MCP协议入门指南 - AI Agent开发的通用标准
深入解读Model Context Protocol (MCP) 协议，了解Linux Foundation Agentic AI基金会成立背景、MCP架构原理及开发者快速入门指南
2025年12月9日，一个重塑AI Agent开发格局的事件发生了：Linux Foundation宣布成立Agentic AI基金会，而Anthropic正式将其开发的Model Context Protocol (MCP) 协议捐赠给这个新基金会。这标志着AI Agent开发进入了一个全新的标准化时代。
什么是MCP协议？
Model Context Protocol (MCP) 是由Anthropic开发的一套开放标准协议，旨在解决AI模型与外部工具、数据源和应用程序之间的连接问题。
简单来说，MCP就像是AI Agent世界的”USB接口”——它定义了一套统一的通信规范，让不同的AI模型能够以标准化的方式调用各种外部工具和服务。
为什么需要MCP？
在MCP出现之前，每个AI工具厂商都在开发自己的集成方案：
- Cursor有自己的工具调用方式
- Claude Code有独立的实现
- GitHub Copilot采用另一套架构
这种碎片化导致了几个严重问题：
- 开发者负担重：为每个AI工具单独开发集成
- 生态割裂：工具和插件无法跨平台复用
- 创新受限：大量精力浪费在重复建设上
MCP的出现，正是要打破这种困境。
Agentic AI基金会：巨头联手
Linux Foundation Agentic AI基金会的成立阵容堪称豪华：
| 贡献方 | 贡献内容 |
|---|---|
| Anthropic | MCP协议 |
| OpenAI | AGENTS.md开放格式 |
| Block | goose开源框架 |
白金会员更是囊括了科技界最强阵容：
- Amazon Web Services
- Anthropic
- Block
- Bloomberg
- Cloudflare
- Microsoft
- OpenAI
这意味着，无论你使用的是Claude、GPT还是Gemini，未来都将遵循同样的Agent开发标准。
MCP架构原理
MCP采用经典的客户端-服务器架构：
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ MCP Client │◄────────►│ MCP Server │
│ (AI 应用/IDE) │ MCP │ (工具/数据源) │
│ │ 协议 │ │
│ - Claude Code │ │ - 文件系统 │
│ - Cursor │ │ - API 服务 │
│ - 自定义应用 │ │ - 数据库 │
└──────────────────┘ └──────────────────┘核心概念
- Resources（资源）：向AI模型暴露的数据源
- Tools（工具）：AI可以调用的功能接口
- Prompts（提示）：预定义的交互模板
- Sampling（采样）：服务器向AI请求生成内容
工作流程
当你在Claude Code中要求”帮我读取并分析项目的package.json文件”时：
- Claude Code（MCP Client）解析你的请求
- 通过MCP协议连接文件系统MCP Server
- MCP Server读取文件内容并返回
- Claude分析文件内容并给出响应
整个过程对用户透明，但背后是标准化的协议在驱动。
当前支持MCP的工具
AI IDE类
| 工具 | MCP支持状态 |
|---|---|
| Claude Code | ✅ 原生支持 |
| Cursor | ✅ 原生支持 |
| VS Code + Continue | ✅ 扩展支持 |
| Windsurf | ✅ 支持中 |
官方MCP服务器
Anthropic和社区已提供多个开箱即用的MCP服务器：
- Filesystem：本地文件读写
- Git：版本控制操作
- Postgres/SQLite：数据库访问
- Puppeteer：浏览器自动化
- Slack：消息发送
- Google Drive：云存储访问
开发者快速入门
环境准备
MCP服务器支持多种语言开发，官方推荐使用TypeScript或Python：
# 使用官方模板创建MCP服务器
npx @modelcontextprotocol/create-server my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm install基础示例
创建一个简单的天气查询MCP服务器：
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
const server = new Server(
{ name: "weather-server", version: "1.0.0" },
{ capabilities: { tools: {} } }
);
// 定义工具
server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
tools: [{
name: "get_weather",
description: "获取指定城市的天气信息",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
city: { type: "string", description: "城市名称" }
},
required: ["city"]
}
}]
}));
// 实现工具逻辑
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
if (request.params.name === "get_weather") {
const city = request.params.arguments.city;
// 实际项目中这里调用天气API
return {
content: [{ type: "text", text: `${city}今日天气：晴，温度15°C` }]
};
}
});
// 启动服务器
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);在Claude Code中配置
编辑 ~/.config/claude-code/config.json：
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/my-mcp-server/build/index.js"]
}
}
}重启Claude Code后，即可使用自定义的天气查询功能。
MCP与Claude API集成
Claude 4发布时，Anthropic也推出了MCP连接器功能，大大简化了远程MCP服务器的接入：
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20251022",
max_tokens=1024,
mcp_servers=[
{
"type": "url",
"url": "https://your-mcp-server.com/mcp",
"name": "custom-tools"
}
],
messages=[{"role": "user", "content": "使用自定义工具完成任务"}]
)无需编写客户端代码，Claude会自动处理：
- 连接MCP服务器
- 检索可用工具
- 决策并执行工具调用
- 管理认证和错误处理
未来展望
Agentic AI基金会的成立，预示着几个重要趋势：
1. 标准统一
MCP有望成为AI Agent领域的事实标准，类似于HTTP之于Web。这将极大促进工具和插件生态的繁荣。
2. 跨平台互操作
为Claude开发的MCP服务器，未来可能直接在GPT或Gemini上使用，反之亦然。
3. 企业级应用加速
统一标准降低了企业采用AI Agent的风险，不再担心厂商锁定问题。
4. 开发者生态爆发
标准化意味着一次开发，多处运行。预计2026年将看到MCP服务器生态的爆发式增长。
总结
MCP协议的开放和Agentic AI基金会的成立，是AI Agent发展史上的里程碑事件。对于开发者而言，现在正是学习和拥抱MCP的最佳时机：
- 立即可用：Claude Code和Cursor已原生支持
- 学习曲线平缓：基于JSON-RPC，概念简单
- 生态正在形成：早期参与机会巨大
作为独立开发者，掌握MCP协议将让你在AI Agent开发浪潮中占据先机。建议从官方文档开始，动手尝试创建第一个MCP服务器，亲身体验这个即将改变AI开发方式的新标准。
相关阅读：