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场景想象：
你是一个开发者，电脑里有个users.db数据库。你想问 Claude：“帮我查查在这个数据库里，上个月注册的用户有多少？”

• 没有 MCP 之前：你得先自己写一段 Python 代码连数据库，把数据查出来，复制粘贴给 Claude，然后问它。麻烦！
• 有了 MCP 之后：你在 Claude Desktop 里安装一个SQLite MCP Server插件，配置好数据库路径。然后直接问 Claude，它自己就会去查库、分析、告诉你结果。全程自动化。

这就是MCP (Model Context Protocol)的魔力。它是 AI 界的USB Type-C 标准——只要你的数据源（GitHub、数据库、飞书）支持 MCP，任何 AI 模型都能即插即用，直接读取和操作。

1. 它是干什么用的？🧐

MCP是由 Anthropic (Claude 母公司) 开源的一套标准化协议。
它的核心目的是：统一 AI 模型与外部数据/工具之间的连接方式。

• ❌没有 MCP (乱世)：

  • Cursor 编辑器想连 MySQL，Cursor 团队得开发个插件。
  • Windsurf 编辑器想连 MySQL，Windsurf 团队也得开发个插件。
  • Agent A 想连 MySQL，开发者还得自己写代码。
  • N 个 AI 工具 × M 个数据源 = N×M 的工作量。

• ✅有了 MCP (大一统)：

  • MySQL 官方（或社区）只需要开发一个MySQL MCP Server。
  • Cursor、Windsurf、Agent A 只要支持 MCP 协议，直接连接这个 Server 就能用。
  • 1 个 Server + N 个 Client = 极简连接。

2. 它扮演了什么角色？🎭

MCP 扮演的是“通用适配器”或“驱动程序接口”的角色。

想象一下电脑的USB 接口：

• 💻Host (主机)：你的电脑（对应 AI Client，如 Claude Desktop, Cursor）。
• 🖱️Device (设备)：鼠标、键盘、U盘（对应 MCP Server，如 GitHub, SQLite）。
• 🔌Protocol (协议)：USB 协议（对应 MCP 协议）。

因为有了 USB 协议，联想电脑不需要为罗技鼠标专门写驱动，插上就能用。
同理，因为有了 MCP 协议，Claude 不需要为 GitHub 专门写适配代码，连上就能用。

3. 它的工作原理 ⚙️

MCP 采用的是经典的Client-Server (客户端-服务端)架构，通常通过JSON-RPC进行通信。

3.1 架构图解 🗺️

3.2 MCP 的三大核心能力 💎

MCP 规定了三种标准的“交互模式”，涵盖了 AI 此时此刻最需要的场景：

1. 📖Resources (资源) —— “我能让你看什么”
   • 作用：让 AI读取外部数据。
   • 原理：Server 告诉 Client：“我有这些文件 URI，你想看哪个？”
2. 🗣️Prompts (提示词) —— “我能帮你问什么”
   • 作用：预设好的沟通模板。
   • 原理：Server 提供一套菜单，用户点菜，Server 把上下文填进去发给 AI。
3. 🛠️Tools (工具) —— “我能让你干什么”
   • 作用：即上一篇文章说的Agent Skill，让 AI执行操作。
   • 原理：Server 暴露函数给 Client，AI 决定调用时，由 Server 执行。

3.3 案例剖析：以 SQLite MCP Server 为例 🌰

我们来看看一个具体的SQLite MCP Server是怎么向 AI 展示它的能力的：

3.3.1 交互流程图解 🔄

让我们用时序图来看看，当你问了一句话后，Cursor (客户端)、LLM (大模型大脑)和MCP Server (工具人)之间到底发生了什么：

核心角色分析：

• Cursor (Client)：👮联络员。它负责把话传给大模型，把活派给 MCP Server。
• LLM (Model)：🧠大脑。它不做具体操作，它只负责思考：“我该用哪个工具？参数传什么？”
• MCP Server：🦾手脚。它不思考，只负责执行命令（查库、读文件）。

3.4 常见疑问与误区 (FAQ) ❓

Q1: MCP Server 必须跑在服务器上吗？

不用！这是最大的误解。

• 🏠本地模式 (Local / stdio)：这是目前最主流的玩法。
  • MCP Server 作为一个子进程直接运行在你的电脑上（和 Claude Desktop 同一台电脑）。
  • 它们通过标准输入输出 (stdio)偷偷说悄悄话。
  • 优点：安全、快、能直接读写你本地文件（比如FilesystemServer）。
• ☁️远程模式 (Remote / SSE)：这是高级玩法。
  • MCP Server 部署在远程云服务器上。
  • Claude Desktop 通过SSE (Server-Sent Events)协议连接它。
  • 优点：适合团队共享的工具（比如公司内部的知识库 Server）。

一句话总结：个人开发者平时用的 MCP Server，99% 都是跑在自己本机上的本地进程。

Q2: 到底是“大模型”调用的工具，还是“Cursor”调用的？

这是一个经典的“动嘴 👄 vs 动手 👐”的问题。

很多同学会疑惑：大模型不是只生成文本吗？它怎么能查数据库？

• 大模型 (LLM)：只负责决策 (动嘴)。
  • 它通过分析你的问题，输出一段文本（JSON 格式）：“我觉得应该调用read_query工具，参数是SELECT * FROM users”。
  • 它自己没有联网能力，也没有执行代码的能力，它只能“说话”。
• Cursor (Client)：负责执行 (动手)。
  • 它监听大模型的回复，一旦看到“调用工具”的指令，就立马去连接 MCP Server，执行真正的操作。
  • 拿到结果后，再把结果喂回给大模型。

形象比喻：

• 大模型是指挥官🤴（瘫痪在床但在运筹帷幄），他下令：“帮我拿杯水！”
• Cursor是护工/执行者🏃，他听到命令后，去厨房（MCP Server）拿水，然后喂给指挥官。

4. 热门好用的 MCP 工具推荐 🧰

现在社区已经涌现了大量现成的 MCP Server，你几乎可以直接拿来用：

4.1 🛠️ 生产力工具

• 📂Filesystem (文件系统)
  • 用途：让 AI 读写你电脑本地的文件。
  • 场景：让 Claude 帮你重构整个项目的代码，或者整理乱七八糟的文档文件夹。
• 🐙Git / GitHub
  • 用途：管理代码版本，搜索 GitHub 仓库。
  • 场景：问 AI “最近的版本提交里，谁修改了登录逻辑？”，或者让它直接帮你提 PR。
• 🔍Brave Search
  • 用途：联网搜索。
  • 场景：给本来不能联网的本地大模型（如 Ollama 跑的 DeepSeek）装上这个，它就能回答“今天的新闻”了。

4.2 🧠 知识管理工具

• ☁️Google Drive / Slack
  • 用途：连接你的云端工作流。
  • 场景：让 AI 总结 Slack 里的会议记录，并存到 Google Doc 里。
• 🧠Memory (记忆)
  • 用途：给 AI 一个外挂的“长期记忆库”。
  • 场景：让 AI 记住你的编程习惯、偏好，下次不用重复说。

4.3 🕹️ 怎么安装和使用？

目前体验最好的客户端是Claude Desktop(Mac/Windows 应用) 和Cursor。
以Claude Desktop为例：

1. 📥 下载安装 Claude Desktop。
2. ⚙️ 找到配置文件（通常在~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）。
3. 📝 把你想用的 Server 配置填进去（通常需要先安装npm或python环境）。
4. 🔌 重启 Claude，你会发现右上角多了一个“🔌”图标，点开就能看到连接好的工具了。

4.4 配置文件详解：以 SQLite 为例 🧐

很多同学打开claude_desktop_config.json会一脸懵。我们以配置SQLite为例，逐行拆解它的含义：

{"mcpServers":{"my-sqlite-db":{"command":"uvx","args":["mcp-server-sqlite","--db-path","/Users/lifei/data/users.db"],"env":{"DEBUG":"1"}}}}

• 🔑mcpServers: 这是一个大字典，里面装着你安装的所有 MCP 插件。
• 🏷️my-sqlite-db(Key):插件的昵称。
  • 这个名字你可以随便起（比如work-db,test-db），Claude 界面上显示的就是这个名字。
• 🚀command:启动命令。
  • 告诉 Claude 怎么启动这个插件。
  • 常见的有uvx(Python 工具链),npx(Node.js 工具链), 或者直接是/usr/bin/python3。
  • 注意：这里必须是可执行文件的绝对路径，或者在系统 PATH 里的命令。
• 📦args:启动参数。
  • 这是传给command的参数列表。
  • 比如上面的例子，意思是运行：uvx mcp-server-sqlite --db-path /Users/lifei/data/users.db。
• 🌐env(可选):环境变量。
  • 有些插件需要 API Key（比如 GitHub），就放在这里。
  • 例如："GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "sk-..."。

5. 推荐资源与网站 🔗

要想深入玩转 MCP，这几个网站必看：

• 📚MCP 官方文档：modelcontextprotocol.io
  • 最权威的协议说明和入门教程。
• 🏪Smithery：smithery.ai
  • MCP 界的 App Store。你可以在这里搜索各种现成的 MCP Server，一键复制安装配置。
• 📑Glama：glama.ai/mcp/servers
  • 另一个高质量的 MCP Server 列表站，分类很清晰。

6. 总结 📝

MCP 是 AI 工程化的基础设施。
随着 MCP 的普及，未来的每一个 API、每一个数据库、每一个 SaaS 软件，都会自带一个 MCP Server。
到那时，AI Agent 就像拥有了万能钥匙，可以随意打开任何软件的大门。