这是我们在 Anthropic 开发的一种开放标准，旨在解决大语言模型（LLM）应用的核心挑战——将它们与您的数据连接起来。
无需为每个数据源构建定制集成。MCP 提供了一个协议来连接所有数据源：
以下是使用 Claude 桌面应用程序的快速演示，我们在其中配置了 MCP：
观看 Claude 直接连接到 GitHub，创建一个新的代码库（repo），并通过一个简单的 MCP 集成发起一个 PR。
在 Claude 桌面应用程序中设置 MCP 后，构建此集成的时间不到一小时。
让 LLM 与外部系统交互通常并非易事。
目前，每个开发者都需要编写定制代码，以将其 LLM 应用与数据源连接。这是一项繁琐且重复的工作。
MCP 通过一种共享资源、工具和提示的标准协议解决了这一问题。
MCP 的核心是遵循客户端-服务器架构，其中多个服务可以连接到任何兼容的客户端。
客户端是类似 Claude 桌面应用程序、IDE 或 AI 工具的应用程序。服务器是轻量级的适配器，负责暴露数据源。
MCP 的强大之处之一在于它可以通过相同的协议处理本地资源（您的数据库、文件、服务）和远程资源（类似 Slack 或 GitHub 的 API）。
一个 MCP 服务器不仅共享数据。除了资源（文件、文档、数据）外，它们还可以暴露：
- 工具（API 集成、操作）
- 提示（模板化的交互）
安全性已集成到协议中——服务器控制自己的资源，无需与 LLM 提供商共享 API 密钥，并且系统边界清晰。
目前，MCP 仅支持本地部署——服务器必须运行在您的机器上。
但我们正在开发支持远程服务器的功能，并提供企业级认证，以便团队可以安全地在组织内共享其上下文来源。
我们正在构建一个 AI 能够通过单一优雅协议连接到任何数据源的世界——MCP 是通用的翻译器。
只需将 MCP 集成到您的客户端一次，即可随时连接到任意数据源。
在不到 5 分钟内开始使用 MCP——我们已经为 GitHub、Slack、SQL 数据库、本地文件、搜索引擎等构建了服务器。
安装 Claude 桌面应用程序，并按照我们的分步指南连接您的第一个服务器：
https://modelcontextprotocol.io/quickstart
Anthropic开源的模型上下文协议：Model Context Protocol（MCP），让AI助手原生接入存储数据。
就像 LSP 为 IDE 所做的那样，我们正在将 MCP 构建为 LLM 集成的开放标准。
构建您自己的服务器，为协议做出贡献，共同塑造 AI 集成的未来：
https://github.com/modelcontextprotocol
