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> 什么是MCP？<p>模型上下文协议（MCP）是一种标准化协议，用于将人工智能代理连接到各种外部工具和数据源。<p>可以将其想象成一个USB-C接口——但用于人工智能应用。<p>> 为什么使用MCP而不是传统API？<p>将人工智能系统连接到外部工具涉及整合多个API。每个API集成都意味着需要单独的代码、文档、认证方法、错误处理和维护。<p>> MCP与API的快速比较<p>关键区别
单一协议：MCP作为标准化的“连接器”，整合一个MCP意味着可以潜在访问多个工具和服务，而不仅仅是一个<p>动态发现：MCP允许人工智能模型动态发现并与可用工具互动，而无需对每个集成都有硬编码的知识<p>双向通信：MCP支持持久的实时双向通信——类似于WebSockets。人工智能模型可以动态地检索信息并触发操作<p>> 架构
MCP主机：这些是需要访问外部数据或工具的应用程序（如Claude Desktop或AI驱动的IDE）<p>MCP客户端：它们与MCP服务器保持专用的一对一连接<p>MCP服务器：轻量级服务器通过MCP暴露特定功能，连接到本地或远程数据源<p>> 何时使用MCP？<p>- 用例1
智能客户支持系统<p>使用API：一家公司通过整合CRM（例如Salesforce）、工单系统（例如Zendesk）和知识库的API构建聊天机器人，需要为认证、数据检索和响应生成编写自定义逻辑。<p>使用MCP：AI支持助手可以无缝地提取客户历史记录、检查订单状态并建议解决方案，而无需直接的API集成。它通过MCP动态与CRM、工单和常见问题解答系统互动，减少复杂性并提高响应速度。<p>- 用例2
AI驱动的个人财务管理器<p>使用API：个人财务应用整合多个银行、信用卡、投资平台和费用追踪的API，每个都需要单独的认证和数据处理。<p>使用MCP：AI财务助手轻松聚合交易、分类支出、跟踪投资并提供财务洞察，通过MCP连接所有金融服务——无需为每个机构编写自定义API逻辑。<p>- 用例3
自主代码重构与优化<p>使用API：开发人员分别整合多个工具——静态分析（例如SonarQube）、性能分析（例如PySpy）和安全扫描（例如Snyk）。每个都需要为API认证、数据处理和结果聚合编写自定义逻辑。<p>使用MCP：AI驱动的编码助手通过统一的MCP层无缝分析、重构、优化和保护代码。它动态应用最佳实践，建议改进，并确保合规，而无需手动API集成。<p>何时传统API更好？
对特定、受限功能的精确控制<p>通过紧密耦合的集成实现优化性能<p>在最小的AI驱动自主性下实现高可预测性<p>MCP非常适合灵活、上下文感知的应用，但可能不适合高度控制、确定性的用例。<p>更多信息请访问： https://www.youtube.com/watch?v=BwB1Jcw8Z-8