目录
提供预构建的集成:
工具:授权AI与现实世界互动
最新更新
>

结论

首页 科技周边 人工智能 什么是模型上下文协议(MCP)?

什么是模型上下文协议(MCP)?

Mar 03, 2025 pm 07:09 PM

模型上下文协议(MCP):AI和DATA

的通用连接器

>我们都熟悉AI在日常编码中的作用。 REPLIT,GitHub副词,黑匣子AI和光标IDE只是AI如何简化我们的工作流程的几个示例。 但是,请想象一下,如果这些AI工具可以访问>任何数据源 - 本地文件或远程服务 - 而无需为每个连接提供自定义代码。 这就是>模型上下文协议(MCP)。 目录的

>

什么是mcp?
  • 为什么MCP很重要?
  • >现实世界应用和早期采用
  • MCP的工作方式:简化的解释
  • > mcp in Action
  • 专家意见
  • 开始使用MCP
  • 工具:授权AI与现实世界互动
  • 最新更新
  • 未来的发展
  • 术语词汇表
  • 结论
  • 什么是mcp?
MCP是一个开放标准,可以在数据和AI驱动的应用程序之间建立安全的双向通信。 它本质上是AI的通用连接器,可以使各种工具和数据源无缝交互。

对于开发人员而言,

>

>

>根据单个标准协议构建,消除了每个数据源的自定义连接器的需求。 对于AI工具,
    >
  • > 访问所需的精确信息,无论其位置如何
  • 为什么MCP很重要?
  • 随着AI助理成为我们工作流程不可或缺的一部分,确保他们具有必要的背景至关重要。 当前,每个新数据源通常都需要自定义代码 - 一个繁琐且效率低下的过程。 MCP简化了这一点:>

提供预构建的集成:

不断增长的即将使用的连接器的库。

>提供灵活性:

很容易在不同的AI提供商之间切换。
  • 优先考虑安全性:最佳实践确保数据在基础架构中保持安全。
  • “在Block,开源不仅是开发模型;它是我们工作的基础。像MCP这样的开放技术以可访问,透明和协作的方式将AI连接到现实世界中的应用程序。
  • >现实世界应用和早期采用
  • Block和Apollo等公司已经整合了MCP。 开发工具提供商(例如ZED,Replit,Codlegraph和SourceGraph)也正在探索其潜力。这使AI代理可以访问更多相关的信息,从而提高了代码质量和更少的迭代。 MCP的工作方式:简化的解释

MCP使用客户端服务器体系结构:

  • > MCP主机:应用程序(例如Claude Desktop或IDES),需要通过MCP访问数据
  • MCP客户端:保持与MCP服务器一对一的连接。
  • > MCP服务器:轻量级适配器暴露特定的数据源或工具。>
  • >
  • >本地数据源:您的计算机的文件,数据库和服务。
  • 远程服务:外部系统(例如github或slack)可以通过Internet访问。>

What is Model Context Protocol (MCP)?

该过程涉及初始化,消息交换(请求响应和通知)和终止。

> mcp in Action

使用Claude Desktop App的演示演示展示了MCP的功能:Claude直接连接到GitHub,创建一个新的存储库,并通过简单的MCP集成提交拉动请求。 在Claude Desktop设置MCP之后,这种集成花了不到一个小时的时间。

专家意见

> Alex Albert(@Alexalbert__)X亮点:>

挑战:

由于需要每个数据源的自定义代码,因此将LLM与外部系统连接的困难。
    MCP解决方案
  • > 资源,工具和提示共享的标准协议。
  • 关键MCP功能:用于本地和远程资源的统一体系结构,超越数据共享(工具和提示),内置安全性以及通过增强身份验证的将来的远程服务器支持。
  • 开始使用MCP MCP
  • 用于快速设置。 诸如GITHUB,SLACK,SQL数据库,本地文件和搜索引擎等平台的预先构建的服务器可在五分钟内实现集成。 详细说明可在模型上下文协议网站上找到。

工具:授权AI与现实世界互动

> MCP的“工具”功能允许服务器公开可执行的功能 - 本质上是,用于执行任务,运行计算或与外部系统交互的AI模型的操作按钮。 这使AI不仅可以理解数据,还可以对其作用。

>

最新更新

最近的MCP开发包括发布Java和Kotlin SDK的发布,对Python SDK的更新以及Typescript SDK和服务器的改进。 (对于简短而省略了特定的日期和详细信息,但可以在原始文本中找到。

未来的发展

>计划的H1 2025发展包括远程MCP支持,并具有增强的身份验证,参考实现,改进的分配和发现,扩展的代理支持以及更广泛的生态系统增长。

术语词汇表

(简洁而省略词汇表的定义,但可以在原始文本中找到。)

>

结论

MCP通过提供通用连接器,简化集成,增强安全性和提高效率来彻底改变AI-DATA交互作用。 就像USB-C为各种设备提供标准化连接一样,MCP充当AI工具和数据源的通用连接器。 通过用单个协议替换自定义连接器,MCP准备成为更智能,更相互连接的AI系统的基础。

以上是什么是模型上下文协议(MCP)?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

最佳AI艺术生成器(免费付款)创意项目 最佳AI艺术生成器(免费付款)创意项目 Apr 02, 2025 pm 06:10 PM

本文回顾了AI最高的艺术生成器,讨论了他们的功能,对创意项目的适用性和价值。它重点介绍了Midjourney是专业人士的最佳价值,并建议使用Dall-E 2进行高质量的可定制艺术。

开始使用Meta Llama 3.2 -Analytics Vidhya 开始使用Meta Llama 3.2 -Analytics Vidhya Apr 11, 2025 pm 12:04 PM

Meta的Llama 3.2:多模式和移动AI的飞跃 Meta最近公布了Llama 3.2,这是AI的重大进步,具有强大的视觉功能和针对移动设备优化的轻量级文本模型。 以成功为基础

最佳AI聊天机器人比较(Chatgpt,Gemini,Claude&更多) 最佳AI聊天机器人比较(Chatgpt,Gemini,Claude&更多) Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

本文比较了诸如Chatgpt,Gemini和Claude之类的顶级AI聊天机器人,重点介绍了其独特功能,自定义选项以及自然语言处理和可靠性的性能。

顶级AI写作助理来增强您的内容创建 顶级AI写作助理来增强您的内容创建 Apr 02, 2025 pm 06:11 PM

文章讨论了Grammarly,Jasper,Copy.ai,Writesonic和Rytr等AI最高的写作助手,重点介绍了其独特的内容创建功能。它认为Jasper在SEO优化方面表现出色,而AI工具有助于保持音调的组成

AV字节:Meta' llama 3.2,Google的双子座1.5等 AV字节:Meta' llama 3.2,Google的双子座1.5等 Apr 11, 2025 pm 12:01 PM

本周的AI景观:进步,道德考虑和监管辩论的旋风。 OpenAI,Google,Meta和Microsoft等主要参与者已经释放了一系列更新,从开创性的新车型到LE的关键转变

向员工出售AI策略:Shopify首席执行官的宣言 向员工出售AI策略:Shopify首席执行官的宣言 Apr 10, 2025 am 11:19 AM

Shopify首席执行官TobiLütke最近的备忘录大胆地宣布AI对每位员工的基本期望是公司内部的重大文化转变。 这不是短暂的趋势。这是整合到P中的新操作范式

10个生成AI编码扩展,在VS代码中,您必须探索 10个生成AI编码扩展,在VS代码中,您必须探索 Apr 13, 2025 am 01:14 AM

嘿,编码忍者!您当天计划哪些与编码有关的任务?在您进一步研究此博客之前,我希望您考虑所有与编码相关的困境,这是将其列出的。 完毕? - 让&#8217

构建AI代理的前7个代理抹布系统 构建AI代理的前7个代理抹布系统 Mar 31, 2025 pm 04:25 PM

2024年见证了从简单地使用LLM进行内容生成的转变,转变为了解其内部工作。 这种探索导致了AI代理的发现 - 自主系统处理任务和最少人工干预的决策。 Buildin

See all articles