最近AI领域最火的一个趋势，叫做MCP（模型上下文协议）。
如果你听到这个名字觉得_枯燥_或者_太难_，别担心——它其实是一个非常简单而且高效实用的工具，能帮你从零开始构建出更出色的AI智能体。
本文将深入讲解什么是MCP、它的重要性以及如何从零打造你自己的MCP智能体。
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AI智能体到底怎么运作？
在后台，一个AI智能体拥有一个"思考模型"和一个"推理模型"，然后连接到具体的工具。
图片由作者使用 Napkin.AI 生成
这个思考/推理模型与工具之间的结合，才是打造AI智能体的核心。
模型可以创建任务清单，再通过工具逐一执行这些任务。
过去，要把你的"思考模型"（比如Gemini、GPT等LLM模型）连接到某个工具，通常过程繁琐且费时。
但现在，借助MCP服务器，这一过程变得更容易、更规范，你可以轻松规模化构建并连接各种工具与智能体。
什么是MCP？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）最近由Anthropic公司发布。
来源：anthropic.com
它是一个开源协议，专门用于标准化AI助手与数据存储系统（比如内容库、业务工具和开发环境）的连接方式。
简单来说，MCP能帮助你的智能体轻松连接本地数据库或者任何远程服务器（包括你想调用的各类API）。
你可以把MCP理解成AI应用领域的USB-C接口，为各种LLM与工具的通信提供了标准化的通用方式，无论对方是本地数据库、API，还是远程服务器，都能轻松对接。
MCP为什么重要？
MCP之所以重要，是因为它提供了越来越多的预置集成，让你的LLM能够直接"即插即用"。
图片由作者使用 Napkin.AI 生成
过去，你得一个一个地单独连接API和LLM。现在有了MCP，直接即插即用就行。
这样的灵活性使你能轻松地在不同的LLM提供商和供应商之间切换，同时还能遵循数据安全的最佳实践，保护你的数据。MCP本质上是一种LLM与工具之间沟通的开放标准。
MCP是如何运作的？
MCP的通用架构是，客户端（可以是云服务、开发环境或模型）通过MCP服务器与本地数据源或者远程服务器（比如网络API）进行通信。
截图来自 modelcontextprotocol.io
这样的架构极大地简化了工具通信和任务执行的过程。
举个例子，如果你想创建一个能在亚马逊下单的AI智能体，以前你必须一步一步手动搭建功能（比如打开亚马逊、登录、加入购物车）。而有了MCP，你只需和你的LLM交互，就能自动完成所有这些步骤，无需逐个搭建功能。
如何构建MCP智能体？
主要有两种简单方式：
1. 在Visual Studio Code中使用Cline插件：
安装Visual Studio Code和Cline插件。
截图来自作者使用的 VS Code
输入API密钥（比如OpenRouter提供的），激活Cline。
截图来自作者使用的 VS Code
直接在Cline中搜索并安装你想用的MCP服务器。
截图来自作者使用的 VS Code
例如你可以安装Google Calendar MCP，把日历直接接入AI智能体，用于管理日程。
2. 使用Cursor：
Cursor是一个用AI助你编写代码的IDE工具。
下载Cursor，并建立项目文件夹。
截图来自 Cursor.com
截图来自Cursor设置界面
使用Smithery浏览并安装各类MCP，比如Sequential Thinking MCP或GitHub MCP。
截图来自 Smithery.ai
截图来自 Smithery.ai 的Sequential Thinking MCP安装页面
截图来自 Cursor界面
使用GitHub MCP时，你需要一个GitHub的个人访问令牌，以便在你的仓库里自动创建或更新文件。
我知道以上信息量巨大，所以特意做了很多截图教程（在文章里都能看到），确保你能一步步跟上。
MCP真的彻底颠覆了AI开发的游戏规则！
再来总结一下：
再也不怕连接API头疼了
不用打开GitHub也能自动化处理代码
真正实时有效的网页搜索
一切都变得超简单、超直观
最后重要提醒：一定要认真检查你的API权限设置！这些工具能力强大，但记住——能力越大，责任越重。
如果你心情特别好，欢迎请我喝杯咖啡支持我的创作！
最后，欢迎在评论区告诉我：
你正在搞什么疯狂的MCP项目？
有哪些细节需要我详细说明？
有更好更高效的方法吗？赶紧分享出来吧！
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