Claude 大升级!MCP 协议开启 AI 编程新时代

Claude 进化：从 AI 助手到全能编程工具

Anthropic 又发大礼包了!现在 Claude 不仅仅是一个 AI 助手,它自己就是一台服务器。用户可以通过 Claude 直接连接 GitHub,实现 AI 自己写代码、创建仓库、Push 代码、创建 Issue、创建分支、创建 PR 的一条龙服务。全程无需离开聊天界面,人类程序员只需提出需求,彻底退化成产品经理（狗头）。

本地与远程资源无缝访问

除了访问外部资源,Claude 还能在本地创建、读取和编辑文件和文件夹。甚至可以多种能力组合,先联网搜索获取资料,再把处理好的内容填入本地 HTML 文件。有人可能认为这不过是一个更为花哨的开发者版 GPT 插件,但 Claude 的野心远不止于此。

MCP 协议：AI 与数据源的桥梁

新能力背后是一套通信协议 MCP（Model Context Protocol）。就像互联网靠 HTTP 标准化了浏览器和服务器之间的信息交换过程,MCP 协议也是标准化 AI Agent 和不同数据源（包括内容存储库、业务工具和开发环境）之间通信的一次尝试。Anthropic 计划将 MCP 协议推动成行业开放标准。

轻松搭建 MCP 服务器

你可能会问,MCP 听起来很棒,但搭建对应的服务器是否复杂?实际上,Claude 桌面版 App 更新后已内置 MCP 服务器支持,只需修改配置文件、重启即可生效。

行业反响

首批合作伙伴、AI 编程工具 Replit 总裁盛赞 MCP 将成为 AI Agent 与互联网生态之间的通用语言。也有开发者表示 “看起来很疯狂”,Claude 在接管个人电脑之后,再次接管了服务器。然而,也有一些人持怀疑态度,担心 MCP 协议最终没有成为行业通用标准,只是会让生态更加混乱。

MCP 协议的潜力与挑战

那么 Claude 家力推的 MCP 协议是否有潜力一统江湖呢?我们需要从协议本身的设计、性能、开放性、易用性等方面来考察。

当前 LLM 应用的痛点

首先,随着大模型从纯聊天机器人走向以智能助手为代表的 Agent 应用,由于 Agent 需要的操作日益复杂,全球应用开发者们都面临一个相同的痛点 —— 数据隔离。简单说,一旦 LLM 应用需要访问外部数据,开发者就得写一大堆定制代码,又麻烦又重复。这样一来,别说实现 AGI 了,就连构建真正互联的 AI 系统都难以推进。

MCP 提供的解决方案

面对这些痛点,Anthropic 带着它的 MCP（模型上下文协议）闪亮登场了!一句话,MCP 协议就像 AI 系统与数据源之间的一座桥梁,允许开发者在数据源和 AI 工具之间建立双向连接。MCP 采用客户端 - 服务器架构,多个服务可以连接到任何兼容的客户端。客户端可以是 Claude Desktop、IDE 或其他 AI 工具,服务器则充当适配器,暴露数据源。

MCP 的优势

MCP 协议的优势在于,以后不管是访问本地资源（数据库、文件、服务）,还是访问远程资源（如 Slack、GitHub API）,都能用同一个协议。而且支持的数据形式非常多样,包括文件内容、数据库记录、API 响应、实时系统数据、屏幕截图和图像、日志文件等,几乎覆盖了所有类型。

此外,MCP 协议具有良好的可扩展性,还能提供：

Prompts：可以重复使用的模版和工作流程（包括多步骤）。
Tools：从系统操作到 API 集成,再到运行数据处理任务的一切工具。
Transports：客户端和服务器之间通过 JSON-RPC 2.0 进行的请求、响应和通知,包括对服务器到客户端流和其它自定义传输的支持（目前尚未提及 WebSocket / WebRTC）。
1. 当前 LLM 应用的痛点：数据隔离导致开发者需要编写大量定制代码。
2. MCP 提供的解决方案：通过标准化协议连接 AI 工具与数据源,减少开发者的重复工作。
3. 快速入门指南：帮助开发者快速上手 MCP 协议和相关工具。
  
  Sampling：允许服务器通过客户端请求 LLM 完成复杂智能体行为,包括评估成本优先级、速度优先级和智能优先级等。
  
  安全机制与本地运行
  
  MCP 服务器还内置了安全机制,允许服务器自己控制资源,不用把 API 密钥给 LLM 提供商。不过需要提醒的是,目前 MCP 仅支持本地运行（服务器需要在自己的机器上）,官方正计划构建具有企业级身份验证的远程服务器支持（为企业内部共享提供支持）。
  
  5 分钟快速入门指南
  
  即日起,MCP 本地可用,官方还提供了 5 分钟快速入门指南。以下是官方公告的主要看点：
未来展望

官方公告和资源链接如下：
总结

Claude 的这次升级和 MCP 协议的推出,标志着 AI 编程工具进入了一个全新的时代。通过标准化的通信协议,开发者可以更轻松地连接和操作各种数据源,提升开发效率,减少重复劳动。虽然 MCP 协议能否成为行业通用标准还有待观察,但其设计理念和实际应用潜力无疑为 AI 技术的发展带来了新的可能性。

未来,随着 MCP 协议的逐步推广和完善,我们有理由期待一个更加互联和智能的 AI 生态系统。开发者们,准备好迎接这个全新的编程时代吧!