三、为什么需要MCP？打破AI的“工具孤岛”
在MCP出现之前，大模型应用开发面临三大核心痛点：
● 工具集成复杂：每个模型厂商使用不同的工具调用格式，开发者需要反复编写适配代码
● 能力扩展困难：模型本身无法直接操作现实世界，需要外部工具辅助但连接复杂
● 资源重复浪费：相同功能的工具需要为不同模型开发不同版本接口
Anthropic在发布MCP时明确指出，其目标正是解决 “M×N集成问题”：当有M个大模型需要连接N个工具时，传统方式需要开发M×N个连接器，而MCP只需要M+N个适配器。这种标准化极大降低了开发复杂度。
使用MCP之后
MCP增强了AI高效连接外部工具与数据的能力：
● 任何支持MCP的工具都能被任何兼容MCP的大模型直接调用
● 开发者不再需要为每个工具和每个模型单独编写连接代码
● 用户可以通过自然语言指令MCP调用外部工具的工作流程只需简单三步：
● 用户通过自然语言提出请求（如“查上海今日天气”）
● MCP客户端（大模型）分析请求，生成结构化工具调用指令
● MCP服务器执行操作（如调用天气API）并返回结果
四、MCP的核心组件
MCP遵循客户端 - 服务器架构，主要由以下三个核心组件构成：
MCP主机（MCP Hosts）
这是搭载AI智能体的应用系统，如常见的聊天应用、AI驱动的集成开发环境（IDE）或商业智能平台等。它的主要作用是发起请求，当用户在这些应用中提出问题或指令时，MCP主机便开始工作。例如，在一个智能客服聊天应用中，用户输入咨询问题，该应用作为MCP主机，会将这个问题相关的请求发送出去。
MCP 客户端（MCP Clients）
它位于Host应用程序内部，是一个接口层。其主要职责是管理与 MCP服务器的点对点连接，包括请求标准化、响应处理以及安全/身份验证等任务。比如，MCP客户端会将 MCP主机发送过来的请求进行整理和规范，使其符合 MCP 协议的要求，然后再发送给 MCP服务器；同时，它也负责接收MCP服务器返回的响应，并将其处理成 MCP主机能够理解的格式。
MCP 服务器（MCP Servers）
依据MCP标准，公开提供上下文数据、工具或API服务。服务器可以连接各类数据源，包括关系型与NoSQL数据库、各标准API、本地文件乃至代码等。它能够为AI提供结构化的实时相关信息（资源）、使AI能与外部服务交互的可执行函数（工具）以及影响AI响应生成的预定义模板或指令（提示）。例如，当AI需要查询数据库中的某些数据时，MCP服务器会负责连接相应的数据库，并将查询结果返回给AI。让AI助手完成真实世界的任务
