Anthropic的Model Context Protocol (MCP)介紹與應用指南

前言

隨著AI助手的普及，像是Anthropic的Claude這樣的大型語言模型(LLM)變得越來越強大，但它們仍面臨一個關鍵挑戰：如何有效地連接到外部資料來源和系統。為了解決這個問題，Anthropic推出了Model Context Protocol (MCP)，這是一個革命性的開放標準，用於連接AI助手與各類資料來源。本文將深入介紹MCP的概念、應用場景及其實作方式。

MCP是什麼？

Model Context Protocol (MCP)是一個開放標準協議，用於標準化應用程式如何向大型語言模型提供上下文。你可以將MCP想像成AI應用的「USB-C連接埠」—就像USB-C提供一種標準化的方式來連接裝置與各種周邊設備，MCP為AI模型提供一種標準化的方式來連接各種外部系統，包括內容庫、業務工具和開發環境。

MCP的核心價值

  1. 統一標準: 取代原本片段化的整合方式，提供單一協議
  2. 雙向連接: 在資料來源和AI工具之間建立安全、雙向的連接
  3. 簡化開發: 開發人員可以針對標準協議開發，而不是維護不同資料來源的連接器
  4. 提升回應品質: 幫助前沿模型產生更好、更相關的回應

MCP的架構與組件

MCP架構相當直接明瞭，主要由兩部分組成：

  1. MCP伺服器: 開發人員可以通過MCP伺服器公開他們的資料
  2. MCP客戶端: 開發人員可以建立連接到這些伺服器的AI應用程式

Anthropic推出的MCP主要組件

Anthropic為開發人員提供了三個主要的MCP組件：

  1. MCP規範和SDK: 開放源碼的協議規範和軟體開發工具包
  2. 本地MCP伺服器支援: 在Claude桌面應用程式中提供
  3. 開源伺服器庫: 預建的MCP伺服器，用於流行的企業系統

MCP的應用場景

MCP可應用於多種場景，以下是幾個典型的使用案例：

連接企業內部資料

透過MCP，企業可以安全地連接其內部資料庫、文件庫和知識管理系統到AI助手，使AI能夠根據企業特定的資訊提供回應，而無需將敏感資料暴露或複製到外部系統。

增強開發工具

開發工具如Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph等已經開始與MCP集成，使AI代理能夠更好地檢索相關信息，進一步理解編碼任務周圍的上下文，並生成更精確的代碼。

跨工具和資料集維持上下文

隨著生態系統的發展，AI系統將能夠在不同工具和資料集之間移動時保持上下文，取代當今片段化的整合方式，提供更可持續的架構。

如何開始使用MCP

前提條件

  • 安裝Claude桌面應用程式
  • 基本的開發知識
  • 根據需要準備資料來源

步驟1：安裝Claude桌面應用程式

Claude桌面應用程式支持連接MCP伺服器。所有Claude.ai計劃都支持將MCP伺服器連接到Claude桌面應用程式。

1
2
# 前往以下網址下載Claude桌面應用
# https://claude.ai/download

步驟2：安裝預建的MCP伺服器

Claude桌面應用程式提供了多種預建的MCP伺服器，包括：

  • Google Drive
  • Slack
  • GitHub
  • Git
  • Postgres
  • Puppeteer

這些可以直接通過Claude桌面應用程式安裝。

步驟3：建立你的第一個MCP伺服器

若要建立自己的MCP伺服器，可以按照Anthropic提供的快速入門指南：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
# 安裝MCP SDK
pip install model-context-protocol

# 建立簡單的MCP伺服器
from model_context_protocol import MCPServer, MCPFunction

# 定義一個函數用於檢索資料
@MCPFunction
def search_documents(query: str) -> list:
    # 實現你的搜索邏輯
    return ["文檔1結果", "文檔2結果"]

# 創建伺服器
server = MCPServer()
server.register_function(search_documents)

# 啟動伺服器
server.start()

MCP伺服器的實際應用示例

示例1：連接到PostgreSQL資料庫

使用MCP連接到PostgreSQL資料庫，使Claude能夠查詢資料庫中的資訊：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
from model_context_protocol import MCPServer, MCPFunction
import psycopg2

# 建立資料庫連接
conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    database="your_database",
    user="your_username",
    password="your_password"
)

@MCPFunction
def query_database(sql_query: str) -> list:
    # 注意：在實際應用中需要確保查詢的安全性
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql_query)
    results = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    return results

server = MCPServer()
server.register_function(query_database)
server.start()

示例2：連接到文件系統

使用MCP使Claude能夠搜索和讀取本地文件：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
from model_context_protocol import MCPServer, MCPFunction
import os
import glob

@MCPFunction
def find_files(pattern: str) -> list:
    return glob.glob(pattern)

@MCPFunction
def read_file(file_path: str) -> str:
    # 注意：在實際應用中需要確保路徑的安全性
    if os.path.exists(file_path) and os.path.isfile(file_path):
        with open(file_path, 'r') as f:
            return f.read()
    return f"File {file_path} does not exist or is not accessible."

server = MCPServer()
server.register_function(find_files)
server.register_function(read_file)
server.start()

企業應用案例

Block公司的應用

Block公司（前身為Square）已將MCP整合到其系統中，並正在使用它來建立代理系統，該系統可以自動執行機械任務，讓人們能夠專注於創意工作。

Block的首席技術官Dhanji R. Prasanna表示：

“在Block，開源不僅僅是一種開發模式——它是我們工作的基礎，是我們致力於創造能夠推動有意義的變革並作為公共利益服務於所有人的技術的承諾。像Model Context Protocol這樣的開放技術是連接AI與現實世界應用的橋樑，確保創新是可訪問的、透明的、並且基於協作。我們很高興能夠在協議上合作並用它來建立代理系統，這些系統可以減輕機械任務的負擔，讓人們可以專注於創意工作。”

開發工具公司的整合

包括Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph在內的開發工具公司正在與MCP合作，增強其平台，使AI代理能夠更好地檢索相關信息，更好地理解編碼任務周圍的上下文，並在更少的嘗試中生成更精細和功能性的代碼。

未來展望

隨著MCP生態系統的成熟，我們可以期待：

  1. 更多的預建連接器：支持更多數據源和業務系統
  2. 跨工具AI體驗：AI系統將能夠在不同工具和數據集之間無縫移動，保持上下文
  3. 企業級部署：Anthropic將為Claude for Work客戶提供部署遠程生產MCP伺服器的開發工具包
  4. 開源社區的成長：更多的開發者貢獻到MCP的開源存儲庫

參與MCP開源社區

Anthropic致力於將MCP建設成為一個協作的、開源的項目和生態系統，並期待聽到社區的反饋。無論你是AI工具開發者、尋求利用現有數據的企業，還是探索前沿的早期採用者，都可以通過以下方式參與：

  1. 訪問MCP GitHub倉庫
  2. 貢獻連接器和實現
  3. 提供反饋和建議

結論

Model Context Protocol (MCP)代表了AI系統與數據整合的重大進步。通過提供一個開放標準來連接AI助手與各類數據來源，MCP解決了當前AI系統面臨的一個關鍵挑戰：如何使AI能夠訪問和處理分散在不同系統中的數據。

通過MCP，開發者可以更輕鬆地構建能夠與現實世界數據互動的AI應用，企業可以更安全地將其內部系統連接到AI助手，用戶可以獲得更相關、更精確的AI回應。隨著MCP生態系統的發展，我們可以期待看到更加智能、更加連接的AI系統。

無論你是開發者、企業決策者還是對AI技術感興趣的個人，MCP都為你提供了一個探索和利用下一代AI能力的機會。現在正是開始探索和實驗的最佳時機，為未來的AI應用打下堅實的基礎。