十張圖帶您極簡認識 MCP「可視化指南」
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簡單來說，MCP 就像 AI 應用的 USB-C 端口。
一句話通俗解釋：
MCP就像是一個“超級連接器”，可以看作強大的拓展塢，能讓聊天機器人和外面的各種數據（比如數據庫、文件等）輕松“牽手”，讓它們更好地一起工作，就像讓機器人有了更多“知識庫”和“工具箱”。
正如 USB-C 提供了一種將設備連接到各種配件的標準化方式一樣，MCP 也標準化了AI 應用程序連接到不同數據源和工具的方式。
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接下來，深入了解一下，請看下面這張圖！
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MCP架構由三個核心組件組成：MCP主機、MCP客戶端和MCP服務器。這些組件協同工作，確保AI應用、外部工具和數據處理系統之間的安全通信。
1、MCPHost（AI應用環境）：如Claude Desktop、Cursor等，運行MCP客戶端并管理外部工具交互，提供執行AI任務的環境。
2、MCP Client（中介層）：處理與MCP服務器的通信，查詢工具功能，管理請求/響應及通知。
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3、MCPServer（工具提供方）：提供工具、資源和提示的核心功能，支持外部操作、數據訪問和預定義模板。
- 工具（Tools）：調用外部API（如天氣數據、情感分析）。
- 資源（Resources）：提供結構化/非結構化數據（如數據庫、云存儲）。
- 提示（Prompts）：預定義模板優化AI響應（如客服話術、標注任務）。
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了解客戶端-服務器通信對于構建您自己的 MCP 客戶端-服務器至關重要。
首先，我們來理解一下上面這張圖：
1、客戶端發送初始請求以學習服務器功能。
2、然后，服務器使用其功能詳細信息進行響應。
3、例如，Weather API 服務器在被調用時，可以使用可用的 “tools”、“prompts templates” 和任何其他資源供客戶端使用。
一旦此交換完成，Client 確認連接成功并繼續進一步的消息交換。
在傳統的 API 設置中：
1）如果 API 最初需要兩個參數（例如， 天氣服務的位置和日期 ），則用戶會集成他們的應用程序以使用這些確切參數發送請求。
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2）稍后，如果決定添加第三個必需參數（例如， 攝氏度或華氏度等溫度單位的單位），則 API 的協定會發生變化。
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3）這意味著 API 的所有用戶都必須更新其代碼以包含新參數。如果他們不更新，他們的請求可能會失敗、返回錯誤或提供不完整的結果。
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MCP 的設計解決了這個問題
（1）MCP 引入了一種動態且靈活的方法，與傳統 API 形成鮮明對比。
（2）例如，當客戶端（例如，像 Claude Desktop 這樣的 AI 應用程序）連接到 MCP 服務器（例如，您的天氣服務）時，它會發送一個初始請求來了解服務器的功能。
（3）服務器將響應有關其可用工具、資源、提示和參數的詳細信息。例如，如果您的天氣 API 最初支持位置和日期 ，則服務器會將這些作為其功能的一部分進行傳達。
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（4）如果稍后添加 unit 參數，則 MCP 服務器可以在下次交換期間動態更新其功能描述。客戶端不需要對參數進行硬編碼或預定義，它只需查詢服務器的當前功能并相應地進行調整。
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（5）這樣，客戶端就可以使用更新的功能（例如，在其請求中包含 unit）動態調整其行為，而無需重寫或重新部署代碼。
我們希望這可以很好地闡明了 MCP 的作用。
