MCP 是什么

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，旨在实现大型语言模型（LLM） 应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成，类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议。

MCP 协议通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。

──摘自www.runoob.com

简单理解，如果大语言模型（LLM）是一个智力尚可的职场牛马，MCP 就是给牛马使用的各种搬砖工具，而且通过 MCP 牛马还能自己给自己创造工具。MCP 极大地丰富了 LLM 的可用性。

学习资源

Introduction - Model Context Protocol：MCP 官网，资料很全，可从这里开始了解概念，学习自制 MCP 服务。

Model Context Protocol (MCP) | Roo Code Docs：Roo Code 的 MCP 功能说明文档。

MCP 中文站（Model Context Protocol 中文）：MCP 中文镜像站，有官方文档的中文版。

建议直接看 MCP 官方文档，不管是打算学习使用 MCP，还是学习编写 MCP 服务。

MCP 服务合集

awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers：GitHub 上的 MCP 服务 awesome 集合。

modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers MCP 官方出品的服务合集。

MCP SO：一个 MCP 服务合集网站，支持远程调用 MCP 服务。

MCPFlow：一个基于大模型的MCP服务发现、托管、调用平台。

https://smithery.ai

本地运行环境要求

MCP 基本上都是 Python 或 node 写的程序，如果服务运行于本地电脑上，需要有这两种运行环境。

官方推荐 Python 采用 uv 作为包管理和运行工具。

MCP 服务安装

MCP 客户端我用的是 VS Code 加 Roo Code 插件。

相比与 Mac OS 和 Linux 系统，Windows 下配置需要更改官方给的命令参数。

Windows 下修改 cline_mcp_settings. Json 文件添加 MCP 服务时，command 不能直接使用 npx，而是用 cmd.exe，然后需要按如下增加参数：

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{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "cmd.exe",
      "args": [
        "/c", 
        "npx", 
        "-y", 
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:/Users/YOUR_USERNAME/Documents",
        "C:/Users/YOUR_USERNAME/Desktop"
      ]
    }
  }
}

除了 Roo Code，Windows 下其他 MCP 客户端应该都需要这么配置。

如果是 Python 写的 MCP 服务，配置里命令如果用 uvx 就不用提前安装相关包，uv 会自动创建临时环境并下载相关 Python 包。

所以使用 npx 和 uvx 命令安装 MCP 服务会非常方便，要做的只是在 cline_mcp_settings. Json 文件添加相关配置信息。

以上安装方法对于 MCP 官方出品的服务完全适用。第三方 MCP 服务的安装可能需要额外的步骤。

MCP 客户端

目前名气大的有这几个：

  • Cline（VS Code 插件）
  • Roo Code（VS Code 插件）
  • Claude 桌面版
  • Cursor
  • CherryStudio

其他的可参考：客户端 – MCP 中文站

只用过 Roo Code 和 CherryStudio 跑 MCP 服务，Roo Code 支持任意大模型调用 MCP 服务，CherryStudio 目前只支持具有 Function Call 能力的大模型调用 MCP 服务。所以选择 MCP 客户端时候可以留意下对大模型的要求。

话说用 MCP 真得很费 token，跑了 7、8 次就耗费了大概 25 万 token😅。