第1章
什么是MCP

在軟件開發領域存在一個難題，我們可以稱其為“M×N問題”：當多個應用（M）需要對接多個外部擴展（N）時，如果缺乏統一的標準，每一對組合都得單獨適配。這意味著每新增一個應用或一個擴展，整體的集成工作量就會按照M×N的復雜度增長。例如，從3個應用和4個擴展增加到4個應用和5個擴展時，工作量會從適配12個連接關系增加到適配20個連接關系。

在AI應用開發領域，這個問題尤其突出。AI應用需要調用各類外部工具來擴展自身的能力，比如獲取實時信息、訪問數據庫、處理本地文件等。但AI應用和工具往往來自不同的開發團隊，缺少統一的對接標準，這就導致開發者需要為每個AI應用-工具組合單獨開發適配邏輯——重復勞動多，溝通成本高，維護難度也越來越大。

通過一個通用的協議，解決AI應用與外部工具的集成難題，是MCP設計的出發點。圖1-1中所示是使用MCP降低M×N（M、N均為4）問題復雜度的一個示例。

圖1-1 通過MCP降低M×N問題的復雜度

2024年11月25日，Anthropic公司以MIT許可證開源發布MCP，成為AI發展歷程中的一個重要里程碑。

MCP是Model Context Protocol的縮寫，中文譯為“模型上下文協議”。MCP約定了AI應用如何規范地集成外部工具，實現為大模型（Large Language Model）補充上下文（Context）的目的，其本質是應用層協議（Protocol）。

協議即標準。標準的制定，是為了推動行業形成一種共識。共識一旦形成，不僅能降低重復開發的成本，更能推動整個生態系統有序、快速地發展。

我們可以用“秦始皇統一六國”的例子來簡單類比MCP誕生的意義。戰國時期，七國各自為政，使用不同的文字、貨幣和度量衡，不同小國之間交流困難，經濟、文化、科技發展緩慢。秦始皇統一六國后，為了方便管理，統一了文字、貨幣和度量衡。從此，各國之間的交流變得方便，經濟、文化、科技發展迅速。

“一法度衡石丈尺。車同軌，書同文字。”

——《史記·秦始皇本紀》