理解 MCP 伺服器：AI 上下文的未來

January 10, 2025

模型上下文協議(MCP)伺服器代表了 AI Agent 與外部工具、數據源和 API 交互方式的範式轉變。它們是將孤立的 AI 模型轉變為真正理解你項目的上下文感知編碼夥伴的連接組織。

什麼是 MCP?

模型上下文協議是 Anthropic 開發的開放標準，使 AI Agent 能夠安全地連接到外部數據源和工具。可以把 MCP 伺服器想像成專門的適配器，賦予你的 AI Agent 超能力——無論是從數據庫讀取、搜索網頁、與 API 交互還是訪問你的文件系統。

與需要為每個工具編寫自定義代碼的傳統 API 集成不同，MCP 提供了標準化接口。這意味著任何兼容 MCP 的 AI Agent 都可以使用任何 MCP 伺服器，無需自定義集成工作。

MCP 伺服器的工作原理

MCP 伺服器是一個輕量級進程，暴露三個核心原語：

資源(Resources)

AI 可以讀取的上下文和數據。例如，文件系統 MCP 伺服器將你的項目文件作為資源暴露。

工具(Tools)

AI 可以執行的操作。網頁搜索 MCP 可能暴露搜索工具，而數據庫 MCP 可以提供查詢執行工具。

提示(Prompts)

引導 AI 的模板化交互。這些可以包括特定於工具的最佳實踐或常見工作流。

流行的 MCP 伺服器

MCP 生態系統正在快速增長。以下是一些必備伺服器：

Filesystem - 訪問本地文件和目錄
Playwright - 瀏覽器自動化和網頁抓取
Context7 - 最新的庫文檔
PostgreSQL - 數據庫查詢和模式檢查
GitHub - 倉庫管理和代碼搜索
Brave Search - 實時網頁搜索功能

為什麼 MCP 對 AI 編碼很重要

在 MCP 之前，AI 編碼助手本質上對你的開發環境是盲目的。它們可以基於訓練數據生成代碼，但無法訪問你的實際項目結構、讀取配置文件或與開發工具交互。

MCP 從根本上改變了這一點。有了 MCP 伺服器，你的 AI Agent 可以：

通過文件系統訪問理解整個代碼庫結構
查找你正在使用的庫的最新文檔
執行數據庫查詢以理解你的數據模型
在網上搜索針對你具體問題的最新解決方案
與你的 Git 倉庫交互以理解提交歷史

MCP 入門

大多數現代 AI 編碼工具現在都支持 MCP。設置你的第一個 MCP 伺服器通常包括：

1. 選擇 MCP 伺服器

從簡單的東西開始，如文件系統或網頁搜索 MCP 伺服器。

2. 安裝伺服器

大多數 MCP 伺服器以 npm 包或 Python 模塊分發。按照你選擇的伺服器的安裝說明操作。

3. 配置你的 IDE

將 MCP 伺服器配置添加到 IDE 的設置中。確切的格式因工具而異，但通常涉及指定伺服器的命令和任何必需的參數。

以下是 Claude Code 的配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/your/project"]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

4. 測試集成

讓你的 AI Agent 使用新連接的工具。例如，如果你安裝了文件系統 MCP，嘗試讓它從你的項目中讀取特定文件。

MCP 的未來

MCP 生態系統仍處於早期階段，但潛力巨大。隨著更多開發者為專門的工具和服務構建 MCP 伺服器，AI Agent將變得越來越強大和上下文感知。

我們正在走向這樣一個未來：你的 AI 編碼助手可以無縫訪問開發工作流中的每個工具——從 IDE 到雲基礎設施。MCP 是使這一願景成為可能協議。

在我們的 MCP 伺服器目錄中探索可用 MCP 伺服器的完整目錄，為你的工作流找到合適的集成。