★ FEATURED ARTICLE MCP模型上下文协议是AI领域的USB为大模型应用提供统一接口安全对接外部数据源、工具和业务系统。文章详细介绍了MCP的三大角色Host、MCP Client、MCP Server及其通信方式Stdio和Streamable HTTP并通过Java开发和测试中的使用原理展示了MCP如何助力AI工具接管数据库和浏览器实现模拟人类行为和自动化测试。对于想要学习大模型并提升开发效率的程序员来说MCP是一个值得收藏和深入了解的工具。在AI普及的当下我们经常可以听到有人讲给大模型接入MCP那么什么是MCP呢下面我们来聊聊MCP。1、MCP和MCP服务MCPModel Context Protocol模型上下文协议是Anthropic 在2024-11发布、后捐赠给Linux基金会下Agentic AI基金会的开放标准化协议可以比喻成AI领域的USB它给大模型应用提供一套统一接口用来安全对接外部数据源、工具、业务系统解决LLM只能使用训练静态知识、难以标准化调用外部能力的痛点底层基于JSON-RPC 2.0通信。MCP的三大核心的角色分别是1Host宿主应用 用户直接交互的AI应用如Claude Desktop、Cursor IDE等主要负责管理用户对话、LLM推理、权限与安全策略等工作。2MCP ClientMCP 客户端 宿主内的连接器一个Client对应一个 MCP Server负责建立会话、协议能力协商、消息转发、维护安全隔离边界。3MCP ServerMCP服务 独立运行的程序可以是本地进程stdio或远程HTTP服务把外部能力封装成MCP标准接口对外暴露出来供Host 里的大模型发现和调用。将MCP与USB做类比如下图所示电脑不用为U盘、摄像头单独写一套特殊驱动只要是USB设备插上就能识别。AI不用为数据库、浏览器单独写对接代码只要是 MCP 服务接上就能调用。2、MCP的通信方式MCP的通信方式有两种分别如下所示aStdio(本地进程)MCP服务作为子进程通过标准输入输出通信适合本地IDE、本地文件/数据库MCP服务。bStreamable HTTP远程网络调用适合部署在服务器上的远程MCP服务支持网络多客户端访问。通信方式的选择需要被一个人安全地放在本机运行的时候使用Stdio。 需要被多人共享使用用Streamable HTTP。3、MCP在Java开发和测试中的使用原理AI工具使用Workbuddy为例cursor、Trae都支持MCP方式使用MCP的工作流程图用户在AI工具中访问我们本地的workspeace中Java代码然后代码中需要查询数据库如Mysql然后AI工具就会调用MCP服务由MCP服务实现去数据库查询数据然后将查询到的数据由MCP服务返回给AI工具AI工具拿到数据后继续按照代码的逻辑分析代码功能代码功能分析完成后AI工作整理总结分析报告展示给我们。AI工具使用Workbuddy为例接管本地的浏览器后直接通过浏览器模拟人的行为点击网页上的功能按钮功能请求后端的流程图首先我们需要启动一个监听已经登录了页面的浏览器如公司的管理后台的MCP服务然后用户在AI工具中发送监听浏览器的请求给AI工具AI连接MCP服务连接成功后MCP服务返回浏览器监听的响应给AI工具此时AI工具实现了接管我们浏览器的功能。AI工具接管浏览器后我们便可以将我们的想法输入给AI工具AI工具便可模拟人类的行为操作页面。4、安装和配置Mysql-MCP1安装python环境2安装依赖包pip install fastmcp pymysql sqlparse python-dotenv3AI搭建MCP工程使用我们日常的AI工具如workbuddy帮我们写连接Mysql的MCP服务如下是AI写这个服务的输出项目的结构图如下所示配置自己的数据库连接信息4测试MCP是否可以启动在工程目录中找到main.py文件如下的打开方式打开后我们看到如下的效果图至此MySQL-MCP服务启动成功了。5AI工具中配置MCP服务以workbuddy为例找到workbuddy的自定义连接器如下图所示选择配置连接器如下图所示添加自定义的MySQL-MCP的配置信息{ mcpServers: { mysql‑ai‑self‑mcp: { command: cmd, args: [ /c, ## cmd的参数表示执行后面这一串命令执行完就关闭 cmd 窗口 C://Windows//py.exe, ## Python启动器位置 D://py_workspace//ai_mcp_server//main.py ## 自定义的MCP服务入口脚本文件 ] } }}保存配置后如果出现如下的效果就标识配置成功测试workbuddy是否可以连接我们配置的MySQL数据库至此我们的Mysql-MCP服务就搭建完成我们可以继续按照同样的方式来搭建如Redis-MCP、Nacos-MCP和浏览器MCP服务然后继续配置在自己的AI工具中我的配置的这几个工具在workbuddy中的效果如下图所示5、实战AI工具接管浏览器1启动开启浏览器监听使用CMD的方式执行如下的指令C:/Program Files/Google/Chrome/Application/chrome.exe --remote-debugging-port9222 --user-data-dir%USERPROFILE%/chrome_debug_profile2测试浏览器是否可以被监听在地址栏中输入http://127.0.0.1:9222/json/version可以输出信息表示我们的浏览器可以被监听了。当前的浏览器不要关闭因为AI工具只能监听到这个网页。3打开百度网做测试在AI工具中输入咨询是否可以监听浏览器的信息当前的这种方式实现的浏览器让AI工具如workbuddy接管是可以获取到用户的登陆状态信息有了这个登陆信息后我们的可以实现将我们测试环境或开发环境上的已经完成登陆的管理后台网页让AI工具接管然后我们让AI工具模拟人的行为将页面的功能都点击一遍然后生成AI页面功能测试报告我们拿到这个测试报告后将里面的功能bug反过来给AI继续修复大大的提供了功能的交付质量。我们已经实现通过MCP的方式连接了Mysql、Redis和Nacos服务那么我们可以让AI工具读取我们本地workspeace中的Java源码然后帮我们分析测试或开发环境的问题大大的提高了问题排查的效率。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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