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MCP实践 及时工程是要求工程
以下内容最初发表在2025年9月11日的Asimov附录中。在此处了解有关AI披露项目的更多信息。 1。MCP Anthropic的模型上下文协议（MCP）的兴起和崛起于2024年11月发布，是一种制造工具和平台模型 - 不合Stic的方式。 MCP通过定义服务器和客户端来起作用。 MCP服务器是本地或远程端[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML以下内容最初发表在2025年9月11日的阿西莫夫附录中。
以下最初发表在 最初出版于 Asimov的附录 ， 2025年9月11日。 此处了解有关AI披露项目的更多信息。 在这里1。
Anthropic的模型上下文协议（MCP）于2024年11月发布，是一种制造工具和平台模型 - 敏捷的方式。 MCP通过定义服务器和客户端来起作用。 MCP服务器是定义工具和资源的本地或远程终点。例如，GitHub发布了一个MCP服务器，该服务器允许LLMS既可以读取又可以写入GitHub。 MCP客户端是从AI应用程序到MCP服务器的连接，它们允许LLM与来自不同服务器的上下文和工具进行交互。 Claude Desktop是MCP客户端的一个示例，它允许Claude模型与数千个MCP服务器进行交互。
模型上下文协议在相对较短的时间内，MCP已成为数百个AI管道和应用的骨干。像Anthropic和Openai这样的主要参与者已将其建立在他们的产品中。光标（以编码为中心的文本编辑器或IDE）和Raycast等生产力应用等开发人员工具也使用MCP。此外，成千上万的开发人员使用它来集成AI模型并访问外部工具和数据，而无需从头开始构建整个生态系统。
在相对较短的时间内，MCP已成为数百个AI管道和应用的骨干 Raycast 开发人员在AI Frontiers发表的先前工作中，我们认为MCP可以充当“上下文”的绝大部分拆分器 - 帮助AI应用程序的数据为消费者提供了更相关的答案。这样，它可以帮助分散AI市场。我们认为，要为MCP真正实现其目标，它需要以下支持：
AI边境 MCP可以行动 我们认为，要为了真正实现其目标，它需要 打开API 写 阅读 流体记忆 最近的政策注释 喜欢MCP 实际上是