近日，Anthropic公司发布了“模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）”。MCP的目标是为AI系统与数据源之间建立统一、开放的连接标准，从而打破现有的数据孤岛，帮助AI模型更加有效地理解和处理数据，为开发者和企业带来更大的灵活性和便利性。
随着AI助手被越来越广泛地采用，行业内对模型能力进行了大量投资，取得了推理和质量方面的快速进展。然而，即使是最先进的AI模型，也因其与数据隔绝，无法从信息孤岛和旧系统中获取数据而受限。每一个新的数据源都需要特定的定制实现，这使得真正的互联系统难以扩展。因此，MCP应运而生，它为AI系统与数据源之间的连接提供了通用的开放标准，替代了当前碎片化的集成方式，从而实现了更简洁、更可靠的数据访问途径。
MCP协议使开发人员能够构建安全的双向连接，将他们的数据源与AI工具相连接。开发人员可以选择通过MCP服务器公开他们的数据，或者构建AI应用程序（即MCP客户端）来连接这些服务器。MCP有三个主要组件：
- MCP规范和SDK：为开发人员提供了用于实现MCP的工具和指南。
- Claude桌面应用中的本地MCP服务器支持：帮助开发人员在本地测试和运行MCP。
- 开源MCP服务器库：包括为流行企业系统（如Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres和Puppeteer）构建的预制MCP服务器，以便快速连接重要数据集。
一些早期采用者，如Block和Apollo，已经将MCP集成到他们的系统中。此外，开发工具公司如Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph也在与MCP合作，以改进他们的平台，使AI代理能够更好地检索与编码任务相关的信息，从而在生成代码时更加精准和有效。
通过MCP，开发人员不再需要为每个数据源维护独立的连接器。随着MCP生态系统的成熟，AI系统在使用不同工具和数据集时将保持一致的上下文，取代当前碎片化的集成方式，实现更可持续的架构。
开发人员可以立即开始构建和测试MCP连接器。Claude for Work的现有用户可以在本地测试MCP服务器，将Claude连接到内部系统和数据集。不久之后，开发人员还将能够获得用于部署远程MCP服务器的工具包，以服务于整个Claude for Work组织。
Anthropic致力于将MCP打造成一个协作的开源项目和生态系统，并希望听取来自开发人员和企业的反馈，无论是AI工具开发者、希望利用现有数据的企业，还是正在探索前沿技术的早期采用者，都被邀请共同建设面向未来的、具备上下文感知能力的AI。