什么是 MCP？给大模型装个"万能接口"的新协议
最近AI圈有个新协议火了，它有个像机器人编号的名字叫 MCP（Model Context Protocol）。简单来说，它就像给大模型装了一个"万能接口"，让AI助手可以安全地连接你的文件、数据库甚至公司系统。
为什么需要这个协议？
想象一下ChatGPT突然能读取你的Excel表格，或者Claude能直接查公司数据库，是不是很酷？但现实中，每个程序都要单独开发对接接口，费时费力还不安全。
MCP 就像给所有AI程序制定了统一的"插座标准"：一端连接大模型，另一端连接任何数据源，插上就能用。
三大核心部件
- 智能插座（MCP Server）
装在电脑上的轻量程序，专门负责和你的文件/数据库打交道。比如GitHub插件、财务系统接口都算这类"插座"。 - 电源线（MCP Client）
内嵌在AI程序里的连接器，像Claude桌面版就自带这个部件，负责把AI的请求翻译成插座能听懂的语言。 - 用电设备（MCP Host）
最终使用这些数据的AI应用，比如帮你分析报表的智能助手，或者自动写代码的编程AI。
实际怎么用？
普通用户可能已经用上了却不知道！当你使用最新版Claude时：
- 安装一个「文件阅读插件」（这就是MCP Server）
- 直接对话："帮我总结上周的会议记录"
- Claude通过MCP协议安全读取本地文档，生成摘要
开发者可以用Spring框架快速接入：
<dependency>
<groupId>org.springframework.experimental</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
</dependency>通过标准化接口，就能让AI连接SQL数据库、云文档甚至物联网设备。
这个协议有多重要？
- 安全隔离：AI只能通过指定"插座"访问数据，不会直接接触原始文件
- 生态爆发：已有上百种"插座"适配GitHub、Notion等常用工具
- 跨平台：无论本地电脑还是云端服务器，插上就能用
目前Anthropic、Spring等大厂都在积极布局，或许不久的将来，每个办公软件都会自带MCP接口，让AI真正成为你的数字同事。
以下是用Python伪代码模拟MCP协议的实现逻辑，每个组件都有通俗注释：
# MCP Server（智能插座）
class MCPServer:
def __init__(self, service_name):
self.service_name = service_name # 服务类型（如文件阅读/数据库）
def start(self):
"""启动服务，就像打开插座电源"""
while True:
request = self._wait_for_request() # 持续监听请求
response = self.handle_request(request)
self._send_response(response)
def handle_request(self, request):
"""处理具体请求（伪代码示例）"""
if request.type == "file_read":
return self._read_file(request.path)
elif request.type == "sql_query":
return self._query_database(request.sql)
else:
return {"error": "不支持的操作"}
# 具体服务实现（例如文件服务）
class FileServer(MCPServer):
def _read_file(self, path):
"""实际读取文件的逻辑（这里简化为伪代码）"""
return {"content": f"这是{path}的内容..."}
# --------------------------------------------------------
# MCP Client（电源线）
class MCPClient:
def connect(self, server):
"""连接指定插座"""
self.connection = socket.connect(server.address)
def execute(self, command):
"""发送操作指令"""
self.connection.send(command.to_json())
return self.connection.receive()
# --------------------------------------------------------
# MCP Host（用电设备）
class AIChatHost:
def __init__(self):
self.client = MCPClient() # 内置电源线
def ask_question(self, question):
"""用户提问时触发整个流程"""
# 连接文件插座
self.client.connect(FileServer("文件服务"))
# 将自然语言转换为机器指令（伪代码示例）
if "会议记录" in question:
command = {"type": "file_read", "path": "/docs/meeting.txt"}
# 通过MCP获取数据
result = self.client.execute(command)
# 生成最终回答
return f"总结内容：{result['content'][:50]}..."
# --------------------------------------------------------
# 使用示例（就像插电使用电器）
if __name__ == "__main__":
# 用户使用AI聊天程序
my_ai = AIChatHost()
answer = my_ai.ask_question("请总结上周会议记录")
print(answer) # 输出: 总结内容：这是/docs/meeting.txt的内容...组件关系图解：
用户提问
↓
AI Host → 通过Client → 调用 → File Server
(电源线) (文件插座)