1、 MCP（Model Context Protocol）简介
MCP（Model Context Protocol） 是由 Anthropic 推出的开源协议，旨在为大语言模型（LLM）与外部数据源/工具建立标准化、安全的双向连接。它统一了模型与多样数据源（本地文件、API、数据库等）的交互方式，推动 LLM 应用的标准化和去中心化发展。MCP 就像 AI 领域的 “通用接口”，不同的大模型都能通过它无缝接入实时数据、外部数据源等。
通过 MCP，开发者无须针对不同的大模型重复编写集成代码，只需遵循统一的标准即可实现兼容。所有支持 MCP 的大模型，都能直接访问通过该协议接入的数据源、功能或服务。
2、掌握 MCP 的作用
MCP 可能成为 LLM 应用开发的“新 Web 协议”，就像过去 Web 统一于 HTTP 和 REST，未来 AI 应用可能逐步统一于 MCP 这样的协议标准，实现 模型即服务 + 上下文即平台。
1）能让AI应用更加实用
通过MCP，可以让大模型接入实时数据和专有数据源，提高大模型所回复内容的时效性和相关性。比如，如果没有MCP，则聊天机器人在回答问题时只能依赖训练时学到的知识(可能已经过时)；但有了MCP，聊天机器人使可以即时查询数据库和调用工具，获取最新的信息来回答问题。
2）大大简化了集成开发的工作量
以往，要让大模型对接某个新系统，开发者往往需要从头开始编写接口代码。有了MCP，只要该系统有现成的MCP服务器，则实现对接就像插上USB接口一样简单。这意味着学习MCP能让我们迅速掌握将大模型与各种工具对接的方法。对于开发者而言，这是一项很有用的技能:能够用标准化的方法为AI 应用增加功能，而不必每次都重复造轮子。
3）让AI应用更安全且更易于权限管理
在没有标准的时候，让AI应用拥有更多的权限常常伴随着安全隐患。例如，直接把数据库凭证嵌入AI应用可能会有数据泄露风险。 而MCP内置了安全机制，通过正确使用MCP，我们可以更安心地控制AI应用对敏感数据的访问权限。所以，掌握MCP，也就意味着掌握如何在赋予AI应用权限的同时不引入安全问题，这对于个人或企业而言都非常重要。
4）掌握AI应用的发展趋势
MCP代表AI应用的发展趋势，越来越多的AI应用在从封闭走向开放，通过MCP等互联互通。现在入门MCP，无疑能让我们站在一个前沿起点上。
5）让AI应用“落地生根”。
通过掌握MCP，我们不再只限于使用现成的大模型回答问题，而是能够真正让大模型与各种数据库和工具对接，为真实世界的问题提供解决方案。
3、MCP 的使用场景
MCP（Model Context Protocol）作为大模型与外部系统交互的标准化协议，已在多个领域展现出核心价值。
1）金融与客服自动化
银行通过MCP网关整合客户数据、交易系统及风控模型，实现多轮对话中上下文精准传递，支持复杂业务查询（如贷款进度追踪、理财建议）。
2）开发者工具链
IDE通过MCP服务器连接本地文件系统、数据库及云服务，支持AI自动补全、调试和依赖管理。
3）工业与物联网
MCP协调设备级Agent（如传感器）与工厂级Agent（生产调度系统），实现故障预测与实时控制。
4）数据分析与决策
市场趋势预测可以整合CRM/ERP数据生成动态报告，多源医学影像分析可以关联病历库与影像库辅助诊断，自动补充文章关键点可以调用搜索引擎API实时获取资料。
5）跨平台服务集成
高德地图MCP服务解决“多点路径规划”问题（如自动计算两地中点并推荐咖啡馆）。