Function Calling 很好，但每个 AI 平台的格式都不一样。Claude 用一种格式，GPT 用另一种，你换个平台就要重写所有工具对接代码。MCP 就是来解决这个问题的——一个统一的工具连接标准。

MCP（Model Context Protocol）= 模型上下文协议，由 Anthropic 提出的开放标准。它定义了 AI 应用（Host）如何通过 MCP 客户端连接到 MCP 服务器，统一了工具发现、调用和权限管理的方式。就像 USB 统一了外设接口一样，MCP 统一了 AI 工具接口。

MCP 架构

MCP 的三层架构是什么？

• 前端 → 后端 → 数据库
• Host → Client → Server
• 用户 → LLM → 工具
• 输入 → 处理 → 输出

MCP 的核心价值用一句话概括：工具开发者只需实现一次 MCP 服务器，所有支持 MCP 的 AI 应用都能使用。来看看有 MCP 和没有 MCP 时，工具集成的工作量差异——

MCP 前后对比

MCP 生态正在快速发展：官方 MCP 服务器已支持 GitHub、Slack、Google Drive、PostgreSQL 等数十种工具。Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等主流 AI 应用都已支持 MCP。你也可以用 Python 或 TypeScript 几十行代码就写一个自己的 MCP 服务器。

MCP 让 AI 工具生态变得像「应用商店」一样 —— 装一个 MCP 服务器，AI 就多一项能力。最后一关，我们来学习 Skills —— 一种更上层的能力封装方式。