MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

MCP是Anthropic于2024年推出的一种开放标准协议，旨在让大型语言模型（LLM）应用与外部数据源和工具实现安全、双向的连接。简单来说，过去开发者需要为每个数据源定制集成方案，而MCP提供了一个通用接口来解决这一痛点。

Anthropic指出，即使最先进的模型也受限于孤立的数据无法获取，每新增一个数据源都要重新开发对接方案，这严重阻碍了AI系统的扩展。MCP正是为了解决这一问题，它以统一标准替代碎片化的集成方式，被比喻为"AI领域的USB-C接口"，为不同AI工具和数据源提供标准化的连接方式。

技术架构

MCP遵循客户端-服务器架构：

• 一个运行AI模型的宿主应用（如Claude Desktop或IDE）充当"MCP主机/客户端"，通过MCP协议与一个或多个"MCP服务器"连接
• MCP服务器是一些轻量程序，每个服务器通过标准化协议暴露特定的数据源或功能
• 数据源可以是本地资源（例如本机文件、数据库）或远程服务（通过API提供的在线系统）

MCP使用JSON-RPC 2.0作为消息格式，支持两种通信传输：

• 本地通过标准输入输出（STDIO）
• 远程通过HTTP的服务器发送事件（SSE）

两种方式统一采用JSON-RPC协议进行请求和响应。在初始化阶段，客户端和服务器相互交换协议版本和能力清单，确认连接后即可开始请求/响应或通知等消息交互，最后一方可以随时终止连接。这种标准通信模式确保不同实现间的互操作性和兼容升级。

核心概念

MCP协议规定，每个服务器可以提供三类标准化的能力：

1. 资源（Resources）：静态数据内容，如文件内容或API返回的数据
2. 工具（Tools）：可执行的操作或函数接口，让LLM能够调用外部功能（例如查询数据库、调用第三方API）
3. 提示词模板（Prompts）：预先定义好的prompt模板，可供模型在特定任务时使用

通过明确区分这三类能力，MCP使AI系统不仅能"读到"所需上下文数据，还能调用工具执行操作，以及利用标准化的提示模板来优化交互。这种设计使MCP超越了简单的数据集成，它关注可组合性和互操作性，让多个AI代理共享上下文、共用工具成为可能。

开发者可以针对MCP开发专门的"服务器"来封装各种数据源或服务，只要遵循协议，任何支持MCP的AI客户端都能发现并调用这些功能。总之，MCP提供了AI系统连接外部世界所需的基础"接口层"，使AI能够突破封闭环境，更好地利用实时数据和执行动作来完成复杂任务。

MCP在AI编程领域的应用（特别是Cursor中的作用）

在AI辅助编程场景下，MCP为大型语言模型提供了获取代码上下文和执行开发任务的全新途径。以代码生成和调试为例，传统的AI编程助手（如GitHub Copilot）仅根据已加载的代码片段和模型训练知识进行补全，难以及时获取整个项目的相关资料或执行复杂操作。而MCP的出现，使AI编程助手能够通过标准工具接口访问项目文件、版本控制、文档、测试用例等各种资源，从而大幅提升代码理解和生成能力。

Anthropic指出，多家开发工具公司（如Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等）正与MCP集成，旨在让AI代理检索更相关的信息、更深入理解编码任务上下文，从而生成更高质量的代码，减少反复尝试次数。这意味着在AI编程中，引入MCP后，助手型模型可以自主获取所需的函数定义、依赖库说明，甚至查询项目的历史Issue或文档，以更加智能和准确的方式完成编程任务。

Cursor中的作用

Cursor是一款"AI优先"的代码编辑器（由Anysphere开发），它充分利用了MCP来增强其内置AI助手的功能。Cursor内的AI被设计为一个"代理"（Agent），能够借助MCP协议使用外部工具完成复杂的编程任务。

根据Cursor官方文档：

• Cursor实现了MCP客户端，可同时连接任意数量的MCP服务器，通过STDIO或SSE与之通信
• 用户可以在Cursor中添加自定义的MCP服务器，例如本地运行的工具或网络服务，只需在设置中登记服务器命令或URL，Cursor就会将其纳入AI助手的工具列表

在实际使用中，当开发者向Cursor的AI助手（Composer模式）提出复杂请求时，AI会自动选择相关的MCP工具来获取信息或执行操作。如果AI判断某个MCP工具有助于解决当前编码问题，它会尝试调用该工具；用户会看到AI请求使用该工具并需确认执行（出于安全考虑，默认需人工批准）。

例如：

• 利用Cursor接入的MCP文件系统工具，AI可以在需要时读取项目中的相关文件内容
• 接入代码搜索工具则允许AI查询整个代码库以找到某个函数的用法

当开发者明确指示AI使用某工具（通过名称或描述），Agent也会按照指令调用该工具。这种机制极大拓展了AI编程助手的能力边界——Cursor团队提到，有了MCP工具，AI代理甚至可以自动为项目生成Jira工单，或搜索网络以寻找棘手Bug的解决方案。

实质上，Cursor借助MCP实现了一个可扩展的AI插件系统：任何符合MCP标准的工具（如访问数据库、调用API、运行测试等）都能无缝地嵌入AI编码流程，使AI真正参与到软件开发的各个环节，而不仅限于代码建议。

这种Agent能力在实践中已初步展现威力。例如：

• 在Raygun公司的试验中，他们使用Claude（Anthropic的模型）加MCP来编写自定义服务器时，Claude代理能够自行查阅和修改相关项目文件，识别文件依赖关系并提取必要上下文，从而提供精准的开发建议
• 通过GitHub MCP服务器，AI可以直接从远程仓库获取指定文件内容，而无需整库克隆，并能自动创建分支或提交Issue

这些案例显示，MCP赋予AI编程助手读写代码仓库、操作开发工具的能力，让其更像一名真正的辅助开发员：遇到问题时会去查资料，必要时亲自尝试修改代码或执行调试操作。

在Cursor中集成MCP正是出于这个目的，使其AI伴侣不仅会"写代码"，还能动手查询和执行，显著提高复杂场景下的编程效率和自动化程度。展望未来，随着更多开发平台（如IDE和代码托管服务）支持MCP，我们有望看到AI在软件开发生命周期中扮演更主动的角色，从代码生成扩展到测试、部署乃至项目管理。

当前最受推荐和好用的MCP产品

自MCP发布以来，业界已经涌现出多款支持MCP的产品和工具，以下是目前最受关注、评价良好的几个：

Anthropic Claude Desktop

这是Anthropic官方推出的桌面应用，旨在提供Claude模型的本地增强功能。Claude Desktop在发布MCP时率先支持了本地MCP服务器功能，允许用户在Claude对话中直接调用本地数据源或第三方服务。

Anthropic还开源了一系列常用的数据源连接器（MCP服务器），包括Google云端硬盘、Slack、GitHub、Git仓库、PostgreSQL数据库和无头浏览器Puppeteer等。这些预构建的MCP服务器可与Claude Desktop无缝集成，使Claude能够执行如查找云端硬盘文件、读取Slack消息、检索代码库内容、执行数据库查询、网页抓取等操作。

作为MCP的"首发"产品，Claude Desktop展示了MCP在通用AI助手场景的价值，被视为"MCP版"的AI超级助手。开发者反馈Claude Desktop通过MCP进行工具调度相当可靠，不过目前主要限于本地使用；Anthropic已计划增加远程服务器支持和企业级认证，以满足更广泛的应用场景。

对于希望体验MCP能力的用户来说，Claude Desktop提供了开箱即用的途径：安装应用并连接预置的MCP服务器，即可让Claude访问你的指定数据源。

Cursor AI编码编辑器

Cursor作为近年来人气颇高的AI驱动代码编辑器，在2025年初的重要更新中加入了对MCP的支持。借助MCP，Cursor的"Composer"代理模式得以连接各种自定义工具，从而显著扩展了其功能边界。

例如，用户可以为Cursor添加Issue跟踪工具（如Jira MCP服务器）或网络搜索工具，然后AI代理即可根据需要自动创建Jira任务或搜索技术解决方案。Cursor通过设置界面或项目配置文件（.cursor/mcp.json）让开发者轻松注册新的MCP服务器，配置完成后这些工具将列入AI助手的可用工具清单。

社区已经分享了许多适用于Cursor的MCP服务器（在Cursor官网和社区论坛上有汇总），涵盖从文件系统访问、代码库索引，到调用外部API、执行单元测试等各种用途。

Cursor因其良好的编辑体验和强大的AI能力，被认为是AI编程领域实践MCP的最佳场所之一。开发者评价称，在Cursor中引入MCP工具后，许多以前需要手工处理的事务（搜索资料、记录任务、运行脚本）都可以交给AI代理自动完成，大大提升了工作流的连贯性。

Zed高性能代码编辑器

Zed是一款强调协作和性能的现代代码编辑器，也较早地拥抱了MCP标准。根据官方说明，Zed内置了MCP支持，可通过"MCP上下文服务器"扩展编辑器功能。

例如，Zed已经提供了一个官方的Postgres数据库MCP服务器作为扩展，使AI助手能直接查询数据库并获取结果。开发者也可将其他已有的MCP服务器接入Zed，方式是将其打包成Zed扩展供编辑器加载。

Zed团队还发布了博客介绍MCP，并在其扩展商店中逐步上线更多MCP集成（如对云服务或文档的支持），目标是让AI助手成为编辑器中更有用的编程伙伴。对于追求高效工作流的程序员来说，Zed结合MCP有望提供即敲即得的AI帮助：无需离开编辑器，AI就能调动各种工具完成诸如查找参考SQL数据、调用Web API等任务。

随着Zed与MCP生态的发展，它正成为继Cursor之后AI编程领域另一个备受好评的MCP应用产品。

Block "Goose" 开源代理应用

支付公司Block（前称Square）是MCP的早期参与者之一，他们开源了代号"Goose"的本地AI代理应用，将MCP用于软件工程自动化。Goose的设计目标是在开发者本机上执行代码改动、代码审查等工程任务，由AI代理在用户监督下完成。

与Cursor的AI助手类似，Goose通过MCP访问代码库、Issue跟踪、CI/CD等环境，从而为开发者"代劳"部分繁琐工作。Goose最大的特点是完全开源免费，并将MCP作为核心架构：任何遵循MCP的工具都可以无缝地集成到Goose的任务流中。

据报道，Twitter联合创始人Jack Dorsey（Block创始人）也是Goose的拥趸，在社交媒体上对其给予关注。Goose的出现表明，不仅仅是编辑器，独立的AI助手应用也可以借助MCP实现强大的自动化能力。对于希望在本地打造私人AI工程师的用户，Goose提供了一个灵活的框架。

目前Goose仍在快速迭代中，社区也在为其编写各种MCP插件。随着Block的投入和开发者社区的支持，Goose有望成长为工程师日常工作的得力AI助手之一。

此外，MCP开发生态也在迅速丰富。一些框架和工具虽然面向开发者而非终端用户，但也值得一提：

• VMware Tanzu的Spring AI项目已与Anthropic合作推出官方的MCP Java SDK，方便Java/Spring企业应用集成MCP
• 该SDK提供了完整的客户端和服务器实现、工具/资源管理、多种传输支持等功能，降低了企业级应用采用MCP的门槛
• 官方还提供了Python、TypeScript、Kotlin等语言的SDK和模板工程，开发者可以用熟悉的语言快速构建MCP服务器或客户端
• 社区层面，有第三方发布了MCP-Agent等开源框架，用于简化构建MCP驱动的AI工作流；也有专门汇总MCP资源的网站（如Pulse MCP）在定期推荐新的MCP服务器和用例

这些产品和工具共同构成了当前MCP生态的雏形。总的来看，Claude Desktop和Cursor是目前应用MCP最直观友好的选择，一个偏通用AI助手场景，一个专注AI编程；Zed编辑器和Block Goose则展示了MCP在不同方向上的延伸实践。而在它们背后，越来越多的集成插件和开发框架正在涌现，为MCP的普及提供了坚实支持。

硅谷科技圈对MCP的评价和未来展望

MCP发布以来，在硅谷科技圈引发了广泛讨论和总体积极的评价。业界共识认为，MCP瞄准了当前AI应用开发中的痛点——缺乏标准导致的集成复杂度。正如某AI研究工程师所言："从业者需要一个AI系统通用的标准。每个项目都有各自的集成方式，既增加开发量，也带来维护噩梦"。

MCP的出现被视为及时雨，它为AI应用如何交互和交换数据定义了统一规范。许多专家将MCP称作AI领域走向标准化的重要一步，认为如果业界采纳这一或类似协议，未来AI系统可能出现以下趋势：

• 应用从设计之初就考虑与用户个人AI助手及其他AI应用的互通，AI可互相协作成为默认特性
• 开发者在设计产品时，需要同时面向人和AI两个"用户"进行体验优化（因为AI将作为用户代理来操作应用）
• AI服务的跨平台互操作变为标准，消除目前各AI平台互相隔离的局面
• 集成新AI功能的开发复杂度大幅降低，出现模式化、标准化的开发范式，类似Web开发有通用框架一样

硅谷许多科技公司高管也对MCP给予了肯定评价。Block公司的首席技术官Dhanji Prasanna强调开放标准的重要性，他称"MCP这样的开放技术就像桥梁，连接AI与真实应用，确保创新是透明协作的"。他认为这类协议能把人们从繁琐机械的工作中解放出来，专注于创造性任务。这种观点代表了硅谷技术领袖对MCP的期待：通过打通AI应用与数据/工具的壁垒，AI助手将变得更加实用和强大，为各行各业带来效率提升。

当然，也有理性的声音指出MCP目前仍处于早期阶段。截至2024年底，MCP刚发布不久，尚未形成行业通用标准。一些从业者建议在考虑采用MCP时，需要评估项目类型和复杂度：

• 对于AI功能单一、集成需求有限的应用，引入MCP可能徒增架构复杂性，不一定划算
• 而对于那种AI能力核心、需要对接多个模型或服务的平台，提前布局MCP能够带来长远收益

也有人持观望态度，担心"MCP是否会成为长期支持的标准尚不明朗"，毕竟AI领域新概念层出不穷，企业或许会等待标准更加成熟或被广泛采纳后再跟进。

然而，从目前的发展看，MCP势头良好：短短几个月内，主流代码编辑器、AI平台、甚至企业级框架（如Spring）都开始支持或试验MCP。社区也主动贡献了大量MCP服务器和工具，形成了初步的生态正反馈——每新增一个MCP工具，所有兼容的AI助手都能受益，其能完成的任务范围就随之扩大。这种开放生态的繁荣让业界对MCP的未来充满信心。

未来展望

综合硅谷科技圈的观点，MCP被寄望于成为AI应用领域的"通用接口"标准。如果MCP或类似协议获得广泛认可，我们将看到AI助理像插件一样方便地连接到各种软件和数据源，用户可以根据需要自由组合AI能力。

未来的IDE、办公软件、客服系统等，都可能内置MCP客户端，让AI无缝接入它们的功能。多个AI代理之间通过标准协议协同工作也将成为可能，例如一个AI代理调用另一个的专业工具，共同完成复杂任务。

Anthropic等机构计划进一步完善MCP，例如支持远程MCP服务器的安全认证和云端部署，以满足企业环境下跨网络的集成需求。这意味着将来MCP不只局限于本地个人助手，还能在云端充当各类AI服务的集成枢纽。

硅谷观察人士认为，在AI应用百花齐放的时代，一个统一的上下文协议有望像HTTP之于互联网那样产生深远影响——标准一旦成立，生态随之繁荣，AI将真正融入主流软件系统，实现互联互通。

总而言之，MCP目前虽处于起步阶段，但已显示出巨大的潜力和吸引力。硅谷技术圈对其评价积极，既认可其解决现实问题的价值，也在密切关注其演进。可以预见，在接下来几年里，MCP将不断迭代改进，并有望得到越来越多公司的支持。若这一趋势持续，MCP很可能成为AI时代基础设施的一部分，推动AI应用进入一个更加开放、协作的新阶段。

参考资料

1. Anthropic官方新闻：「Introducing the Model Context Protocol」

2. Anthropic官方博客中文报道：「Anthropic 开源"模型上下文协议" MCP」

3. Cursor 官方文档：「Model Context Protocol (MCP) in Cursor」

4. Pulse MCP 技术周报：「Cursor整合MCP，Block发布MCP应用…」

5. Spring 官方博客：「Introducing the MCP Java SDK」

6. Raygun 工程博客：「Engineering AI systems with MCP」

7. WillowTree Apps 技术文章：「Is Anthropic's Model Context Protocol Right for You?」

8. Analytics Vidhya 技术解读：「Model Context Protocol: A Universal Connector for AI and Data」

9. Cloudflare 博客：「Hi Claude, build an MCP server on Cloudflare Workers」

10. 博客园技术笔记：「模型上下文协议MCP 概念与机制」