定义

MCP（模型上下文协议）是一种开源协议，它使人工智能应用能够安全地连接外部数据源和工具。它为人工智能模型提供了一种标准化的方式，使其能够在确保安全性和数据完整性的前提下访问和交互各种系统、数据库和服务。MCP充当人工智能应用与更广泛的软件生态系统之间的桥梁，从而实现更加动态和情境感知的人工智能交互。

MCP 为人工智能应用解决了什么问题？

MCP 解决了人工智能模型与实时数据和外部系统隔离的难题。如果没有 MCP，人工智能应用通常只能处理静态或有限的信息。MCP 使人工智能模型能够访问实时数据库、API、文件系统和其他工具，从而提升其在实际业务应用中的实用性和准确性。

MCP如何确保AI与外部系统连接时的安全性？

MCP 内置了身份验证机制、权限控制和安全通信通道等安全功能。它允许组织精确定义 AI 应用程序可以访问哪些数据和工具，从而确保敏感信息受到保护，同时又能实现有用的 AI 功能。

我需要是开发人员才能使用MCP吗？

虽然 MCP 是一种技术协议，但许多低代码平台和 AI 工具都已将 MCP 支持集成到用户友好的界面中。这意味着业务用户通常无需了解底层技术实现即可受益于 MCP 功能。

MCP可以连接哪些类型的外部系统？

MCP 可以连接到各种系统，包括数据库（SQL、NoSQL）、文件存储系统、Web API、业务应用程序（CRM、ERP）、云服务和自定义工具。该协议设计灵活且可扩展，几乎可以支持任何类型的数据源或服务。

MCP 与传统 API 集成有何不同？

与需要为每个连接进行定制集成工作的传统 API 不同，MCP 提供了一种标准化的协议，AI 应用可以使用该协议以一致的方式连接到多个系统。这既减少了开发时间和复杂性，又提供了专为 AI 应用场景设计的更佳安全性和上下文管理。