCP 详解及手把手实战
Model Context Protocol(MCP)是一个开放协议,旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的集成方式。它为 AI 应用程序提供了一种统一的接口,使得不同的系统和服务能够高效、安全地协同工作。
什么是 MCP?
MCP 可以被视为 AI 应用程序的“USB-C 接口” citeturn0search2。正如 USB-C 提供了连接各种设备的标准化方式,MCP 为 LLM 提供了访问多种数据源和工具的统一协议。这使得开发者能够构建更强大、灵活的 AI 驱动应用,如智能 IDE、聊天机器人和定制化的工作流程。
MCP 的核心架构
MCP 采用客户端-服务器架构,包括以下主要组件:
主机(Host):如 Claude Desktop、IDE 或其他 AI 工具,负责发起连接。
客户端(Client):在主机应用中与服务器保持一对一的连接。
服务器(Server):提供上下文、工具和提示等功能。
这种架构允许主机应用程序连接到多个服务器,从而访问本地或远程的数据源和服务。
为什么选择 MCP?
MCP 提供了多项优势:
标准化集成:通过统一的协议,简化了 LLM 与外部资源的连接过程。
灵活性:支持在不同的 LLM 提供商和工具之间切换,增强了系统的可扩展性。
安全性:通过在本地或受控环境中运行服务器,确保数据的安全访问。
如何开始使用 MCP?
MCP 提供了多种入门路径:
快速入门:通过示例服务器连接到 Claude Desktop,快速体验 MCP 的功能。
构建服务器:使用 Python 或 TypeScript 创建自定义的 MCP 服务器。
开发客户端:构建与 MCP 服务器集成的客户端应用程序。
此外,MCP 还提供了调试工具和交互式检查器,帮助开发者测试和优化他们的集成方案。
开发一个 MCP 服务端
该服务端包含功能:
查询数据库用户信息
新增用户信息到数据库
MCP 服务端数据表

MCP 服务端代码
编写代码之后运行

MCP 客户端
使用 vscode 中的 cline 作为 MCP 客户端在进行模型对话的时候调用 MCP 服务端
安装 cline 插件
编辑 cline 中 MCP 服务端的配置文件
使用查询用户信息的询问
使用新增用户信息的询问
结语
MCP 为 AI 应用程序提供了一个强大、灵活且安全的集成框架,使得 LLM 能够更高效地与各种数据源和工具协同工作。无论是构建智能助手、自动化工作流程,还是开发复杂的 AI 系统,MCP 都是一个值得考虑的解决方案。
参考资料:
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【知识浅谈】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/11dde50ba8e4a9d2efeff3e2a】。文章转载请联系作者。
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