MCP：AI的“外挂”
1. 大语言模型的局限性
- 现有大语言模型（LLM）存在知识更新滞后、无法访问实时信息、无法操作外部工具等问题。
- 比喻：像是被关在笼子里，有劲儿使不出。
pie title 大语言模型的局限性
"知识更新滞后" : 30
"无法访问实时信息" : 30
"无法操作外部工具" : 40
2. MCP的作用：AI的“外挂”
- MCP为AI提供了连接外部工具和服务的能力，扩展了AI的功能。
- 比喻：
- 游戏中的“加特林”：原本只能肉搏，现在拥有了强大的武器。
- “游乐场通票”：原本只能在家里玩，现在可以去游乐场玩各种设施。
graph LR
A[大语言模型] --> B(知识库有限)
C[MCP] --> D{连接外部工具}
A -- 连接 --> C
D --> E(实时信息)
D --> F(文件访问)
D --> G(数据库操作)
D --> H(控制其他软件)
3. MCP的原理：中间人
- MCP充当AI和外部工具之间的“中间人”，负责传递双方的需求和能力。
- 比喻：USB接口，连接电脑和U盘，实现数据传输。
graph LR
A[AI] -- 需求 --> B[MCP]
B -- 能力 --> C[外部工具]
C -- 结果 --> B
B -- 响应 --> A
4. 包装与实质
- 行业术语（服务器、客户端、传输、主机、协议、上下文等）使MCP显得高深莫测。
- 实质：MCP只是一个连接AI和工具的桥梁，实现信息传递。
graph LR
A[专业术语] --> B{让人觉得高深}
C[实质] --> D{连接AI和工具}
B -- 其实是 --> D
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