模型上下文协议（MCP）：人工智能与数据的通用连接器 第1张

亚历克斯-阿尔伯特（@alexalbert__）在 网站上解释得很清楚：

MCP 设计用于快速设置。您可以在 5 分钟内通过预置的 GitHub、Slack、SQL 数据库、本地文件和搜索引擎等平台的服务器实现集成。

MCP 中的工具允许服务器公开可执行功能–把它们想象成专门的“操作按钮”，人工智能模型可以按下这些按钮来执行任务、运行计算或与外部系统交互。有了工具，人工智能不仅能理解数据，还能根据数据采取行动，成为连接想法与执行的强大桥梁。

每个工具都有一个唯一的名称、一个可选的人性化描述和一个 JSON 模式，该模式指定了工具所需的参数。例如：

了解模型上下文协议 (MCP) 的最新进展：

我们很高兴地宣布，由 Spring AI 在 VMware Tanzu 开发的 Java SDK 现已成为 MCP 的官方 Java SDK。这一新成员加入了我们现有的 Kotlin SDK，Spring AI 团队将把它作为 MCP 社区的重要组成部分加以维护。

MCP Python SDK 1.2.1 版本发布，提供了重要的稳定性改进和错误修复。

JetBrains 为 MCP 推出了 Kotlin SDK！有关 MCP Kotlin 服务器实现的示例，请查看此资源库。

有关这些更新的详细信息，请阅读。

模型上下文协议在不断发展。以下是我们 2025 年上半年的优先事项概览：

MCP 正在为人工智能无缝访问任何数据源的未来铺平道路，使集成更简单、更安全、更高效。正如 USB-C 端口提供了一种通用方式，可以用同一根线缆连接手机、笔记本电脑和平板电脑等设备，MCP 也是人工智能工具和数据源的通用连接器。

想象一下您在日常生活中如何使用熟悉的连接：

通过用一个通用协议取代繁杂的自定义连接器，MCP 将成为更智能、更互联的人工智能系统的支柱。这不仅能简化开发人员的技术工作，还能通过更强大、更能感知上下文的人工智能工具丰富我们的日常体验。