Claude 终于能「读懂」你的数据了！
Anthropic刚刚开源了一个重磅协议——Model Context Protocol（MCP），这个协议将彻底改变AI与数据交互的方式。而且，没有任何等待名单，立刻就能用！
为什么需要MCP？
现在的AI应用就像是被关在信息孤岛里。每当我们想让AI访问新的数据源，开发者就要重新开发一套集成方案。这种重复性的工作不仅浪费时间，还难以规模化。
Block的CTO Dhanji R. Prasanna直言：「开源技术如MCP就是连接AI与现实应用的桥梁，确保创新既透明又易于协作。」
MCP的技术突破
MCP采用了一个巧妙的客户端-服务器架构：
客户端可以是Claude桌面版、IDE或其他AI工具，它们通过标准化的协议与服务器通信。
服务器则是轻量级的适配器，负责暴露各种数据源。它们可以处理：
本地资源（数据库、文件、服务） 远程资源（如Slack或GitHub的API） 工具（API集成、操作） 提示词模板（标准化交互）
更厉害的是，MCP使用JSON-RPC 2.0进行消息交换，支持多种传输机制：
本地进程间通信用标准输入/输出 远程通信则使用带SSE的HTTP
实战演示有多惊艳？
Alex Albert，作为Anthropic的Claude关系负责人，刚刚展示了一个惊艳的操作：仅用5分钟，就将Claude直接连接到互联网搜索引擎。
这意味着用户可以立即、无障碍地体验最新功能！
@HamelHusain 称赞到：
「Anthropic发布新功能后立即就能使用，没有任何等待名单的废话」。
@JohnE-gen 也补充：
「一切要么简单，要么实用，这才是真正的理念」。
生态系统已经成型
早期采用者阵容豪华：
Block和Apollo已经将MCP整合进系统
Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph等开发工具公司正在接入MCP
预置服务器支持Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres等主流系统
安全性深度设计
MCP在设计时就充分考虑了安全问题：
传输安全：
远程连接使用TLS
验证连接来源
必要时实现身份认证
消息验证：
验证所有传入消息
净化输入
检查消息大小限制
验证JSON-RPC格式
资源保护：
实现访问控制
验证资源路径
监控资源使用
限制请求频率
开发者可以上手了
如果你是开发者，可以立即开始：
import asyncio
import mcp.types as types
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
app = Server("example-server")
@app.list_resources()
async def list_resources() -> list[types.Resource]:
return [
types.Resource(
uri="example://resource",
name="Example Resource"
)
]
这段代码展示了如何创建一个基本的MCP服务器。而且，Anthropic提供了完整的SDK支持，让开发变得异常简单。
AGI 的可能形态
MCP的出现，或许预示着AGI的一种可能形态——不是单一的超级智能，而是能够无缝连接和理解各种数据源的「普适智能」。
它解决了AI应用最关键的痛点：数据孤岛。通过标准化的协议，AI终于可以真正理解和操作我们的数据，而不是仅仅停留在「看得见摸不着」的层面。
想象一下，当AI能够真正理解你的代码库、文档系统、业务数据，会发生什么？
这不仅仅是效率的提升，而是交互范式的革命。
MCP，会是通向AGI的一个重要里程碑吗？
相关链接
[1] 快速入门指南: http://modelcontextprotocol.io/quickstart
[2] GitHub仓库: http://github.com/modelcontextprotocol
[3] 博客文章: https://anthropic.com/news/model-context-protocol
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本文同步自知识星球《AGI Hunt》
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