MCP的初步了解

一.个人理解

最近很火的MCP一直看各大公众号的大大们说和看头条有，但是并没有接触过，今天测试了一下python怎么写mcp加上cursor，感觉还是挺方便的，相当于一个电脑，多了很多的扩展坞。

二.下面是deepseek的理解

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的开源协议，旨在为大型语言模型（LLM）提供一种标准化的方式，使其能够无缝连接外部数据源、工具和服务，从而突破传统 AI 模型在动态数据访问和复杂任务处理上的限制。

核心功能与设计

  1. 标准化接口
    MCP 协议通过统一的客户端-服务器架构，定义了一套通用的交互标准。它类似于 AI 领域的“USB 接口”或“HTTP 协议”，允许不同模型（如 Claude、GPT 等）通过标准化接口调用外部工具和数据源，无需为每个工具单独开发适配代码。

  2. 核心组件

    • MCP 主机：发起请求的 AI 应用（如 IDE、聊天机器人）。
    • MCP 客户端：作为中间桥梁，负责与服务器通信。
    • MCP 服务器：提供具体功能的后端服务，可以是本地程序（如 Python、Node.js）或云端服务。

  3. 通信机制
    基于 JSON-RPC 2.0 协议，支持两种通信模式：

    • 本地通信：通过标准输入输出实现，适用于高安全场景（如企业内部数据处理）。
    • 远程通信：基于 SSE（Server-Sent Events）的 HTTP 连接，支持云端扩展。

解决的问题

  1. API 集成碎片化
    传统 Function Call 需要为每个工具单独开发接口，导致重复劳动和兼容性问题。MCP 通过统一标准，使开发者无需关注底层集成细节，专注于业务逻辑。
  2. 数据孤岛与隐私安全
    MCP 支持本地化部署和权限控制，确保敏感数据（如医疗、金融信息）无需上传云端即可处理，降低隐私泄露风险。
  3. 工具生态扩展
    提供“即插即用”的生态支持，开发者可快速集成 GitHub、数据库、浏览器等工具，构建复杂的 AI 工作流（如自动化数据分析、代码生成）。

典型应用场景

  1. 开发者生产力提升

    • 在 IDE 中直接操作数据库、调试代码或调用 API，减少上下文切换。
    • 示例：通过 MCP 生成 React 组件，动态绑定实时天气 API 数据。

  2. 行业解决方案

    • 医疗：整合电子病历、医学影像，辅助诊断并标注依据来源。
    • 金融：实时分析市场数据，生成投资建议与风险预警。
    • 内容创作：连接创意工具（如 Blender），AI 辅助生成 3D 模型或文案。

  3. Web3 与 AI 融合
    MCP 支持连接区块链数据源（如币安钱包），实现智能合约审核、自动化交易等场景。

优势与生态发展

  1. 技术优势

    • 灵活性：支持本地与云端混合部署，兼容主流开发工具（如 LangChain）。
    • 高性能：采用 Streamable HTTP 升级，优化高并发与实时数据传输。
    • 开放性：开源协议，不绑定特定模型或供应商，促进生态多样化。

  2. 生态建设

    • 开发者资源：AIbase 等平台提供 MCP 工具库、教程和社区支持。
    • 企业合作：阿里云、谷歌等厂商集成 MCP，推出端到端 Agent 开发服务，降低企业应用门槛。

未来趋势

MCP 被认为是 AI 生态的“基础设施级协议”，其发展将推动以下方向：

  1. 工具平权化：更多 API 服务将 MCP 化，降低 AI 应用开发门槛。
  2. 多 Agent 协作：解决任务规划与执行效率问题，实现跨领域智能体协同。
  3. 行业标准化：或成为类似 CUDA 的行业标准，但更侧重数据集成而非硬件绑定。

通过 MCP，AI 模型从“对话工具”升级为“任务执行体”，其核心价值在于打通数字世界的“最后一公里”，让 AI 真正融入现实业务场景。

三.简单测试一下

Cursor 通过集成 MCP（Model Context Protocol）协议，能够将 AI 模型与外部工具、数据源及本地系统无缝连接，从而实现更智能的代码自动编写功能

1、Cursor 中配置 MCP Server 的步骤

①. 创建 MCP Server
  • 示例：Python 实现桌面文件列表查询
    安装 MCP SDK 后，编写一个简单的服务端程序： 
    python
     代码解读
    复制代码
    import os
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP()

@mcp.tool()
def get_desktop_files():
    """获取桌面上的文件列表"""
    return os.listdir(os.path.expanduser("~/Desktop"))

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport='stdio')
    通过 @mcp.tool() 注解声明工具函数，AI 可通过 MCP 协议调用此功能。
②. 配置 Cursor 客户端
  • 在 Cursor 设置中添加 MCP Server 的路径（如 mcp.json）： 
    json
     代码解读
    复制代码
    {
  "mcpServers": {
    "listdesktopfiles": {
      "command": "python d:\\demo\\file.py"
    }
  }
}
    重启 Cursor 后，AI 即可识别该服务。

2、利用 MCP 实现代码自动编写

①. 动态数据驱动的代码生成
  • 场景示例：生成基于实时数据的网页
    在提示语中引用 MCP 数据源（如 @todoList.tsx），AI 会自动调用 MCP Server 获取数据并生成代码： 
    plaintext
     代码解读
    复制代码
    “在 @todoList.tsx 中实现展示列表功能，请求 mcpData api/todo-list 获取数据，并渲染为 React 组件。”
    AI 会根据 MCP 返回的 Mock 数据结构生成匹配的 TypeScript 代码。
②. 自动化工具链整合
  • 调试与测试：结合 mocxykit 等工具，AI 可读取浏览器请求日志或本地测试结果，自动生成修复代码。例如，当用户描述“根据最近的 API 错误日志优化请求逻辑”时，AI 通过 MCP 获取日志数据并生成修复方案。
③. 跨平台操作
  • 文件与系统操作：通过 MCP 连接本地终端或数据库，实现如“将生成的代码保存到桌面”或“查询数据库并生成 ORM 模型”等复杂任务。

3、进阶技巧与优化

①. 结构化上下文提示
在提示语中使用 Markdown 分块描述需求，例如：

markdown
 代码解读
复制代码
## 人设：后端开发者
## 任务：创建用户注册接口
## 上下文：使用 Express.js 和 MongoDB
## 输入示例：{ "email": "[email protected]", "password": "123456" }

这能显著提升 AI 生成代码的准确性。

②. 反向费曼学习法
让 AI 复述需求并提出质疑，例如：“你理解的需求是创建 RESTful 接口吗？是否需要验证邮箱格式？”通过交互式对话修正生成结果。

③. 多模型切换
Cursor 支持切换 GPT-4、Claude 等模型，针对不同任务选择最佳模型（如 GPT-4 处理复杂逻辑，Claude 生成创意代码）。

4、案例演示

生成官网页面

①. 需求描述
“使用 HTML/CSS/JS 编写响应式官网，包含导航栏和动态内容切换。” ②. MCP 整合
通过 MCP 获取设计稿数据或品牌配色，生成匹配的样式代码。 ③. 结果
AI 自动生成包含媒体查询、交互动效的完整代码（如网页7中的示例），并支持一键运行测试。

总结

通过 MCP 协议，Cursor 将 AI 编程从静态代码生成升级为动态、上下文感知的智能开发模式。开发者需掌握 MCP Server 的配置与交互设计，结合结构化提示和工具链整合，最大化提升自动化编码效率。未来，随着 MCP 生态的扩展（如支持更多 API 和硬件操作），AI 编程的边界将进一步突破。

注：本文转载自juejin.cn的程序智享家的文章"https://juejin.cn/post/7491309861180325927"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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