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MCP学习记录

MCP未来可期

MCP学习

  • 2024年11月25日 Anthropic 公司发布了一种新的开放协议Model Context Protocol ，简称MCP（模型上下文协议）

  • 2025年3月27日，OpenAI宣布对其Agents SDK进行了重大更新，支持了对手Anthropic推出的MCP服务协议的消息。 OpenAI研究员Steven Heide使用最近OpenAI最火爆GPT-4o的原生图像生成了吉卜力风格图片，解释MCP的架构。

什么是MCP？

官网Model-Context-Protocol

官网-Introduction

模型上下文协议 （MCP） 是一种标准化协议，用于将 AI 代理连接到各种外部工具和数据源。

可以将 MCP 想象成一个 USB-C 接口，AI 应用通过它以统一的方式连接到各种外部工具和数据源，就像USB-C接口一样，可以用同一根（类型）的数据线将电子设备进行连接，免去用户需要准备多种数据线的烦恼。

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一张动图

图片实际出处未知，应该是来源于X平台，看到有挺多类似图像

有无MCP的区别？

在 MCP 之前，将 AI 模型与各种数据源（文件系统、数据库等）集成需要自定义集成和 API，这既耗时又难以扩展。MCP 提供统一的协议，简化了此过程并改善LLM用户体验。

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如何使用MCP

工具

  • IDE类，claude 当然支持，其他的知名IDE工具也都支持，例如Cursor WindSurf

  • 插件类，Cline Roo Code Continue 都支持，其中Cline还率先开发了MCP Server Marketplace，相当于MCP server的应用/插件商店，方便安装使用。

  • 国内AI工具，Cherry Studio， AI 桌面客户端，国产工具更新迭代快，使用简捷，AI相关的各类功能跟进迅速

MCP Server网站

网络上各种UP主、博主总结了很多，简单列一些：

  1. https://github.com/modelcontextprotocol/servers Anthropic官方

  2. https://smithery.ai/ 知名社区，收录数量多

  3. https://mcpservers.org/ 简单，分类明确

  4. MCPServer -Discover Exceptional MCP Servers

  5. https://cursor.directory/ 之前专门收录cursorrules的网站，加入了MCP Server的收集

  6. https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers Github项目，精选MCPServer

安装MCP Server

其实安装除了uv，python，nodejs的基础环境和包安装，主要就是在修改编辑MCP Server相关的json配置文件，各类工具都是基本通用的，先在一个工具上去熟悉安装和修改配置文件，其他的工具是相通的。

以Cline插件为例，有两种方法，实际源头都是一样，实际都是编辑配置文件

直接让AI帮你装

在IDE工具中打开Cline插件（我这使用IDE是trae），选择MCP Servers点击进入Marketplace，找到想要安装的插件，可以搜索或者按Github星标等条件排序。 image-20250329011406779

installed可以看到已经安装的MCP Server

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绿灯表示安装完全没问题，点开可以看到这个MCP包含的所有tools，勾选auto-approve，授权工具自动使用不需要询问。

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比如我这用VSCode Cline重新操作演示安装一个slack 需要前置准备

slack配置

  1. 注册账号开展工作的平台 | Slack 开通工作空间，进入空间，上面链接T开头的TeamID记录下来 image-20250329040356659

  2. 然后在apphttps://api.slack.com/apps/配置这里配置一个机器人

    image-20250329040451944

  3. OAuth & Permissions中按github页面的配置开放所需要的权限；记录Bot User OAuth Token

    image-20250329040510727

  4. 把机器人加到频道里

    image-20250329040921109

  5. 后续会用到Bot User OAuth Token和TeamID

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点击install，会自动跳到Cline的AI对话，按提示一步步就能生成对应的配置文件内容了，注意Windows电脑要修改下npx这个位置

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其他途径查到的MCP Server安装

比如地图服务，商店里星标多的Google Map 不适合我们国内使用， 安装一个百度地图。

首先去百度地图上注册申请API，进行个人认证可以获取到大部分服务每天5000次的额度，个人测试使用足够了。

点击应用管理，创建应用AK，服务全选，点击AK处的复制，获取完整的AK

image-20250329020702686

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了解百度地图的MCP ServerMCP Server | 百度地图API SDK，使用nodejs方式安装，修改mcp的配置文件

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{
    "mcpServers": {
        "baidu-map": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@baidumap/mcp-server-baidu-map"
            ],
            "env": {
                "BAIDU_MAP_API_KEY": "{您的AK}"
            }
        }
    }
}
# 实际只用加这一段然后修改下 npx改cmd，下面放npx和/c，填入AK

        "baidu-map": {
            "command": "cmd",
            "args": [
            	"/c",
            	"npx",
                "-y",
                "@baidumap/mcp-server-baidu-map"
            ],
            "env": {
                "BAIDU_MAP_API_KEY": "{您的AK}"
            }
        }

测试

旅游计划

结合官方的示例，用地图服务输出一个城市旅游的计划。

image-20250329014650813

image-20250329014716316

天气测试

可以从API这里下载一些资源资源下载 | 百度地图API SDK

  • 例如，用行政区划代码来询问天气，会自动调用baidu-map的MCP，在用到其中的map_weather等等方法去实现输出天气 image-20250329013540127 image-20250329013631657

  • 或者直接用城市名称也是可以的，会比直接行政区划代码，多出一些转换的流程。 image-20250329014446579 image-20250329013757865

多个MCP 结合工作

把百度地图MCP服务的结果，用slack MCP服务发送到指定的频道 image-20250329014901675 image-20250329015130449

slack服务 image-20250329015509303

其他工具的使用

Cursor

设置处配置，可以直接把之前的json内容copy过去使用，但是现在Cursor每一个MCP都会有一个程序弹框，体验比较差，可以等后续优化。

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CherryStudio

这个工具中使用也是类似的选择设置-MCP服务器-编辑MCP配置，把之前的配好的json粘贴过来即可或者重新配置，它也有更多MCP按钮这里方便搜索安装。

  • json里加了一个name字段，编辑json时或者界面上编辑加，用于在工具界面上的显示

  • 按提示安装uvx环境，bun环境

  • 注意模型配置，需要有函数调用function call功能的模型才可以在cherrystudio中使用MCP。 模型是否支持function call，一般是你添加的时候会直接标识，也可以在官方去确认，像火山引擎的这个v3的250324和R1，加上时没有function call属性实际是支持的，需要配置上这个属性。

模型配置

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UV和BUN环境配置步骤
  • 按界面操作指引去安装

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  • 这里注意实际大概率是安装失败的，它拉的是github的镜像，有可能提示成功但是实际没安装成功。按安装帮助去操作下。

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  • UV Releases · astral-sh/uv下载对应版本，解压将exe程序放入目录

  • BUN用命令安装，拷贝或者软链接到对应目录

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    powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"
    • 最终的cherrystudio相关目录内容如下 image-20250329180830703
测试使用效果

对话界面选择模型，开启目标MCP服务进行测试

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  • 多个MCP服务协同测试 image-20250329201232656

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详细的流程拆解

可以看到调用了3个MCP工具的多个工具，

  • 百度地图map_weather查询了天气，map_gecode和map_search_places结合大模型规划了行程 image-20250329203325004

  • filesystem的create_directory创建目录、write_file写入文件

  • image-20250329203440611

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  • slack的工具slack_list_channels slack_plst_messate，查询了频道列表，推送到了slack的work频道 image-20250329204207589

关于OpenRouter API

另外API可以使用国内可直连的OpenRouter平台，有最新的DeepSeek V3 0324 免费可用

OpenRouter注册账号，创建API KEY即可， 然后在Cline、ROO Code、CherryStudio等工具里选择厂商，选择free模型使用或者添加使用即可。

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其它

浏览器，数据库，Git，Github等等，都有相关的MCP Server，总之MCP的种类和能实现的功能非常广泛，根据需求基本都能找得到。 MCP-BrowserTools 浏览器分析-分析网络请求、分析鼠标悬停元素

MCP-Github1 MCP-Github2 Github操作-仓库查询操作、提交操作

Manus爆火之后一直未正式上线近期公布了其高价收费。除了Github上复刻Manus的项目，字节跳动也发布了开源的Agent TARS项目 https://agent-tars.com/ 目前macOS可用，Windows和其他系统版本还未发布。网站的Blog文章以Agent TARS重点讨论了MCP和AI Agent开发相关内容 Agent TARS -开源多模态 AI Agent-mcp-brings-a-new-paradigm-to-layered-ai-app-development

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总结

今年AI Agent一直是热点，随着Manus发布带动了MCP全面进入大众视野，通过大模型和MCP可以实现类Manus的智能体；OpenAI作为Anthropic对手公司，官宣支持MCP再次让MCP火爆，目前MCP社区几乎都有2000+的MCP Servers，进行AI学习，有必要对MCP有基础的认知了解，希望本文有所帮助。

  1. https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/ ↩︎

  2. https://peerlist.io/zaczuo/articles/understand-mcp-the-emerging-standard-for-agentic-ai ↩︎

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