MCP vs API：模型上下文协议入门

MCP（Model Context Protocal 模型上下文协议）是一个新的开放协议，旨在标准化应用程序如何为大型语言模型（LLMs）提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI Agent 的 USB-C 接口：它为 AI 系统连接各种工具和数据源提供了统一的方法。

本文将逐步解析 MCP，清晰地说明其价值、架构以及它与传统 API 的区别。

一. MCP 的定义

模型上下文协议（MCP）是一个标准化协议，用于连接 AI Agent 与各种外部工具和数据源。

就像 USB-C 接口简化了不同设备与计算机的连接方式一样，MCP 简化了 AI 模型与数据、工具和服务之间的交互方式。

二. 为什么是 MCP 而不是 API？

一般来说，将 AI 系统连接到外部工具需要集成多个 API。而每个 API 集成都意味着需要单独的代码、文档、认证方式、错误处理和持续维护。

让我们做一个类比—— API 就像拥有自身特定钥匙才能打开的一扇扇门。因此：

• 开发者需要为每个服务或数据源编写自定义的 API 集成

• 每个 API 的集成都需要单独地维护和管理

MCP 最初是由 Anthropic 在 2024年11月25日 发起的项目，目的是让 AI 模型（如 Claude）更容易与工具和数据源交互。但现在它已不仅仅是 Anthropic 的项目，而是一个开放的协议，并且越来越多的公司和开发者正在加入其中。它正在演变为 AI 工具交互的新标准。

如想深入了解，可以在 modelcontextprotocol.io 找到 MCP 的官方规范和开发的情况。

三. MCP vs API：简要对比

特性	MCP	API
集成工作量	单一且标准化的集成	每个 API 需要单独集成
实时通信	✅支持	❌不支持
动态发现	✅支持	❌不支持
可扩展性	即插即用，容易扩展	需要额外集成
安全性和控制	工具间一致	因 API 而异

MCP 和 API 的主要区别

1. 单一协议：MCP 作为标准化的"连接器"，集成一次就意味着能够访问多个工具和服务

2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现和交互可用的工具，无需硬编码领域知识到每个集成中

3. 双向通信：MCP 支持持久且实时的双向通信机制（类似 WebSocket），AI 模型可以动态地检索信息并触发动作。

为什么MCP提供实时的双向通信？

• 拉取数据：LLM 查询服务器获取上下文（例如：查看日历）

• 触发动作：LLM 指示服务器执行动作（例如：重新安排会议、发送邮件）

什么时候选择 API 更合适？

如果您的用例需要精确、可预测的交互并有严格限制，传统的 API 可能更合适。MCP 提供了广泛的动态能力，非常适合需要灵活性和上下文感知的场景，但可能不太适合高度控制和确定性的应用。

在以下情况下坚持使用细粒度 API：

• 需要精细控制和高度特定、受限的功能

• 为了性能优化而更倾向于紧密耦合

• 需要在最小的上下文自主性的情况下实现最大的可预测性

四. MCP vs API: 应用场景对比

以下场景示例更容易让我们理解 MCP 和 API 的差异：

1. 旅行规划助手

• 使用 API 时：你需要为 Google 日历、邮件、航空预订 API 分别编写代码，每份代码都包含认证、上下文传递和错误处理等自定义的逻辑

• 使用 MCP 时：你的 AI 助手可以通过 MCP 服务器无缝检查日历、预订航班、发送确认邮件，以上所有都通过 MCP 服务器来完成，无需为每个工具开展自定义的集成

  
  

• 高级 IDE（智能代码编辑器）

• 使用 API 时：你需要手动集成文件系统、版本控制、包管理器和文档等

• 使用 MCP 时：你的 IDE 通过单一的 MCP 协议连接这些服务，实现丰富的上下文感知和更加强大的建议

  
  

• 复杂数据分析

1. 使用 API 时：你需要手动管理与每个数据库以及数据可视化工具的连接

2. 使用 MCP 时：你的 AI 分析平台可以通过统一的 MCP 层，与多个数据库、可视化工具和模拟器进行自主地发现和交互




推行 MCP 的优势

1. 简化开发：一次编码，多次集成，无需为每个集成重写自定义的代码

2. 灵活性：切换 AI 模型或工具无需复杂的重新配置

3. 实时响应：MCP 连接保持活跃性，支持实时的上下文更新和交互

4. 安全合规：内置访问控制和标准化的安全实践

5. 可扩展性：随着你的 AI 生态系统的发展，只需连接另一个新 MCP 服务器即可轻松添加新的能力

   
   

五. MCP 的工作原理：架构

MCP 遵循简单的客户端-服务器架构：

• MCP 主机：需要访问外部数据或工具的应用程序（如 Claude Desktop 或 AI 原生 IDE）

• MCP 客户端：与 MCP 服务器维持专用的一对一连接

• MCP 服务器：通过 MCP 暴露特定功能的轻量级服务器

• 本地数据源：MCP 服务器安全访问的文件、数据库或服务

• 远程服务：MCP 服务器访问的基于互联网的 API 或服务

将 MCP 视为一座桥梁会更容易理解，即 MCP自身并不处理复杂的逻辑，它只是协调AI模型与工具之间的数据和指令流动。

在实际应用中，MCP客户端（例如 client.py中的Python脚本）与管理与特定工具（如Gmail、Slack或日历应用）的交互的 MCP 服务器进行通信。这种标准化消除了复杂性，使开发人员能够快速开启复杂的交互。

MCP 集成的高维步骤

1. 定义功能：清晰地概述 MCP 服务器将提供的功能

2. 实现 MCP 层：遵守标准化的 MCP 协议规范

3. 选择传输方式：在本地（标准输入输出）或远程（SSE/WebSocket）之间选择

4. 创建资源/工具：开发或连接你的 MCP 将提供的的具体数据源和服务

5. 设置客户端：在你的 MCP 服务器和客户端之间建立安全稳定的连接

   
   

六.总结

MCP 的本质是提供了一种统一标准的方式，将 AI Agent 和模型与外部数据和工具集成。这不仅仅是另一个 API，它是一个强大的连接框架，使智能、动态和上下文丰富的 AI 应用成为可能。