MCP 是指 Model Context Protocol（模型上下文协议）。

这是由 Anthropic (Claude 的开发商) 在 2024 年底开源发布的一个非常重要的新标准。

简单来说，MCP 就是 AI 模型的“USB 接口”。

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1. 为什么要搞个 MCP？

在 MCP 出现之前，如果你想让一个大模型（比如 Claude 或 ChatGPT）去读取你电脑里的本地文件、或者查询你公司的数据库、或者操作你的 Slack，开发者需要为每一个模型和每一个工具单独写“连接器”。这非常麻烦，就像以前的鼠标、键盘、打印机都有不同的插口一样。

MCP 的作用： 它定义了一套通用的标准。

• 只要你的数据源（比如你的本地文件夹、Postgres 数据库）支持 MCP 标准（装了 MCP Server）；
• 只要你的 AI 客户端（比如 Claude Desktop、Cursor 编辑器）支持 MCP 标准；
• 它们就能直接连通，不需要写额外的胶水代码。

2. MCP 的核心架构

MCP 的工作方式分为三部分：

1. MCP Host（主机/客户端）： 也就是你用的 AI 软件。目前最典型的是 Claude Desktop 应用，或者 Cursor 代码编辑器。它们是“大脑”。
2. MCP Server（服务端）： 这是一个小插件/程序，用来暴露数据或功能。

• 例如：有一个 Filesystem MCP Server，它的作用就是允许 AI 读取你指定的文件夹。
• 例如：有一个 Postgres MCP Server，它的作用就是允许 AI 执行 SQL 查询。

3. Local Resources / Tools（资源/工具）： 实际的数据（文件、数据库记录等）。

流程示例：

你在 Claude Desktop 里问：“帮我总结一下 D:\Project\docs 目录下的所有 PDF 文件内容。”

1. Claude Desktop (Host) 发送请求给 FileSystem (MCP Server)。

2. MCP Server 去读取硬盘文件。

3. MCP Server 把文件内容传回给 Claude。

4. Claude 生成总结发给你。

3. 对你的意义（作为 IT 工程师）

既然你有 IT 背景并且在研究 RAG 和 AI 应用，MCP 对你非常有价值：

1. 更简单的 RAG 实现： 以前做 RAG（检索增强生成）你需要写代码去切分文档、存向量库、检索。现在你可以直接运行一个 MCP Server，让 Claude 直接读取你的知识库。
2. 本地数据交互： 你可以使用 MCP 让 AI 安全地访问你电脑上的日志文件、代码库，而不需要把文件手动上传到网页端。
3. 开发机会： 作为一个 Python 开发者，你可以自己写一个 MCP Server。比如，写一个脚本查询你以前开店的记账 Excel，然后让 AI 随时回答“上个月哪天通过卖奶茶赚得最多”。

4. 如何体验？

如果你想试试，最简单的路径是：

1. 下载并安装 Claude Desktop (Windows/Mac)。
2. 配置 filesystem MCP server（这是官方提供的一个示例，允许 Claude 读取你电脑的文件）。

• 这就需要用到你刚才修好的 Python 环境了！你需要用 npx 或者 python 来运行这些 Server。

总结：MCP 是为了让 AI 不再是一个在那自言自语的聊天机器人，而是能真正“长出手脚”去操作你电脑里的数据和工具的标准协议。