一、引言和建議

最近一個月，你可能聽過了相當多關于MCP的概念了，有的人玩得不亦樂乎，有的人還不知道這是啥，有的人為此感到焦慮。

今天這篇文章，我希望盡量清楚的使用你可以理解的語言把MCP的概念解釋清楚。但，如果你還是沒看懂，還是不知道怎么用，也沒關系。

因為以我現在的使用經驗來說，我對MCP的判斷是這樣的：

1、長期很重要：MCP確實很重要，它能讓各種大模型更好地使用虛擬世界和現實世界的工具，獲取相應的知識，不再處于單打獨斗的封閉狀態，長期來說很重要，你應該去關注；我也會在星球內持續跟蹤和更新相關的內容。

2、短期被高估：但，就目前而言，MCP最大的價值是完成你本來就需要的工作，去提升你的效率，比如說GitHub的MCP可以幫你直接和Cursor對話去創建和執行Github的命令，browsertools可以幫你更快地復制前端報錯或表述前端的界面信息。都是提效層面的價值，對你用Cursor開發出更好的產品并無幫助，你不必太在意；

3、噪聲有點多：現在MCP有一些還挺酷炫的案例，比如X上很火的用Blender MCP生成3D模型，但3D模型本來就是Blender的功能，通過Cursor+MCP只是加速了這個過程而已，而且實際效果沒像你想象的那么好；尤其是如果你本來的工作中用不到Blender的話，你也完全不需要這個MCP。

4、暫時不好用：現在MCP的服務還沒那么多，而且很多個人開發者的小作品，用著其實沒那么友好，多數服務涉及到本地環境的配置，終端的使用，以及甚至Cursor內加MCP還需要Json格式，對新手是不那么友好的。

我現在的建議就是：

1、如果你是不會寫代碼的新手，你還沒用Cursor自己做超過5個項目，你暫時沒必要碰MCP，MCP給你帶來的困擾會比它能提供的價值大。

2、如果你是Cursor老鳥了，做過超過5個項目，每天使用Cursor時間在2小時以上，那接觸和了解更多MCP，用來提效是比較有價值的。

二、究竟什么是MCP

給完結論和建議，我們需要來聊聊究竟什么是MCP。

1、名詞解釋

MCP的全稱是Model Context Protocol，也就是模型上下文協議。它是Anthropic（開發Claude模型的公司）在去年11月25日推出的開放標準協議，這個協議，用他們官方的話說就是旨在為 AI 應用提供一種統一方式來連接外部數據源、工具和系統。

最近有個流傳甚廣的比喻是，你可以把 MCP 想象成 AI 應用領域的 “USB-C 接口”——就像 USB-C 標準化了設備與外設的連接方式，MCP 標準化了AI 模型獲取上下文數據和調用外部工具的接口，從而減少繁瑣的定制集成。

比如在上面的圖中，通過MCP協議，無論你的Claude的桌面版還是Cursor，都可以通過MCP的接口去比較快速地和Gmail郵箱、日歷、本地數據等數據或服務進行連接和調用。

下面以Github MCP Server為例，我做了張圖，希望幫你理解MCP Server是怎么工作的

2、MCP是大模型混戰后的新標準

在MCP概念出來之前，其實OpenAI早就推出過插件市場，很多大模型產品也有Function call的能力，但問題是，每家大模型公司（比如OpenAI、Anthropic、Google等）都有自己的Function call的標準，而每個服務提供商（比如GitHub、Supabase、Vercel等）都有自己的API的調用規則和標準。所以之前的服務都是非常非標，各行其是，我們得到的模型和服務的對接困難程度是以乘積的比例增加的。

而MCP的出現其實就是為了解決這個問題。

當然，現在其實還只有Claude模型支持MCP，但因為他們最早提出了標準，并且他們擁有最好的編程模型，所以在開發者生態中很快就成了通行的標準。這個標準會不會就此真的固定下來，以后所有的公司，所有的模型都遵從這個協議呢？

不好說，但有這個趨勢。

3、MCP是個P（Protocol）

為了幫助大家從更根本的意義上理解MCP，你可以理解為這有點像 TCP/IP、HTTPS之類的協議，這個協議約定了大模型和工具應用雙方如何交互的標準語言，從而實現兼容、互操作。

MCP是個協議！

MCP是個協議！

MCP是個協議！

所以，本質上，MCP就是個通用標準的協議，而因為有這個協議的存在，以及AI Coding的盛行，我們在最近一兩個月迎來了MCP服務（MCP server）以及找到MCP服務的市場（MCP Market Place）的爆發，現在MCP已經有逐漸形成自閉環生態的趨勢。

三、MCP市場地圖

下面是a16z最近剛剛發布的MCP市場地圖。

這張圖中：

MCP Clients是指支持使用大模型MCP服務的客戶端，既有聊天的應用（Claude、Librechat），任務自動化應用，也有Coding應用（如Cline、Cursor、Windsurf等），從這里不同類型應用的距離你可以看出兩點：1）MCP不是只用于Coding的，在別的大模型應用場景也能使用；2）MCP目前最有價值的場景是在coding，支持產品數最多。

MCP Servers是指MCP服務或服務器，這是指現在支持MCP，允許你讓大模型自主進行調用的產品或服務，當然，實際支持的數量量級遠比下面這個表中列出的多，本質上這些MCP Servers是根據MCP的標準把這些產品的API包裝成了大模型（Claude）更理解的語言，從而實現調用。比如你可以使用supabase的MCP Server去讓大模型自動創建和管理你產品的后端數據，通過Figma的MCP Server去讀取你在Figma上設計的原型等等。

而所謂的MCP Marketplace你可以理解為是MCP Server的導航站，你可以通過這些平臺去找到有哪些MCP服務，以及部分平臺會提供更簡潔的配置入口，比如有Glama、 MCP.so （這是國內獨立開發者idoubi做的，用戶體驗很好）、OpenTools、Smithery等等。

這張圖底下的三個工具倒是和我們普通人關系不大，可以暫時先忽略。

四、MCP Server服務是如何工作的？

我們前面已經介紹了，MCP本質上是個協議，它是為了讓大模型更好地和現實世界、虛擬世界中存在的數據進行交互，以及調用工具所生產出來的。那這些所謂的MCP是如何工作的呢？怎么理解這些服務之間的關系呢？

咱們以一個具體的在Cursor中安裝Github 的MCP Server為例，下面是幾個你需要知道的事實：

1、在MCP的概念中，Cursor屬于一個MCP的宿主應用（Host-app），而Cursor之所以能使用MCP服務，是因為它內置安裝了MCP Client；

2、而我們目前在配置Cursor中的MCP時，本質是在配置MCP Server，這些Server是由不同的開發者提供的，他們基于標準化的MCP協議，去做了個小的服務，這些服務可能在本地也可能在云端，而我們實際上也完全可以按自己的需要去制作MCP Server

3、很重要的一點！！！一個產品的MCP Server未必是這個產品官方出品的，比如https://smithery.ai/server/@smithery-ai/github 這個Github的MCP Server實際上是smithery這個團隊提供的，他們基于Github的API構建的這個對應MCP Server，而由于你要操控自己的GitHub倉庫的話，你是需要用到自己的倉庫密鑰的，這個過程在網站上操作是可能存在風險的。MCP服務現在被詬病的一個點就是不好使用環境變量，大量的apikey都需要明文保存，所以使用上要注意一定的風險。

下面還有個我覺得做的比較好的MCP的圖，希望能幫你理解MCP的流轉關系。

以及，為了幫助你更好的理解，我以Github MCP Server為例，做了下面的執行流程圖

我已經拼勁全力希望給你講清楚MCP概念了，不過這好像依然是星球里最難理解的文章之一了，不過沒關系，如果你是新手的話，讀不懂可以重新看我上面的建議：

現在MCP本身還不夠完善，不夠好用，接下來我們很快會迎來更多更有用的MCP的，你會逐漸懂的。

以及，MCP更多是提效的價值，你現在未必需要通過MCP來提升效率，先做5個你自己的產品出來再說，MCP并不能幫你做出更好的產品，暫時不用也沒關系的。

以及，最好理解MCP的方式其實是，使用+構建。

所以接下來，我會繼續寫，手把手教你如何使用MCP服務，以及構建一個自己的MCP服務的文章，以及視頻。

慢慢來，別急。

注：本文轉自我的知識星球「AI編程：從入門到精通」，后續更多關于AI編程和Cursor的分享我會完整、系統化地沉淀在這個星球中，如果你感興趣的話，可以點擊閱讀原文了解：

https://t.zsxq.com/BFTPI