MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年提出的一种开放协议。它的目标很明确：让大语言模型（比如 Claude）不仅能“说”，还能“做”——也就是说，它不只是聊天工具，更是一个能帮你自动完成任务的数字助理。
比如，它可以自动查数据库、读写本地文件、发送邮件，甚至控制你的电脑工具，而这些都通过一个统一、规范、安全的方式完成。
这篇文章会一步步带你了解 MCP 是什么、适合谁、能干什么、怎么用，以及 2025 年有哪些新变化。无论你是刚入门的开发者，还是刚接触 AI 工具的工程师，都可以快速上手。
什么是 MCP？
简单来说，MCP 就像是“AI 世界里的万能插座”。它让各种大语言模型可以通过统一的方式连接外部工具，比如：
- 本地文件系统（读取或写入文件）
- 数据库（查询或更新数据）
- 网络 API（获取天气、股票、用户信息等）
- 邮件服务（自动发送提醒或报告）
传统方式的问题是什么？
如果你之前用过模型配合工具，可能会发现一个难点：每次集成都要写一堆自定义代码，而且不同模型的方式还不一样，维护成本高。而 MCP 的目标就是：把这些连接方式标准化。
MCP 的设计核心，正是为了解决 AI 落地过程中的几个痛点：
统一接口：过去每个模型、每个工具都有自己的一套 API，现在有了 MCP，所有操作都能通过一种规范来完成，写一次工具，多模型通用。
上下文共享：AI 在执行一系列任务时，能够“记得住”前后步骤。比如读取了文件后再发送邮件，它知道你要发的是哪个内容，不需要你重复输入。
权限控制：MCP 支持精细的权限管理。比如删除文件、访问敏感数据等操作，模型不能直接执行，必须你确认后才能继续。这让使用更安全、可控。
举个例子：
假设你对 Claude 说：
“把上周的销售数据总结一下，发给张总。”
Claude 可以借助 MCP 自动完成以下动作：
过去你可能需要自己从数据库导出数据，整理 Excel，再打开邮件发送。而现在，Claude 可以借助 MCP 自动完成下面这些动作：
- 从数据库里提取上周的销售记录；
- 自动生成一份简明的摘要报告；
- 调用邮件服务，把报告发给指定收件人。
你要做的？只是一句话指令。
MCP 怎么运作？
从技术上看，MCP 的结构其实不复杂，由三大部分组成：
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| MCP Host | 启动 AI 的地方，比如 Claude Desktop 或 Cursor 编辑器 |
| MCP Client | 翻译自然语言请求，把你的话转成标准格式 |
| MCP Server | 真正执行操作的地方，比如读取文件、发网络请求等 |
这套结构把用户输入和实际执行分离开了，确保安全、灵活，还便于开发者自定义行为。
2025 年的新变化
进入 2025 年后，MCP 又有了几项关键升级，让它变得更安全、更快、适配更多场景：
| 能力 | 变化内容 | 有什么用 |
|---|---|---|
| 安全性 | 增加 OAuth 2.1 验证机制 | 操作敏感数据更放心 |
| 通信效率 | 新增单通道传输方式 | 响应速度更快，适配云函数 |
| 风险控制 | 支持标记高风险操作 | 比如删除文件前必须你确认 |
示例代码：标记删除操作需要用户确认
{
"name": "delete_file",
"annotations": {
"destructiveHint": true
}
}
这段 JSON 定义了一个“删除文件”的操作，并标记它为破坏性操作，模型在执行前必须提示用户确认。
MCP 和其他技术的区别是什么？
很多朋友会问：那 MCP 和 Function Calling、API 接口、AI Agent 有什么不同？我们用下表来总结一下：
| 技术 | 用途 | 和 MCP 有什么不同 |
|---|---|---|
| Function Calling | 模型内置小工具 | 工具固定，不能动态接新功能 |
| API 接口 | 普通系统调用方式 | 没有上下文管理，AI 用起来不顺畅 |
| AI Agent | 决策型智能体 | 需要 MCP 执行实际动作，相当于 MCP 是它的“工具箱” |
一句话总结：Function 是“快捷键”，MCP 是“外接工具”，Agent 是“懂操作的助手”。
结语
MCP 让 AI 从“对话者”变成了“行动者”。不再只是回答问题，更能动手干活，而且是安全、标准、跨平台的。
随着更多模型支持 MCP，不管你用的是 Claude、GPT，还是未来的新模型，只需要学习一次 MCP，就能控制一整套工作流程。对于初学者来说，这是一扇通往自动化世界的大门。
