MCP 协议（Model Context Protocol）是一个开放协议，它标准化了 AI 应用与大语言模型（LLM）之间的连接方式。可以将 MCP 协议比作 USB-C 接口，它为 AI 应用提供了一个统一、灵活的接入方式，无论是本地数据源还是外部服务，都可以通过这个协议与大语言模型进行高效的对接。
为什么选择 MCP 协议？
简化开发流程：开发者不需要编写复杂的代码即可实现 LLM 与数据源、工具的连接。
跨平台支持：MCP 协议让开发者能够自由选择不同的大语言模型提供商，不再受限于单一平台。
数据安全：通过本地服务器与数据源的连接，避免了将敏感数据上传到第三方平台，最大限度保障数据隐私。
MCP 架构简图
1.2 什么是 Cline？
Cline是一款开源的 VSCode 插件，它不仅能够帮助开发者进行代码编辑，还具备了强大的 AI 助手功能。借助 Claude 3.5 Sonnet 的代理编程能力，Cline 可以执行复杂的软件开发任务，如创建和编辑文件、浏览项目、执行终端命令等。最重要的是，Cline 通过与 MCP 协议的结合，使得开发者能够轻松扩展 AI 的功能，甚至创建完全自定义的智能体。
Cline 的主要优势：
易于集成：通过简单的配置，开发者可以在 VSCode 中轻松集成 AI 助手。
人机协作：在执行操作时，Cline 需要开发者的授权确认，确保开发过程中的安全性。
自定义能力强：开发者可以通过 MCP 协议创建新的工具和扩展，提升 AI 助手的功能。
1.3 使用 Cline 创建和使用 MCP 服务
通过以下简单的两步操作，开发者即可在 Cline 中创建自己的 MCP 服务并开始使用：
配置大语言模型：以DeepSeek v3为例，选择 API 提供商为“OpenAI Compatible”，并配置以下参数：
Base URL：https://api.deepseek.com
API Key：从 DeepSeek 获取的 API 密钥
Model ID：deepseek-chat
Custom Instructions：选择“请使用中文回答”以便生成中文内容
创建 MCP 服务：输入以下简单的提示词，即可创建一个 MCP 服务器：
Create a MCP server that can download the transcript of a youtube video when the video's URL is given.
Create a MCP server that can use reference text to create a article. Here is the prompt for the article creation: ## 角色：你是一位知名军事微信公众号的博主，笔名XXX。 ## 气氛：应该站在一个中国军迷的角度来看待国外军事博主的评价。要充满对中国的自信。 ## 任务：根据参考视频的解说词，编写一篇军事评论文章 ## 指令：让我们分两个阶段完成这个任务 ### 第一阶段：提示词优化 请为这个写作任务生成一个优化的提示词模板，考虑： 1. 文章结构要求 2. 内容深度要求 3. 论证方式要求 4. 语言风格要求 5. 目标读者定位
### 第二阶段：根据优化后的提示词完成写作 使用第一阶段生成的提示词模板来写作文章。
Cline 会根据该提示词自动生成一个智能体，并通过与大模型 API 的对接来生成文章：
Task Completed
I have created the article-generator MCP server, configured it to use the Gemini API, and used it to generate an article based on the provided YouTube video transcript. The article is a military commentary written from a Chinese perspective, as requested.
生成文章的 agent (MCP Server)
2.3 使用我们的 Agent 来生成文章
最后，使用以下提示词，我们可以生成文章 (用中文也没问题的哦)：
generate an article from this video: https://www.youtube.com/watch?v=ZXuuqyHcDdk&t=72s
