MCP协议的认识与使用

MCP协议的认识与使用

现在AI的发展越来越快，ChatGPT已经升级到4.5、Gork也到了3.0版本、更有DeepSeek开源了以极低的成本却性能比肩GPT4的模型，使得各大大模型公司的市值不得不重新估值，直接撼动了美股。截止到现在Google公司推出的Gemini-2.5-pro模型更是断层领先所有世界上的大语言模型，对于人文模块的问题在使用上能明显感觉到与其他大语言模型不同，它能从不同的角度思考问题并提出客观的建议，而不是像其他模型只会分点列出观点。

但是现在人工智能的发展不能仅仅只局限在卷“可信度”、“代码能力”、“数学解题”能力等，我们需要让AI帮我们真正的做事，真正的解放生产力。这就不得不引申出今年比较火热的一个概念——“AI Agent”。

何为AI Agent

AI Agent翻译成中文就是“智能体”，智能体说白了就是一个智能的体系，它能够帮我们直接制作ppt、word文档、直接编辑我们的代码项目，而不是每次都需要在聊天大模型里复制粘贴获得答案。它能够独立的判断并直接执行需要的操作。

其实AI的“人机交互”在早些年里也火过，比如基于图像识别的YOLO，它可以应用在车牌识别，机器人环境识别等等。再比如现在的智驾系统。而今年我们说的AI Agent更加融入了我们的生产生活，它能感知电脑的环境，从而理解问题本身。

MCP协议的提出

但是在实际的大语言模型使用过程人机交互的体验并不完美，我们时常要和编译器、浏览器、文件系统、数据库等打交道。但是我们的AI客户端并不知道我们电脑上的这些东西，那么怎么办呢？于是Claude就推出了MCP协议（Model Context Protocol）

由上图可以看到，MCP将各个软件统一管理，并通过MCP Server驱动接入客户端中。不同于之前的function call，MCP将各大模型都进行整合，现在市面上大部分模型都支持了MCP模型。

在github上也有人专门整理了一些好用的MCP共我们接入AI客户端进行使用，比如awesome-mcp-servers

可以看到现在MCP支持的操作还是很多的比如Art、Code、Browser Automation等等。

MCP的使用

Cursor的配置

现在市面上支持MCP的AI客户端并不多，有Cursor、Cline、WindSurf、Claude App。Cline是vscode里面的一个插件，而我相信大部分人都是使用Cursor为主的，因此以下以Cursor的使用为例子。

注意需要将版本升级到最新的版本，不然无法调出mcp.json文件。

通过下图的操作：

在setting中找到MCP并添加global MCP server（注意这里点开是global，如果你不想要MCP对加入全局变量你可以在当前文件的根目录中加入.cursor文件然后里面再创建mcp.json文件）。

引入MCP

点开mcp.json我们可以发现其实MCP就相当于是一个驱动脚本，通过下面的指令我们可以发送请求到远程服务器。

比如我上图举例的文件查询，我们可以在官网中找到一些开源的MCP模型供我们使用filesystem

NPX

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/Desktop",
        "/path/to/other/allowed/dir"
      ]
    }
  }
}

我们选择相应的代码复制到mcp.json中并刷新控制台（这里的路径是filesystem能够访问的范围）。当名称左边亮绿灯了说明已经连接到服务器。我们就可以通过聊天框来运行程序（注意模式要选择到”Agent模式“）。

可以看到MCP正确返回我桌面中实际存在的文件夹。由上图的日志我们可以看到，MCP在本质上其实就是一个运行在电脑上的nodejs程序，它通过nodejs来调用数据。

结语

今年也许是Agent的一年，随着年初Manus，智能体一词被逐渐突出，我们都知道在大语言模型中编程的效率并不高效，经常编写出一堆bug。那么如果我们有MCP协议的支持，智能体是否能够直接读取电脑的环境配置，读取代码上下文的关系，那么以后代码编辑的效率会不会大大提高？maybe。