今年以来，大公司在模型本身的更新迭代上放慢了脚步，转而将部分资源投入到AI应用生态上。各种概念层出不穷，虽然我合理怀疑这些概念中的绝大部分在一年后可能鲜有提及，但是为了赶潮流，还是学习一些必要的概念。MCP应该是其中绕不开的话题。
为了让大模型的能力不止于chat，必须让大模型具备调用外部工具的能力。由于工具和大模型的厂商非常多，他们的对接就需要一个统一的协议，也就是MCP。MCP的三大组成部分：Host，Server，Client。假设你正在使用 Claude Desktop (Host) 询问：“我桌面上有哪些文档？”
- Host：Claude Desktop 作为 Host，负责接收你的提问并与 Claude 模型交互。Host是Client的宿主机。
- Client：当 Claude 模型决定需要访问你的文件系统时，Host 中内置的 MCP Client 会被激活。这个 Client 负责与适当的 MCP Server 建立连接。
- Server：在这个例子中，文件系统 MCP Server 会被调用。它负责执行实际的文件扫描操作，访问你的桌面目录，并返回找到的文档列表。
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Host和Client都是大模型厂商开发和集成在一起的。开发者只要实现Server。
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Server和Client不一定在一台机器上。比如，查找本机文件的Server肯定用户本地机器，而在12306查票买票场景，Server就放在12306机器上。
MCP的工作原理是什么？当用户提出一个问题时：
- 客户端（Claude Desktop / Cursor）将你的问题发送给 Claude。
- Claude 分析可用的工具，并决定使用哪一个（或多个）。
- 客户端通过 MCP Server 执行所选的工具。
- 工具的执行结果被送回给 Claude。
- Claude 结合执行结果构造最终的 prompt 并生成自然语言的回应。
- 回应最终展示给用户！
参考：
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