玩转Agent之MCP协议 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的一种开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的交互提供标准化的方式。 为什么要设计MCP协议？MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）的出现主要是为了解决AI系统与外部数据源和工具之间集成的复杂性、安全性和扩展性问题。以下是MCP协议的主要必要性和解决的问题： 1. ? 解决数据孤岛问题传统方法中，AI模型需要为每个数据源单独开发连接器，导致开发成本高、维护繁琐。 MCP协议提供了一种统一的标准化接口，允许AI系统无缝连接到多种数据源和工具，无需为每个数据源单独开发。
2. ⚡ 提升开发效率使用MCP协议，开发者可以通过一次开发实现与多种数据源的对接，无需重复编写代码。
3. ? 增强安全性MCP协议通过定义明确的接口和访问控制机制，减少了AI模型执行恶意操作或访问未经授权数据的风险。 它还通过用户授权机制确保数据传输的安全性，保护用户隐私。
4. ? 提高灵活性和扩展性MCP协议支持插件式扩展，开发者可以根据业务需求随时添加新的功能和服务。 它还支持跨平台互操作，使得不同AI工具之间能够共享同一套连接方式。
5. ? 改善用户体验MCP协议通过上下文管理和状态追踪机制，使AI模型能够更好地理解复杂任务和多轮对话的上下文。 这种机制在项目管理、客户服务、软件开发等场景中尤为重要，能够显著提高模型的工作效率和准确性。
6. ? 推动AI生态系统的标准化MCP协议作为一种开放标准，旨在成为AI系统与外部数据资源连接的标准桥梁。 它的推广有助于形成互联互通的AI生态系统，促进AI技术的广泛应用。
当你动手设计一个Agent时？当你准备开发一个选股Agent时，使用传统API和使用MCP协议时差异一目了然； | | |
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| 开发复杂性 | 需为每个数据源（如股票行情API、财务数据API、新闻API等）单独编写集成代码，开发复杂。 | 通过MCP协议一次集成，即可连接多个数据源，无需为每个数据源单独开发。 | | 数据源连接 | 需手动管理与每个数据源的连接，包括认证、上下文传递和错误处理。 | 动态发现并连接多个数据源，无需预先设定每个集成的固定代码。 | | 实时性 | 数据更新需要手动轮询或通过Webhook实现，实时性较差。 | | | 安全性 | | | | 扩展性 | 每次新增数据源或工具时，需重新开发和维护集成代码。 | | | 上下文管理 | | 提供统一的上下文管理，方便整合多源数据进行综合分析。 | | 应用场景 | | 适合需要动态交互、多源数据整合和上下文感知的选股场景。 |
如何设计MCP？核心概念标准化连接：MCP类似于AI领域的“USB-C接口”，允许AI模型以统一的方式连接到不同的数据源和工具。 简化集成：与传统API相比，MCP减少了为每个数据源或工具单独编写代码的需求，降低了开发复杂度。 动态发现与双向通信：MCP支持动态发现外部工具和服务，并实现AI模型与这些工具之间的双向通信。
 架构与组件MCP主机（Hosts）：AI应用的载体，如聊天机器人或AI驱动的IDE。 MCP客户端（Clients）：驻留在主机内部，与MCP服务器建立一对一连接。 MCP服务器（Servers）：轻量级应用程序，暴露特定功能，连接到数据源或API。 资源（Resources）：服务器暴露的数据和内容，客户端可以读取并用作LLM交互的上下文。 工具（Tools）：服务器提供的可由LLM调用的功能。
看看MCP的生态的Server有哪些？  | 
