MCP集成基础
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是Claude Code最强大的扩展机制。
通 过MCP,Claude Code能连接上百个外部工具和数据源:GitHub、网络搜索、数据库、监控系统等等。
今天详细介绍MCP的概念、工作原理和实际集成方法。
什么是MCP
核心概念
Model Context Protocol(MCP)是Anthropic于2024年11月推出的开放标准和开源框架,旨在标准化AI系统(如大型语言模型)与外部工具、系统和数据源的集成与数据共享方式。
简单来说,MCP就像是一座桥梁:
- 一端连接着AI助手(如Claude Code)
- 另一端连接着各种外部服务和数据源
- 通过这座桥梁,AI可以安全、高效地访问和操作外部资源
MCP的价值
MCP出现前,每个AI工具都要为每个服务写定制代码,导致:
- 大量重复工作
- 质量参差不齐
- 难维护、难扩展
MCP用标准化解决这些问题:
传统方式:
AI工具A → 定制集成 → GitHub
AI工具A → 定制集成 → Slack
AI工具B → 定制集成 → GitHub
AI工具B → 定制集成 → Slack
MCP方式:
AI工具A → MCP客户端 → MCP标准 → GitHub MCP服务器
AI工具B → MCP客户端 → MCP标准 → GitHub MCP服务器
AI工具C → MCP客户端 → MCP标准 → Slack MCP服务器
好处:
- 一次开发,处处可用: MCP服务器能被所有支持MCP的AI工具用
- 更安全: 统一的认证和授权机制
- 生态好: 社区可以一起开发和维护
- 扩展快: 新工具快速接入现有的MCP服务器网络
行业采用情况
MCP已经获得了广泛的行业支持:
- 2025年3月:OpenAI正式采用MCP,集成到ChatGPT桌面应用、Agents SDK和Responses API
- 2025年4月:Google DeepMind CEO Demis Hassabis确认即将在Gemini模型中支持MCP
- 2025年12月:Anthropic将MCP捐赠给Linux基金会下的Agentic AI Foundation(AAIF),由Anthropic、Block、OpenAI共同创立,获得Google、Microsoft、AWS、Cloudflare和Bloomberg支持
这使得MCP成为2025年AI工具集成的事实标准。
MCP工作原理
架构概览
MCP采用客户端-服务器架构,包含两个主要层次:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层(Host) │
│ (如Claude Code、ChatGPT等) │
└────────────────────┬─────────────────────────────────── ─┘
│
┌────────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ MCP客户端层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │客户端1 │ │客户端2 │ │客户端3 │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
└─────────┼─────────────┼─────────────┼───────────────────┘
│ │ │
│ MCP协议 │ MCP协议 │ MCP协议
│ (JSON-RPC) │ (JSON-RPC) │ (JSON-RPC)
│ │ │
┌─────────▼─────────────▼─────────────▼───────────────────┐
│ MCP服务器层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │GitHub │ │Sentry │ │Filesystem│ │
│ │服务器 │ │服务器 │ │服务器 │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
└─────────┼─────────────┼─────────────┼───────────────────┘
│ │ │
┌─────────▼─────────────▼─────────────▼───────────────────┐
│ 外部服务层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │GitHub │ │Sentry │ │本地文件 │ │
│ │API │ │API │ │系统 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
核心组件
1. 数据层(Data Layer)
数据层定义了基于JSON-RPC的协议,包括:
生命周期管理:
- 连接建立和断开
- 会话管理
- 错误处理
核心原语:
- Tools(工具):可被AI调用的函数或操作
- Resources(资源):可被AI读取的数据或内容
- Prompts(提示):预定义的提示模板
- Notifications(通知):服务器向客户端发送的事件
2. 传输层(Transport Layer)
传输层定义了数据交换机制:
STDIO传输(本地):
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
}
}
}
HTTP/SSE传输(远程):
{
"mcpServers": {
"sentry": {
"url": "https://mcp.sentry.dev/mcp",
"transport": "http"
}
}
}
通信流程
让我们看一个完整的交互流程:
1. 连接建立
Claude Code → [初始化请求] → MCP服务器
Claude Code ← [服务器能力] ← MCP服务器
2. 工具发现
Claude Code → [列出工具] → MCP服务器
Claude Code ← [工具列表+描述] ← MCP服务器
3. 工具调用
用户: "查看我的GitHub仓库"
Claude Code → [调用list_repos工具] → GitHub MCP服务器
GitHub MCP服务器 → [查询GitHub API] → GitHub
GitHub → [返回仓库列表] → GitHub MCP服务器
GitHub MCP服务器 → [格式化结果] → Claude Code
Claude Code → [展示结果] → 用户
4. 资源读取
Claude Code → [获取README内容] → GitHub MCP服务器
GitHub MCP服务器 → [读取文件] → GitHub API
GitHub MCP服务器 ← [文件内容] ← GitHub API
Claude Code ← [返回内容] ← GitHub MCP服务器
为什么MCP对Claude Code很重要
突破能力边界
Claude Code本身已经很强大,但受限于:
- 只能访问本地文件系统
- 无法直接查询外部API
- 不能访问需要认证的服务
- 无法获取实时数据
MCP打破了这些限制:
没有MCP的Claude Code:
用户: "帮我查看Sentry中最近的错误"
Claude: 抱歉,我无法直接访问Sentry。请您手动查看。
有MCP的Claude Code:
用户: "帮我查看Sentry中最近的错误"
Claude: [通过Sentry MCP服务器查询]
这是最近24小时的错误列表:
1. TypeError in payment.js (23次)
2. Network timeout in api.js (15次)
3. Null reference in user-profile.js (8次)
需要我帮您分析这些错误吗?
工作流整合
MCP使Claude Code能够真正融入你的开发工作流:
从问题到代码,一气呵成:
1. 从Linear/Jira获取任务详情
↓
2. 从GitHub拉取相关代码
↓
3. 分析Sentry中的错误日志
↓
4. 修改代码解决问题
↓
5. 运行测试验证
↓
6. 提交代码并更新任务状态
所有这些步骤都可以在Claude Code中完成,无需切换工具。
知识增强
通过MCP,Claude Code可以访问:
- 企业内部知识库
- 项目文档和Wiki
- 监控和日志系统
- 数据库和数据仓库
这让AI助手具备了企业特定的上下文知识。
内置MCP服务器介绍
Claude Code团队和社区提供了丰富的MCP服务器,涵盖各种常见需求。
开发工具类
GitHub MCP服务器
功能:
- 列出仓库和分支
- 读取文件内容
- 搜索代码