模型上下文协议 (MCP)：AI 与外部世界的标准化连接框架

主要观点总结

本文介绍了模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）的定义、核心特性与价值，以及开发、安装和使用 MCP 服务器的基础流程。通过实例（以 Cherry Studio 为例）展示了如何配置和使用 MCP 服务器。

关键观点总结

关键观点1: 什么是模型上下文协议（MCP）

MCP 是由 Anthropic 公司（Claude AI 的创造者）推出的一项开放协议，其核心目标是建立统一、安全、高效的标准，解决当前 AI 生态中集成碎片化、开发重复和安全隐患等挑战。

关键观点2: MCP的核心特性与价值

包括标准化接口、统一资源定义、统一工具调用、安全性、模块化等。这些特性使得 MCP 在连接 AI 模型与外部资源时具有高效、可靠的优势。

关键观点3: 如何开发一个 MCP 服务器

包括项目初始化、安装核心依赖、创建服务器入口、定义功能（工具、资源与提示词）等步骤。通过实例详细解释了每个步骤的实现方法。

关键观点4: 如何安装和使用 MCP 服务器

包括在项目中注册功能、配置与安装为全局工具的使用流程。以 Cherry Studio 为例，展示了如何配置 MCP 服务器并使用其提供的功能。