模型上下文协议（ MCP ）是一个开放式协议，它可以让 LLM 应用程序与外部的数据来源和工具实现无缝对接。不管您是在开发基于 AI 的 IDE 、改进聊天界面，还是设计定制化的 AI 工作流程， MCP 都为连接 LLM 和其所需的背景信息提供了标准化方案。

官方介绍链接：

https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP 总结

这里根据网上的信息，自己的试用体验，总结下面的内容：

1. 本质定位

• MCP 本质是大模型调用外部服务的一种方式,类似于已有的 Function Calling
• 目标是扩展大模型能力,通过对接外部服务和数据来增强回答能力
• 目前影响力尚未达到”变革性”水平,仍在发展阶段

2. 技术特点对比

MCP vs Function Calling:

• 调用方式:
  • MCP: RPC 请求
  • Function Calling: HTTP API 请求
• 接入复杂度:
  • MCP: 需实现 RPC 服务,配置较复杂
  • Function Calling: 只需写 API 接口,配置简单

3. 核心挑战

• 最大难点在于大模型的意图识别
• 需要解决用户随机提问如何匹配到合适外部服务的问题
• 目前采用用户配置文件方式,由 Claude 自动识别调用

4. MCP 的创新价值

• 定义了标准且完善的协议规范
• 对大模型生态协同具有重要指导意义
• 类似于 VS Code 的 LSP 协议在编程领域的地位

5. 发展前景分析

• 能否成为行业标准取决于:

1. 第三方服务的接入数量
2. 主流大模型/应用的支持程度

• • 目前仅支持桌面版 Claude,不支持网页版
  • 应用场景丰富,未来发展潜力大

6. 技术实现要点

服务端(MCP Server):

• • • 通过描述信息定义服务能力
    • 设置请求处理逻辑
    • 启动本地监听服务

客户端接入:

• • • 提供配置界面
    • 服务发现与能力获取
    • 意图识别与服务调用
    • RAG(Rpc-call-Augmented Generation)处理

MCP 如何本地试用？

下载 Claude 客户端：

Download – Claude

这里以 Brave Search 为例 ，需要注册帐号：Brave Search API | Brave申请 APIkey ，需要绑定支付方式，我用中行的 VISA 可以成功。

接下来，打开 Claude Desktop 配置文件：

• • • macOS：

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• • • Windows：

 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 
 (%APPDATA% 一般是 C:\Users\<YourUsername>\AppData\Roaming 这样的目录）

打开 Claude 客户端的设置，点击 Developer – Edit Config

修改配置：

{
    "mcpServers": { 
      "brave-search": { 
          "command": "npx",
           "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"], 
          "env": { 
              "BRAVE_API_KEY": "YOU_API_KEY"
           }
        } 
    }
}

重启 Claude 客户端 可以看到有两个 ICON  分别是? 和?

在设置里面 Developer – Edit Config 也可以看到 brave-search 的配置：

当然可以添加更多设置，具体看 Github 项目里面有详细的介绍

https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src

MCP 官方仓库 servers