
## 1. MCP是什么？
**Model Context Protocol** 是Anthropic推出的AI集成开放标准（2024年11月发布），被喻为"AI应用的USB-C接口"。核心解决AI开发中的碎片化集成问题。

### 核心架构
```mermaid
graph LR
A[MCP Client] -->|JSON-RPC 2.0| B[MCP Server]
B --> C[外部数据源]
B --> D[工具接口]
B --> E[资源系统]
```

**关键组件**：
- **工具(Tools)**：LLM可调用的函数（如`get_forecast`）
- **资源(Resources)**：文件或API数据暴露
- **提示(Prompts)**：引导LLM行为的模板
- **通知(Notifications)**：实时更新机制

## 2. 如何使用MCP

### 开发流程
```bash
# 1. 安装工具链
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 2. 创建服务端（Python示例）
uv init weather
uv add "mcp[cli]" httpx

# 3. 编写服务逻辑（weather.py）
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("weather")

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str):
    # 调用天气API逻辑
    return alert_data

# 4. 启动服务
uv run weather.py
```

### 客户端集成
```python
# 连接到MCP服务
from mcp import ClientSession
session = ClientSession(transport_params)

# 调用工具
result = await session.call_tool("get_alerts", {"state": "CA"})
```

## 3. 优秀MCP工具推荐
1. **官方参考服务器**：
   - GitHub/Google Drive/Slack集成 ([GitHub](https://github.com/modelcontextprotocol/servers))
   - Postgres/Stripe连接器
   
2. **生产级工具**：
   - Sentry MCP Server（应用事件监控）
   - MCP Inspector（调试工具）

3. **社区项目**：
   - 文件系统服务器
   - AWS/Azure DevOps集成

## 4. 核心优势与局限
✅ **优势**：
- 解决N×M集成问题
- 支持本地/远程混合部署
- 跨语言SDK（Python/TS/C#/Java）
- 动态工作流支持

⚠️ **局限**：
- 协议复杂性较高
- 安全审计依赖性强
- 社区生态仍在发展中

## 5. 适用场景
- **企业级AI代理**：多步骤工作流编排
- **IDE增强**：实时代码辅助
- **动态内容平台**：CMS与AI结合
- **研究分析**：语义文档处理

## 6. 技术对比
| 技术          | 特点                          | 适用场景               |
|---------------|-------------------------------|----------------------|
| **函数调用**  | 简单直接，输入/输出固定       | 简单API交互          |
| **传统RPC**   | 强类型，性能优                | 微服务通信           |
| **MCP**       | 动态上下文，支持工作流        | AI代理复杂集成       |

> **最佳实践**：结合函数调用处理严格模式需求，用MCP管理动态工作流