主要观点总结
本文重点介绍如何快速实战上手使用模型上下文协议（MCP）。文章介绍了MCP的简介、核心解决的问题、与functionCall的关系、快速使用MCP服务以及快速搭建MCP服务等内容。
关键观点总结
关键观点1: MCP协议简介
文章介绍了模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，可以实现LLM应用与外部数据源和工具的无缝集成，为AI应用提供了连接LLM与所需的上下文的一种标准化方式。
关键观点2: MCP核心解决的问题
文章阐述了MCP核心解决的问题是打通模型与工具、与现实世界、与人类所见、所思、所想的最后一公里，解决了传统开发模式中大模型调用外部服务经历的技术链路的各种问题。
关键观点3: 快速使用MCP服务
文章详细介绍了如何使用MCP服务，包括安装vscode和cline，配置cline使用的大模型，使用现成的MCP Server，以及快速体验使用Puppeteer MCP和高德地图MCP等。
关键观点4: 快速搭建MCP服务
文章介绍了如何快速搭建一个MCP Server，让cline来调用，包括使用FastMCP创建Python MCP server demo的步骤。
关键观点5: 展望
文章对未来进行了展望，讨论了技术层面、产品层面和人文层面可能出现的变革和机遇，如服务发现机制的进化、性能优化新范式、多模态工具引擎的出现等。
文章预览
阿里妹导读 本文重点讲述如何快速实战上手MCP。 一、MCP介绍 去年 11 月，由Claude的母公司 Anthropic 推出了模型上下文协议(MCP)，MCP是一种开放协议，可以实现LLM应用与外部数据源和工具的无缝集成。无论您是在构建一个AI驱动的IDE、增强聊天界面，还是创建定制的AI工作流程，MCP都能提供连接LLM与所需的上下文的一种标准化方式。 MCP实现了两大突破： 面向开发者的服务封装： 将任意功能封装为标准化工具（Tool）或资源（Resource） 面向模型的自然交互： 大模型通过协议自解释文档，实现零样本工具调用 网络上目前有很多介绍MCP原理的文章值得一读，在这里就不一一列举了，小伙伴们可以自行搜索了解，本文重点在快速实战上手MCP。 二、MCP核心解决的问题 传统范式之困： 在传统开发模式中，大模型调用外部服务需要经历复杂的技术链路： 自然语言
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