LLＭ大模型技术| MCP 是什么？没有那么神秘，一个例子带你看明白！| 理科生网

## LLM 大模型的MCP 大模型上下文协议到底是什么？三分钟带你看明白，一个具体实际案例，以及如何配置和使用MCP Server 实际案例演示！www.lksr.net {alertInfo}

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## AI 概览

MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

MCP 可以被看作是AI 应用程序的“USB 接口”。它让AI 能够摆脱自身训练数据的局限性，主动获取并利用外部信息，从而执行更复杂的任务，生成更准确、更相关的回答。

MCP 

总结一句话：MCP 让大模型有了一种访问外部数据能力，比如：存储一些东西，调用一些东西，甚至说MCP 设置一些东西，这些都是MCP 给模型带来的能力！

## 协议接口

MCP 通过定义标准的协议和数据格式，来实现LLM 与外部资源的交互。它使用JSON-RPC 2.0 作为消息格式，通过标准的请求、响应和通知消息进行通信。当LLM 需要获取外部信息或执行操作时，它会通过MCP 协议向MCP 服务器发送请求，服务器根据请求执行相应的操作并返回结果。

## MCP 的价值

举个栗子，在过去，为了让大模型等 AI 应用使用数据，要么复制粘贴，要么上传知识库，非常局限。

即使是最强大模型也会受到数据隔离的限制，形成信息孤岛，要做出更强的大模型，每个新数据源都需要自己重新定制实现，使真正互联的系统难以扩展，存在很多的局限性。

现在，MCP 可以直接在 AI 与数据（包括本地数据和互联网数据）之间架起一座桥梁，通过 MCP 服务器和 MCP 客户端，大家只要都遵循这套协议，就能实现“万物互联”。

有了MCP，可以和数据和文件系统、开发工具、Web 和浏览器自动化、生产力和通信、各种社区生态能力全部集成，实现强大的协作工作能力，它的价值远不可估量。

## MCP Client

MCP client 充当 LLM 和 MCP server 之间的桥梁，MCP client 的工作流程如下：

1. MCP client 首先从 MCP server 获取可用的工具列表。
2. 将用户的查询连同工具描述通过 function calling 一起发送给 LLM。
3. LLM 决定是否需要使用工具以及使用哪些工具。
4. 如果需要使用工具，MCP client 会通过 MCP server 执行相应的工具调用。
5. 工具调用的结果会被发送回 LLM。
6. LLM 基于所有信息生成自然语言响应。
7. 最后将响应展示给用户。

Claude Desktop 和Cursor都支持了MCP Server接入能力，它们就是作为 MCP client来连接某个MCP Server感知和实现调用。

我们可以简单理解MCP Client 就是简单的客户端！ 

MCP Client

## MCP Server

MCP server 是 MCP 架构中的关键组件，它可以提供 3 种主要类型的功能：

• 资源（Resources）：类似文件的数据，可以被客户端读取，如 API 响应或文件内容。
• 工具（Tools）：可以被 LLM 调用的函数（需要用户批准）。
• 提示（Prompts）：预先编写的模板，帮助用户完成特定任务。

这些功能使 MCP server 能够为 AI 应用提供丰富的上下文信息和操作能力，从而增强 LLM 的实用性和灵活性。

## Cursor中 使用示例

Cursor工具中集成mcp server功能对开发增加效率非常明显，配置入口在：文件—>首选项—>Cursor Settings—>Features—>MCP Server—>Add new MCP Server

配置完后，你需要画图的地方给它提要求就行了，它会自动感知，按上下文生成prompt并调用工具生成图片：

## 参考文章：

## 如何使用Cladue 桌面应用MCP使用指南
## 一文看懂：MCP(大模型上下文协议)
## 网页抓取的 Firecrawl MCP Server
## 实战案例Firecrawl MCP server 官方文档

## 补充：Cursor 如何配置 FireCrawl MCP

## https://docs.firecrawl.dev/mcp-server

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