MCP 是什么？一次搞懂 AI 如何“标准化接入世界”

Token 赋予了 AI 思考的价值，MCP 则构建了行动的标准。它打破了对话框的限制，让 AI 从单纯的“聊天机器人”，进化为能真正操控电脑、处理复杂工作的智能体（Agent）。

molaifeng

628人浏览 · 2026-01-17 04:06:42

molaifeng · 2026-01-17 04:06:42 发布

一、引言：AI 的“大脑”与被封锁的“世界”

1.1 从 Token 说起：被困住的超级大脑

还记得我上篇《Token：AI 时代的数字货币——从原理到计费全解》的文章吗？我们聊过：Token 是大模型世界的通用货币。每一次对话、每一个汉字的生成，本质上都是在消耗这种货币来换取智能。

但问题是，如果只有货币而没有贸易通道，经济是转不起来的。现在的 AI 就像是一个揣着万亿 Token 巨款的富豪，却因为没有路（协议），买不到你本地硬盘里的“商品”（数据）。

过去这一年，AI 模型飞速进化，最显著的变化就是 Context Window（上下文窗口） 的暴涨。从 GPT-4 的 8k，到 Claude 3.5 的 200k，再到 Gemini 1.5 Pro 的 2M+。表面上看，AI 的“记性”越来越好了，能“吃”下的 Token 越来越多。

但你有没有发现一个尴尬的现实？

无论模型的上下文窗口有多大，它依然是一个被困在聊天框里的“缸中之脑”。

它通晓天文地理，但不知道你刚才在 VS Code 里写了什么 Bug；
它能写出完美的 SQL 语句，但连不上你公司内网的 PostgreSQL 数据库；
它能分析宏观财报，但看不到你本地电脑里 Excel 表格的最新数据。

最强大的 AI，被隔绝在你的真实工作环境之外。它就像一个被关在小黑屋里的天才，空有一身武艺，却看不见屋外的世界。

1.2 旧时代的解法：胶水代码的泥潭

为了打破这层隔阂，为了把“外面的世界”喂给 AI，开发者们以前深陷在“胶水代码”的泥潭里。

你想让 AI 读你的数据库？得写 Python 脚本调用 API。下周想换个模型？接口变了，脚本重写。想在 IDE 里用？插件逻辑不同，再写一遍。

这就导致了 AI 应用开发的碎片化，即所谓的问题：M 个模型连接 N 个数据源，需要开发并维护种适配代码。每一个数据源的权限验证、限流策略、数据格式都各不相同，开发者把大量时间浪费在“造异形轮子”上。

1.3 破局者 MCP：AI 时代的 USB 协议

如果说 Token 解决了 AI “如何思考” 的问题，那么 MCP（Model Context Protocol） 的出现，就是为了解决 AI “如何感知与行动” 的问题。

MCP 的核心愿景非常简单粗暴：别再写胶水代码了，我们统一下接口吧。

它将原有的复杂度，直接降维到了 ****。它就像是 AI 时代的 USB 协议：

以前电脑接鼠标、键盘、打印机，接口各异，驱动难搞；有了 USB 后，插上就能用。MCP 也是如此：它制定了一套标准，让 AI 模型（Host）能够以一种标准化的方式，去连接本地文件、数据库、Slack、GitHub 等任何数据源（Server）。

更重要的是，MCP 不只是 AI 的“近视眼镜”，更是它的“机械臂”。它定义了三大核心交互：

Resources（资源）：让 AI 像读文件一样读取你的数据。
Tools（工具）：让 AI 具备“行动力”，比如直接帮你提交代码或发送邮件。
Prompts（提示词模板）：让复杂的任务流标准化。

MCP，就是打通 AI 大脑与现实世界数据“最后一公里”的关键管道。 有了它，Token 不再是静态的文本，而是流动的、实时的、鲜活的世界镜像。

二、什么是 MCP？从“USB 接口”看懂连接标准

如果说 Token 是 AI 在模型内部处理信息的最小语义单元，那么 MCP，解决的就是这些信息如何与现实世界的数据建立连接的问题。本章我们暂时不讨论具体的代码实现，而是借助一个你非常熟悉的日常概念——USB 接口，来理解 MCP 的核心设计思想。

2.1 抛开术语看本质

MCP，全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），是由 Anthropic（Claude 的开发公司）在 2024 年底开源发布的一项开放标准。

🔗 官方资源：

官网与文档： modelcontextprotocol.io

GitHub 仓库： github.com/modelcontextprotocol

需要明确的是：它不是一个软件产品，也不是一种新的 AI 模型，而是一套用于 AI 与外部数据系统交互的通信协议（Protocol）。

它的目标： 定义一种通用、可控的标准，使 AI 助手（如 Claude、IDE 内置 AI）能够安全地访问外部数据系统（如本地文件、数据库、GitHub、Slack）。
它的角色： 类似于 HTTP 之于 Web——HTTP 规定了浏览器如何请求和获取网页资源，而 MCP 规定了 AI 模型如何获取其运行所需的上下文数据。

换句话说，MCP 本身并不生产数据，也不存储数据，它只负责规范数据如何被暴露、传输和使用。如果你对底层的 JSON-RPC 消息格式感兴趣，可以直接查阅官方的协议规范 (Specification)。

2.2 形象比喻：AI 界的 USB 协议

要理解 MCP 的意义，不妨回到计算机硬件接口的发展历史。

没有 MCP 的时代：接口的“战国时代”

在 USB 普及之前，不同外设使用完全不同的接口标准：

鼠标和键盘使用 PS/2 接口；
打印机使用宽大的并口；
显示设备依赖 VGA 或其他专用接口。

接口不统一，意味着每新增一种设备，就需要额外的适配与驱动。在 AI 应用开发中，我们此前正处在类似阶段：如果你希望 Cursor 编辑器读取某个 SQLite 数据库，需要为 Cursor 单独实现一套集成；而当你想让 Claude Desktop 访问同一份数据时，原有实现往往无法复用，不得不重新适配。

有了 MCP 的时代：统一的“USB-C”

MCP 在 AI 体系中的作用，正如 USB 在硬件体系中的作用。

标准化： 不论是文件系统、数据库还是第三方服务，只要遵循 MCP 规范，就可以以统一方式被 AI 使用。
即插即用： 数据源只需实现一次 MCP Server（相当于制造一个 USB 设备），即可被多个支持 MCP 的客户端复用。

换言之，一个符合 MCP 规范的“数据库 MCP Server”，既可以被 Claude 使用，也可以被 Cursor 使用，未来同样可以被其他支持 MCP 的 AI 客户端接入。客户端（Host）只需支持 MCP 协议，而不需要为每一种数据源单独实现逻辑。

2.3 关键角色解析：Server 与 Client 到底怎么分？

在 MCP 的架构中，Server（服务端）和 Client（客户端）的定义可能与我们习惯的 Web 开发（浏览器访问网站）略有不同，这里必须厘清“谁有需求”和“谁有资源”。

MCP Client（AI 客户端 / 宿主）

角色： 需求方（甲方）。通常是各类 AI 应用程序。
代表： Claude Desktop App, Cursor 编辑器, Zed 编辑器。
行为： 它负责与用户对话。当用户说“帮我查下数据库”时，它会向 Server 发出指令。
口头禅： “我有问题，谁能帮我解决？”

MCP Server（数据服务端）

角色： 供给方（乙方）。通常是连接具体数据的微服务或脚本。
代表： postgres-mcp-server, github-mcp-server, filesystem-server。
行为： 它听 Client 的话。Client 让它查数据，它就查数据。
口头禅： “我有工具和数据，随时待命。”

为什么数据方（如 GitHub）要实现 MCP Server？

你可以把 AI 想象成一个听不懂中文的外国人。GitHub 的数据结构很复杂，AI 直接看不懂。
GitHub 实现 MCP Server，本质上就是提供了一个“专职翻译官”。这个翻译官懂 GitHub 的内部数据，它负责把 Pull Request、Issue 等信息，“翻译”成符合 MCP 标准的格式。这样一来，无论是 Claude 还是 Cursor，只要跟这个翻译官对话，就能读懂代码库了。

2.4 核心价值：从 $\times N$ 到 $M + N$ 的数学魔法

从工程角度看，MCP 最重要的价值在于解耦。如果没有统一标准，连接 AI 客户端与数据源会演变成一场集成噩梦。

我们可以用两个变量来表示这种关系：

$M$ (Models/Clients)： 代表 AI 客户端（如 Claude, Cursor, ChatGPT 等）。
$N$ (Numerous Data Sources)： 代表数据源（如 GitHub, Notion, MySQL 等）。

痛苦的过去： $\times N$ (乘法)

在没有 MCP 时，Claude 要连 GitHub 需修一条路，Cursor 要连 GitHub 需重修一条路……
这意味着，要让 $M$ 个客户端连接 $N$ 个数据源，开发者需要编写和维护 $\times N$ 个连接器。随着工具的增加，工作量呈爆炸式增长。

美好的现在： $M + N$ (加法)

MCP 将这一问题简化为加法：

M 端任务： 模型厂商（Anthropic, OpenAI）只需让自己的客户端支持 MCP 协议（1次努力）。
N 端任务： 数据厂商（GitHub, Notion）只需把自己的数据封装成 MCP Server（1次努力）。

最终结果是：一次实现，多处复用 (Write once, run anywhere)。这也正是 MCP 被视为 AI“标准化接入现实世界”的关键原因——它终结了胶水代码时代，为 AI 与数据建立了一条通用的高速公路。

2.5 全链路拆解：一次完整的 MCP 交互过程

为了让你彻底理解 $M$ 和 $N$ 是如何协作的，我们来模拟一个真实场景。

场景设置：

用户： 你。
客户端 (M)： Claude Desktop App。
服务端 (N)： 你在本地运行的一个 Postgres MCP Server，连接着你公司的数据库。
任务： 你问 Claude：“帮我查一下，最近注册的 3 个用户是谁？”

以下是幕后发生的一切：

详细步骤解析：

初始化 (Handshake)：
在你打开 Claude Desktop 的那一刻，客户端就自动连接了本地的 MCP Server，并问了一句：“你有什么本事？” Server 回答：“我有 query_sql 工具，可以查数据库。” 此时，Claude 还没开始思考，只是知道了工具有哪些。
意图识别 (Intent)：
你发出指令。Claude 客户端把你的话，连同刚才获取的工具说明，一起发给云端的大模型（Brain）。
决策 (Thinking)：
大模型分析你的意图，发现需要查数据。它不会瞎编一个名字，而是生成一个“调用工具请求”：请帮我执行 query_sql，参数是 SELECT ...。
协议传输 (MCP Protocol)：
这是最关键的一步。 Claude 客户端（Host）收到了模型的指令，通过 MCP 协议 向本地运行的 Server 发起请求。
注意：大模型本身接触不到你的数据库，它只是发出了指令。真正执行指令的是你本地的 Client 和 Server。
执行与反馈 (Execution)：
Postgres MCP Server 收到指令，连接真实的数据库执行 SQL，拿到数据 ["Alice", "Bob", "Charlie"]，然后把结果打包成 JSON，通过 MCP 协议传回给客户端。
生成回答 (Response)：
Claude 客户端把这串 JSON 数据当作“上下文（Context）”再次喂给大模型。大模型看到数据后，将其润色为自然语言，最终显示在你的屏幕上。

这张图解决了什么疑惑？

看完这个流程，读者应该能明白两个核心点：

安全性： 你的数据库密码存在本地 Server 里，大模型（云端）永远不知道密码，它只负责生成 SQL 语句。
标准化的意义： 注意步骤 4 和 5。无论你后面接的是 MySQL、Redis 还是 Google Drive，对于客户端来说，它都只是发送了一个标准的 CallTool 请求，并接收了一个标准的 ToolResult。这就是 MCP 的威力。

💡 小秘密：为什么在决策那一步中，大模型不瞎编答案而是调用工具呢？
其实在用户提问之前，客户端已经把 MCP Server 提供的“工具说明书”作为系统提示词 (System Prompt) 偷偷喂给了大模型。大模型经过专门训练，一旦发现用户意图和手里的工具匹配，就会克制住胡编的冲动，转而生成精准的工具调用请求。这就是“规矩”的力量。

🤔 读者可能要问：
“查 3 个用户我直接写 SQL 不就行了吗？搞这么复杂图什么？”

答：因为并非所有人都会写 SQL，也并非所有问题都能用一行 SQL 解决。

MCP 的真正价值不在于替代你熟练的 CRUD 操作，而在于解决以下三种难题：

模糊语义理解：
如果你问的是 “帮我找一下上周注册且看起来像潜在付费大户的用户”。
- 传统方式： 你需要自己定义什么叫“潜在大户”，写复杂的 WHERE 语句，甚至要先写个脚本分析用户行为。
- MCP 方式： AI 会自动拆解问题 -查用户表 -查行为日志 -查充值记录 -综合分析 -给出结果。
跨数据源关联 (Killer Feature)：
如果你问 “刚才报警的那个服务器错误，对应的代码是谁提交的？”
- 传统方式： 打开 Sentry 看日志 -复制错误栈 -打开 Git 搜代码 -找 git blame -确认负责人。需要在三个网页间切来切去。
- MCP 方式： AI 同时调用 Sentry MCP Tool 和 GitHub MCP Tool，自己关联数据，直接告诉你：“是张三 5 分钟前提交的 Commit (a1b2c3) 导致的。”
赋能非技术人员：
你的产品经理不懂 SQL，但他可以通过 MCP 直接问数据库要数据，不再需要每次都麻烦你导出 Excel。

三、深度解析：MCP 是如何搬运“上下文”的？

在理解了 MCP 是 AI 时代的“USB 接口”之后，我们需要回到一个更本质的问题：为什么这个协议的名字里会包含 Context（上下文）？

全称 Model Context Protocol 本身已经给出了答案：
MCP 关注的不是“模型本身”，而是模型运行时所依赖的一切上下文如何被组织、获取和流通。

3.1 MCP 的本质：上下文的“流通网络”

在上一篇《Token：AI 时代的数字货币——从原理到计费全解》中我们提到过：
Token 是大模型世界中的计量单位，模型能够处理多少信息，取决于其上下文窗口大小，以及当前上下文中已经消耗了多少 Token。

从这个视角看，现代大模型（如 Claude 3.5）已经拥有了极其充裕的“处理预算”——动辄 200k 甚至更大的上下文窗口。然而，在没有 MCP 之前，这种能力往往无法被充分利用：

模型可以处理大量信息，但无法主动获取你本地或企业内部的数据；
模型可以生成决策建议，但无法安全地触发真实系统中的操作。

问题并不在模型能力，而在于：上下文的来源被严重限制。

MCP 的作用，正是为模型建立一套标准化的上下文流通机制：

外部系统负责提供上下文；
MCP 负责规范如何暴露、获取与使用；
模型只关心如何在有限的上下文窗口内，高效地消费这些信息。

从数据流向来看，可以抽象为：

外部数据 / 能力 ➔ MCP Server（结构化与约束） ➔ 可序列化上下文（JSON） ➔ AI 模型上下文窗口

MCP 本身并不创造 Token，也不决定模型如何“思考”，它只负责让上下文能够被可靠地送达模型。

为此，MCP 协议定义了三类最基础、也是最关键的原语（Primitives）。

3.2 协议的三大支柱

一个 MCP Server 通常通过三种不同的方式，向模型提供上下文或能力：Resources、Tools、Prompts。

1. Resources（资源）：只读的“上下文快照”

核心语义： 提供数据本身
典型诉求： “把这个信息读给我。”

Resources 用于暴露静态或只读的数据内容。
它们不会改变任何系统状态，只负责把已有信息，以模型可理解的形式提供出来。

这是什么？ 文件内容、代码片段、配置文本、数据库查询结果等。
场景举例：
- 你在 Cursor 中编写代码，模型需要理解项目结构；
- FileSystem MCP Server 将 utils.py、config.yaml 等文件作为 Resource 提供；
- 模型将这些内容读入上下文，从而获得项目背景知识。
特点： 安全、可缓存、无副作用。

Resources 的本质，是对外部数据的一次受控快照。

2. Tools（工具）：可执行的“受控能力”

核心语义： 执行动作
典型诉求： “帮我完成这一步操作。”

Tools 是模型对现实世界产生副作用（Side Effects） 的唯一合法方式。

这是什么？ 一组带有参数定义和执行语义的函数能力。
典型能力： 执行数据库查询、发送消息、创建或修改文件、触发 CI 任务等。
场景举例：
- 用户询问：“统计最近 30 天销量前十的产品”；
- 模型判断需要真实数据支持；
- 通过 Postgres MCP Server 提供的 query_sales Tool 执行查询；
- Server 返回查询结果，模型再基于结果进行分析与总结。
特点： 强能力、需授权、可审计。

也正因为 Tools 会改变系统状态，大多数 MCP Host 会在调用前明确向用户确认执行意图。

3. Prompts（提示模板）：领域经验的“封装形式”

核心语义： 指导模型如何更有效地使用上下文
典型诉求： “按这个最佳实践来做。”

Prompts 是由 MCP Server 提供的一组预定义提示模板，用于封装领域经验和使用范式。

它解决的问题：
普通用户往往不知道如何组织 Prompt，才能高效利用某类数据或工具。
场景举例：
- Git MCP Server 提供一个 generate_commit_message Prompt；
- 模板中已约定好：
  - 自动收集当前 Diff；
  - 约束输出格式；
  - 引导模型生成符合规范的提交说明；
- 用户无需手动组织复杂提示，即可完成一次高质量交互。
特点： 复用性强、显著节省 Token、降低使用门槛。

Prompts 的价值，不在于“提示词本身”，而在于把专家经验固化为可复用能力。

3.3 总结：MCP 的上下文流通机制

如果把 AI 模型 看作一个需要持续获取上下文的计算单元：

Resources（资源） 提供的是事实与背景；
Tools（工具） 提供的是行动能力；
Prompts（模板） 提供的是使用方式与最佳实践。

正是通过这三种机制，MCP 将零散的数据、能力和经验，组织成一套可流通、可复用、可控制的上下文体系。

也正因此，Token 不再只是聊天窗口里的计量单位，而成为连接模型能力与现实系统的实际载体。

四、架构图解：Client、Host、Server 的三角关系

在理解了 MCP 是 AI 时代的“USB 接口”，以及它是如何组织和流通上下文之后，我们需要把视角进一步拉高，看一看这套机制在实际运行时的系统架构形态。

这一层并不只是“实现细节”，而是直接关系到数据边界与安全模型。很多开发者在接触 MCP 时最关心的问题往往是：

“如果我接入了 MCP，我的本地数据库或公司数据，会不会被直接上传到 AI 厂商的云端？”

答案，隐藏在 MCP 的整体架构设计中。

4.1 核心角色定义

在 MCP 的规范中，整个系统由三个核心角色构成，它们职责清晰、边界明确。

MCP Host（宿主应用）：AI 的“运行环境”
- 是谁？ 你直接使用的应用程序，例如 Claude Desktop App、Cursor、Zed 等。
- 做什么？
  它负责用户交互、模型调用以及整体流程编排，是 MCP 能力的“承载体”。
  从用户视角看，Host 就是“AI 助手本身”。
MCP Client（协议客户端）：协议的“执行者”
- 是谁？ 一个内嵌在 Host 内部的协议实现模块。
- 做什么？ 它负责实现 MCP 协议本身，包括：
  - 发现并连接 MCP Server；
  - 请求 Resources；
  - 调用 Tools；
  - 接收并解析返回结果。
- 补充说明： 在很多非严格语境下，人们会将 Host 与 Client 统称为“客户端”，但在架构上二者是不同层级的概念。
MCP Server（服务端）：数据与能力的“控制边界”
- 是谁？ 一个独立运行的轻量级进程，通常部署在本地机器或企业内网环境中。
- 做什么？ 它直接接触真实数据源（文件系统、数据库、内部服务），并通过 MCP 协议，以受控方式向 Client 暴露资源或能力。

4.2 架构拓扑图：本地与云端的清晰边界

为了准确理解 MCP 的数据流向，必须将云端模型与本地运行环境在逻辑上严格区分开。

从这张图可以看出，MCP 的一个核心设计原则是：真实数据与云端模型之间不存在直接连接。

4.3 关键特性：默认的“本地优先”数据模型

请注意图中黄色区域的边界：MCP Server 与真实数据始终位于本地或内网环境中。

这正是 MCP 架构中最容易被忽略、却极其关键的一点。

4.3.1 进程级隔离

大多数官方或社区提供的 MCP Server（如文件系统、数据库 Server）以本地子进程的形式运行，并通过 Stdio（标准输入 / 输出） 与 MCP Client 通信，而不是通过网络接口。

这意味着：

数据库连接信息不会暴露给云端；
文件系统路径仅存在于本地 Server 进程中；
Server 本身不具备任何“主动外传数据”的能力。

4.3.2 最小上下文暴露原则

云端模型能够看到的数据，仅限于被明确选中并序列化后的上下文内容。

一个典型流程是：

本地数据完整存在，但对云端不可见；
用户触发一次具体请求；
MCP Server 在本地执行查询或读取；
只有结果数据被转换为上下文，发送给模型。

模型无法“浏览”你的数据，只能消费你明确提供的那一小段上下文。

4.4 为什么这很重要？

在企业和生产环境中，数据合规往往是不可逾越的红线。

如果沿用传统思路，将文件或数据库整体上传到 AI 平台，本质上等于将数据控制权交给第三方厂商，这在多数企业场景下是不可接受的。

而 MCP 的架构设计，天然契合“数据主权”这一要求：

数据位置不变：数据库不需要暴露外网接口；
访问路径受控：所有数据访问都经过本地 Server；
计算与决策分离：云端模型只参与计算，不直接接触原始数据。

这也是为什么像 Cursor、Claude Desktop 这样的工具，能够在开发者和企业环境中迅速被接受

AI 获得了“操作能力”，但数据的最终控制权仍然掌握在用户手中。

五、实战体验：让 Claude 读懂你的 MySQL

光说不练假把式。接下来，我们将模拟一个真实场景：不用写一行 Python 代码，让 Claude Desktop 直接操作你 Mac 本地的 MySQL 数据库。

前提准备：

你本地已安装 MySQL 且正在运行。
已安装 Claude Desktop App。
已安装 Node.js (为了运行 npx)。

5.1 第一步：选择“驱动”

你得先给 Claude 找个“手脚”。MySQL 没有官方 Server，得用社区的。

推荐工具： @benborla29/mcp-server-mysql。
安装命令： npm install -g @benborla29/mcp-server-mysql
核心逻辑： 这一步就是把你本地的 MySQL 封装成一个 Claude 能听懂的接口。没它，你在 config.json 里写出花来，Claude 也连不上数据库。

5.2 第二步：配置连接

打开 Claude Desktop 的配置文件。

macOS 路径: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
打开方式: 你可以在终端输入 code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json (如果装了 VS Code) 或者 open -e ... 用文本编辑打开。

将以下 JSON 内容填入文件。这相当于告诉 Claude：“嘿，我插了一个叫 my-local-mysql 的设备，请用 npx 启动它。”

{
    "mcpServers": {
        "my-local-mysql": {
            "type": "stdio",
            "command": "node",
            "args": [
                "/opt/homebrew/lib/node_modules/@benborla29/mcp-server-mysql/dist/index.js"
            ],
            "cwd": "/opt/homebrew/lib/node_modules/@benborla29/mcp-server-mysql",
            "env": {
                "MYSQL_CONNECTION_STRING": "mysql://root:newpassword@127.0.0.1:3306/demo"
            }
        }
    }
}

(⚠️ 注意：请务必替换 你的MySQL密码 和 你的数据库名。如果你的 MySQL 是空密码，可能需要去掉 password 参数，具体视库而定)

切记，切记，密码中最好不要有 ! 这种字符，为了查出这个点不知道薅掉了自己多少根头发

保存文件，完全退出并重启 Claude Desktop。

启动后，观察界面是否有报错，若无报错，说明连接成功！

5.3 第三步：见证奇迹

现在，激动人心的时刻到了。你不需要打开 Workbench，也不需要手写复杂的 SQL 聚合函数，直接用自然语言在 Claude 聊天框里下达指令。

用户提问：

“那你给我查询下近十年来曼联比曼城的胜率，用图表展示。”

Claude 的幕后动作（自动完成）：

思考与元数据分析： Claude 首先通过 mysql_query 查看本地 match_odds 表的结构。它会自动识别出表中包含日期、主客队名称、进球数等关键维度。
自动编写复杂 SQL： 界面显示 🔨 mysql_query。它会自动构建一条筛选近十年对阵记录的 SQL 语句，并精准处理主客队对调的逻辑。
数据清洗与可视化生成： 拿到 22 场比赛的原始数据后，Claude 并没有直接扔给你一堆数字，而是自动激活了 Artifacts 渲染器。它开始计算曼城胜（11场）、平（4场）、负（7场）的比例，并实时构建可视化面板。
交付交互式仪表盘：
它会自动为你生成一个精美的分析报告，包含：

胜负平分布饼图：一眼看出曼城 50% 的胜率统治力。
年度战绩统计图：按年份展示双方势力的消长趋势。
年度胜率趋势线：直观呈现球队状态的起伏。
比赛详情列表：甚至列出了每一场比赛的具体日期和比分。

最终回答：

我来帮您查询近十年曼城德比的数据并用图表展示。首先让我看看表结构，然后查询相关数据。现在让我处理这些数据并创建可视化图表：我已经为您创建了一个详细的曼城德比战绩分析图表。根据数据统计：

近十年曼城德比战绩（2017-2025）：

总场次：22场
曼城胜：10场
平局：4场
曼城负：8场
胜率：45.5%

图表包含了以下内容：

总览卡片 - 显示总场次、胜平负数据
胜负平分布饼图 - 直观展示比例
年度战绩柱状图 - 按年份统计每年的胜负平情况
年度胜率趋势图 - 显示曼城胜率的变化趋势
比赛详情列表 - 完整的22场比赛记录

从数据可以看出，近几年曼城在德比中的表现较为稳定，虽然偶有失利，但整体保持着接近50%的胜率，体现了两队在这一经典对决中的激烈竞争。

在这里插入图片描述

5.4 震撼对比：标准化的力量

这一节完美验证了我们前面提到的 $M + N$ 理论：

以前的痛点：
如果你从 Postgres 换成 MySQL，你写的 Python 脚本得把驱动从 psycopg2 换成 pymysql，SQL 语法也得微调（比如时间函数），代码必须重构。
MCP 的优势：
Claude 根本不在乎你用的是 MySQL 还是 Postgres。
对 Host 来说，它只是发出了一个 execute_sql 的通用指令。底层的差异（是 PG 还是 MySQL，是本地还是远程）完全被 MCP Server 封装掉了。

你只需要改几行 JSON 配置，AI 的“大脑”就能无缝切换到新的“身体器官”上。这就是标准化接入世界的魅力。

5.5 安全性思考：为什么本地 MCP 是唯一的答案？

为了跑通这一章节，我可是折腾了差不多两天的时间，在这一过程中，我一直在思考：既然云端模型已经很强大了，为什么我们还要费劲在本地折腾 MCP？直到我看到 Claude 瞬间分析完我本地的 match_odds 表，我才意识到本地 MCP 在安全性上的降维打击：

数据不出本地：Claude 并不是把你的整个数据库“搬”到它的云端去学习。它只是通过 MCP 协议发送 SQL 指令。数据像是在你的私有保险柜里被“扫描”了一下，结果返回给 Claude，而敏感的原始数据从未离开过你的磁盘。
权限最小化：在配置文件（config.json）中，你可以通过数据库账号权限精准控制。你可以给 Claude 一个“只读”账号，这样就算 AI “发疯”了，它也无法删除或篡改你的任何真实数据。
透明可控：正如我在日志里看到的，每一条 Claude 生成的 SQL 都是透明的。它想干什么、查了什么，都在你的监控之下（比如通过 mcp.log 查看），这比直接把 API 密钥交给第三方插件要安全得多。

more:

如果你也有一堆不想上传到云端，但又想利用 AI 深度分析的“私房数据”（无论是财务报表、个人代码库还是像我这样的足球赔率数据），那么配置一套属于自己的 MCP 绝对是值得的。虽然过程可能像我一样会遇到路径、环境的坑，但当那张漂亮的分析图表跳出来时，你会发现一切折腾都是值得的！

六、生态现状：谁在支持这个标准？

如果说 2024 年 MCP 还是 Anthropic 的“独角戏”，那么 2026 年它已经演变成了 AI 基础设施的通用语言。它正在解决 AI 落地最后公里的问题：如何让模型安全、标准地读写私有数据。

6.1 核心阵营：从发起者到追随者

发起者 (Anthropic)： 持续更新 Model Context Protocol 标准，提供 Python/TypeScript/Java/Go 等多语言 SDK。
重量级加入者： OpenAI 和 Google DeepMind 均已正式宣布支持 MCP 标准。这意味着你写一个 MCP Server，可以同时服务于 Claude、ChatGPT 和 Gemini。
硬件巨头： Apple 正在探索将 MCP 作为其 AI 体系（Apple Intelligence）与第三方 App 交互的桥梁；Qualcomm (高通) 也在边缘 AI 芯片中集成了 MCP 支持。

6.2 宿主应用 (Hosts)：你在哪里使用它？

AI 编辑器 (IDEs)： Cursor & Zed： 原生支持。
VS Code / JetBrains： 通过插件（如 Claude Dev 或官方扩展）实现。
开发工具： Replit、Sourcegraph 均已接入，让 AI 能实时感知你的项目全貌。
企业级平台： Workato 和 Zapier 正在将数千个自动化工作流转化为 MCP 接口。

6.3 官方 Server 矩阵：即插即用的生产力

现在你不需要自己写代码，很多大厂已经提供了官方的 MCP Server：

开发者工具： GitHub (查代码/提 PR)、GitLab、Docker Hub、Sentry (查 Error Log)。
办公协作： Google Drive、Notion、Slack、Jira (查任务状态)。
数据分析： PostgreSQL、MySQL、BigQuery (就像你刚才成功配置的那样)。

6.4 行业趋势：Agentic AI 的“骨架”

从“对话”到“动作”： 以前 AI 只能陪你聊天，现在通过 MCP，它拥有了操作你本地电脑、查询你公司内网、甚至管理云端服务器的“手脚”。
去中心化集成： 以前我们要给每个 App 写特定的 API 适配，现在开发者只需写一套 MCP Server，全世界的 AI 模型都能立刻听懂并操作你的软件。

七、尾声：AI 的最后一块拼图

正如前文所说的那样 Token 是 AI 时代的数字货币，但如果世界上只有货币而没有贸易网络，经济是转不起来的。

MCP 做的就是这件事：它制定了数字世界的“集装箱标准”。

正是因为有了这个标准，原本孤立在各个软件、数据库里的信息，才能被低成本地装载、运输，最后喂给大模型。

这不仅仅是协议的升级，更是 AI 形态的质变。

随着 MCP 生态的铺开，我们将目睹 AI 从“对话框里的咨询师”进化为“操作系统里的操盘手”。

未来的 AI 不会再停留在问答层面，它会是一个能直接读取你的意图、调动你的数据、并替你完成工作的 Agent（智能体）。

这才是 AI 真正落地的样子。

DAMO开发者矩阵

DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

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如果预训练（Pre-training）是让模型“识字”和“学习人类语言规律”，那么调整就是在它已经懂语言的基础上，通过特定领域的数据集，调整模型内部的参数，从而在特定任务上表现得更好。模具正在成为企业智能化转型的标配能力。不是把模型变成“神”，而是把它变成“好用的工具”。想要快速跟上这波技术浪潮？认知关注定期发布的《垂直领域波动案例集》，带你深度拆解金融、电商等行业的真实落地经验。力矩是让AI真正