Anthropic 内部关于 MCP 的访谈

主持人：Claude 开发者关系负责人 Alex Albert、
嘉宾：MCP 产品经理 Theo Chu、MCP 联合创始人 David Soria Parra

🌈 核心概念：MCP 是什么？

1. 定义：MCP 是一个开放标准协议，旨在标准化 AI 模型（如 Claude）与外部世界（工具、数据、应用程序）交互的方式。它本质上是为 AI 模型提供“上下文”的一套规则和框架。

2. 解决的问题：传统上，将外部数据或功能集成到 AI 模型中需要大量的定制化工程（例如，不断地复制粘贴或编写特定的 API 调用逻辑）。MCP 通过创建一个统一的接口，极大地简化了这一过程。

3. 主要组成部分：一个 MCP 服务器可以向 AI 应用暴露三种核心内容：

- 工具 (Tools)：允许模型执行具体的操作，如调用 API、控制物理设备（视频中提到了 3D 打印机和门锁）。
- 资源 (Resources)：向模型提供原始数据（如文件、文本、代码库），模型可以将其用于检索增强生成（RAG）等任务。
- 提示 (Prompts)：提供预设的提示模板，用户可以通过简单的命令（如 /）快速调用，从而节省时间。

🌈 起源故事

- MCP 的最初灵感来源于联合创始人 David 的个人痛点：他对自己需要不断在编程环境（IDE）和 Claude 桌面应用之间复制粘贴代码感到非常沮丧。

- 这个想法在一个公司内部的黑客马拉松（Hackathon）上得到了验证。当时团队成员可以自由开发任何项目，但结果几乎所有人都选择了基于 MCP 来构建自己的项目，从 Slack 集成到控制 3D 打印机，这证明了 MCP 的巨大潜力和易用性。

🌈 现状与发展

- MCP 自 2024 年 11 月发布以来，已经获得了广泛的关注和采用，正迅速成为行业标准。

- 已有超过 10,000 名开发者在构建 MCP 服务器，许多大型公司和主流 AI 应用（如 IDEs、模型提供商）也开始集成 MCP。

- 它已经从一个主要面向本地开发者的工具，演变为一个支持云端托管（Remote MCP）和开放社区共建的生态系统。

🌈 未来展望

智能体（Agents）的基石：随着模型智能水平的提升，MCP 的一些高级功能（如状态管理、长时程任务）将变得更加重要，为构建更强大的 AI 智能体铺平道路。

注册 API (Registry API)：未来将推出一个注册中心，让 AI 模型能够自主地搜索和发现新的 MCP 服务器（工具），而无需用户手动添加，从而实现更动态、更智能的交互。

社区与文档：团队将继续投入资源，完善文档、提供更多示例，并与社区合作，共同推动协议的演进。

🌈 如何上手

对于新开发者，团队给出的建议是：

- 从本地开始：使用 Claude Code 或其他工具，在本地快速搭建一个简单的“Hello World”级别的 MCP 服务器。
- 体验与模仿：连接一个现有的 MCP 服务器（如文档服务器），感受其工作方式。
- 循序渐进：先实现一个简单的工具、一个资源和一个提示，理解基本原理后再构建更复杂的应用。 http://t.cn/A6eBU5Zt