MCP带来的突破是什么？找MCP教程看AIbase就够了

《奥日》系列和《恶意不息》开发商MoonStudios首席执行官和游戏总监ThomasMahler近日分享了工作室已购回《恶意不息》发行权。他还分享称，《奥日》系列两部作品的总销量已经突破了1500万部。

在（AI）快速发展的当下，AI 应用与现有服务和系统的深度融合成为关键需求。过去这一直是个难题，各种 AI 模型与服务之间缺乏统一的集成标准，导致开发复杂度高、效率低下。如今，()的出现如同一缕曙光，为这一困境带来了前所未有的突破，它正在重塑 AI 应用的开发与集成生态。

在 MCP 出现之前，AI 应用大多孤立存在，与用户已有的系统难以深度融合。MCP 改变了这一切，它提供了一个开放、通用的协议标准，让 AI 模型能够轻松地与现有服务和系统建立连接。想象一下，在一个 AI 应用中，既能进行联网搜索获取 信息，又能直接发送邮件与他人沟通，还能发布博客分享内容，这些功能无缝集成在一个系统中，极大地拓展了 AI 应用的边界和实用性。这种深度集成的可能性，为 AI 应用的普及和拓展应用场景提供了坚实基础。

MCP 的出现对集成开发环境（IDE）中的开发工作流程产生了深远影响。它让 AI 成为了开发过程中的强大，开发者可以在 IDE 中利用 AI 完成各种复杂任务。通过 AI 查询本地数据库数据，快速获取所需信息辅助开发;利用 AI 搜索 GitHub Issues，快速判断遇到的问题是否已知，节省排查问题的时间;借助 AI 将代码 意见发送到同事的即时通讯软件，如 Slack，提升代码 效率;甚至通过 AI 查询和修改云服务配置来完成部署，避免手动操作可能出现的错误。这些曾经复杂或需要人工干预的任务，现在都可以借助 MCP 实现自动化，大大提高了开发效率和质量。

AI 模型与各种 API、数据库和工具的连接一直缺乏统一的标准，导致开发者需要为不同的 AI 模型和外部服务编写大量不同的集成代码，极大地增 开发成本和复杂度。MCP 正是由 Claude（Anthropic）主导发布的这样一个开放、通用、有共识的协议标准，它 了这一长期存在的难题。开发者不再需要面对各种复杂的集成挑战，只需遵循 MCP 标准，就能轻松实现 AI 模型与各种服务的集成，降低了开发门槛，提高了开发效率。

虽然 OpenAI 等 提供的 Function Calling 也能实现一些类似的功能，但它存在明显的局限性，如 依赖性强、不同模型实现不兼容等。MCP 作为一个标准协议，就像电子设备的 Type C 接口，能够使 AI 模型与不同的 API 和数据源无缝交互。它不限制于特定的 AI 模型，支持灵活切换，开发者可以根据需求自由选择不同的 AI 模型和外部服务，极大地提升了系统的灵活性和可扩展性。

MCP 旨在替换碎片化的 Agent 代码集成，通过建立通用标准，服务商可以基于协议推出自己的 AI 能力，开发者也可以利用已有的开源 MCP 服务来增强自己的 Agent。这避免了开发者重复编写相似的集成代码，节省了时间和精力，有助于构建一个更加强大和开放的 AI Agent 生态。开发者可以专注于核心业务逻辑的开发，利用现有的优秀资源，快速构建出更强大的 AI 应用，推动整个 AI 行业的快速发展。

MCP 可以在不同的应用/服务之间保持上下文，这对于 AI Agent 的自主性和上下文理解能力提升至关重要。它可以增强 AI Agent 整体自主执行复杂、多步骤任务的能力，让 AI 系统能够更好地理解用户的意图和任务的背景信息，从而更智能地完成任务。在一个涉及多步骤的自动化工作流程中，AI Agent 可以根据之前任务的上下文信息，更准确地判断下一步该怎么做，使整个流程更加顺畅和 。

数据安全一直是 AI 应用中的重要问题。MCP 通过精细的数据控制机制，让开发者能够更精准地控制哪些数据需要传输给 AI 模型，敏感数据可以保留在本地，避免上传过程中可能出现的泄露风险。这在处理涉及用户隐私和商业机密的场景中尤为重要，极大地提升了 AI 应用的数据安全性，为 AI 应用在更多领域的推广和应用提供了保障。

在探索 MCP 的过程中，AIbase的 MCP 资源网站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）无疑是一个极具价值的 。它提供了丰富的学习资料、开发工具以及社区交流机会，无论是初学者还是资深开发者，都可以在这里找到所需资源。从详细的 MCP 协议文档解读，到各种开源的 MCP 服务示例代码，再到开发者社区中的技术讨论和实践经验分享，AIbase 的 MCP 资源网站为开发者提供了全方位的支持，助力大家更好地理解和应用 MCP，开发出更优秀的 AI 应用。

MCP 的突破在于它标准化了 AI 模型与外部世界的交互方式，这不仅降低了集成难度，提高了开发效率，更为构建更智能、更自主、更安全的 AI 应用奠定了坚实基础。它就像一个“万能适配器”，使得不同的 AI 模型和各种外部工具及数据源能够更好地连接和协作，为 AI 的未来发展开启了无限可能。而 AIbase 的 MCP 资源网站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）则为这一探索之旅提供了强大的助力，值得每位对 MCP 感兴趣的开发者深入挖掘和利用。