MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）的缩写，是一个让 AI 应用连接外部系统的开放标准。外部系统可以是本地文件、数据库、搜索引擎，也可以是各种 SaaS 服务。官网把它比作「AI 应用的 USB-C 接口」：只要双方都支持 MCP，就不用为每一对组合单独写对接代码。

MCP 是谁做的？现在归谁管？

MCP 由 Anthropic 在 2024 年 11 月 25 日开源发布。2025 年 12 月 9 日，Anthropic 把 MCP 捐给了 Linux 基金会旗下的 Agentic AI Foundation，由中立的基金会来维护。

MCP 里的 Host、Client、Server 分别是什么？

Host 是你直接使用的 AI 应用，比如 Claude Code、Cursor 这类编程工具；Client 是 Host 内部负责和某一个 Server 保持连接的组件；Server 是对外提供能力的一方，比如一个能读写 GitHub 或查数据库的 MCP 服务。一个 Host 可以同时连多个 Server，每个 Server 对应一个 Client。

MCP Server 能提供哪几种能力？

核心是三种：Tools（工具，AI 可以调用的动作，比如搜索、写文件、发请求）、Resources（资源，给 AI 读的上下文数据，比如文件内容、数据库记录）和 Prompts（提示词模板，预先写好的可复用交互流程）。

MCP 用什么方式通信？

MCP 规定了两种标准传输方式：stdio（Server 作为本地进程运行，通过标准输入输出通信，适合本机工具）和 Streamable HTTP（Server 作为远程服务，通过 HTTP 通信，适合云端服务）。

用 MCP 要花钱吗？

协议本身是开放标准，免费使用。真正的成本来自两处：AI 应用本身的订阅或 API 费用，以及每次调用工具时额外消耗的 token。工具接得越多、返回的内容越长，消耗越大，所以只开当前任务需要的 Server 更省钱。

MCP 是什么：一文看懂 AI 的「USB-C 接口」

发布于 2026-11-01 · 最后核实：2026-11-01 · 文中价格与额度以各官网为准

如果你最近在用 Claude Code、Cursor 或 Codex 写代码，大概率见过「装一个 MCP」这种说法。它听起来像个新框架，其实是一个连接标准：让 AI 应用用同一种方式去连各种外部工具和数据。

结论先说：MCP 解决的是「AI 怎么安全、统一地用上你的工具和数据」。你不需要先学会写 MCP Server 才能受益，大多数时候只是在自己的 AI 编程工具里接上别人写好的 Server。本文信息核实于 2026-11-01，协议在持续演进，细节以 MCP 官网为准。

一句话定义

MCP 全称 Model Context Protocol，中文常译「模型上下文协议」。官网的定义是：一个把 AI 应用连接到外部系统的开放标准，并把它比作 AI 应用的 USB-C 接口。

USB-C 的好处是：手机、电脑、显示器只要都支持 USB-C，一根线就能连。MCP 也一样：AI 应用支持 MCP，工具也提供 MCP Server，两边就能直接对上，不用为每一对组合各写一套对接代码。

它解决了什么问题

没有统一标准时，每个 AI 应用想连 GitHub、数据库、浏览器、设计工具，都要各自写一套集成；每个工具想被 AI 用上，也得分别适配好几家。这是一个「M 个应用 × N 个工具」的问题。

有了 MCP，变成「M + N」：应用实现一次 MCP 客户端，工具实现一次 MCP Server，彼此就能互通。对独立开发者来说，最直接的好处是：写一个 Server，就能同时被多家 AI 工具使用。

三个角色：Host、Client、Server

角色	是什么	例子
Host（宿主）	你直接使用的 AI 应用，负责管理连接	Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode
Client（客户端）	Host 内部的组件，每个 Client 和一个 Server 保持一对一连接	一般不用你操心，Host 自带
Server（服务端）	对外提供能力的程序	读写文件、查数据库、操作 GitHub、搜索网页的 MCP 服务

一个 Host 可以同时连多个 Server。比如你的编程 Agent 可以一边连文件系统 Server，一边连数据库 Server。

三种核心能力：Tools、Resources、Prompts

Tools（工具）：AI 可以「做」的动作，比如搜索、写文件、调用某个 API。这是用得最多的一类。
Resources（资源）：AI 可以「读」的上下文，比如一份文件的内容、一条数据库记录、一段文档。
Prompts（提示词模板）：Server 预先写好的可复用交互模板，帮用户用固定流程完成某类任务。

简单记：Tools 是手，Resources 是眼睛，Prompts 是说明书。

两种连接方式：stdio 与 Streamable HTTP

stdio：Server 是你电脑上的一个本地程序，Host 启动它，用标准输入输出通信。适合读写本地文件、操作本地工具，不经过网络。
Streamable HTTP：Server 跑在远程服务器上，通过 HTTP 通信。适合云端服务，一般需要配置授权。

判断方法很简单：要碰你本机的东西，多半是 stdio；要连某个在线服务，多半是 HTTP。

来历：从 Anthropic 到 Linux 基金会

MCP 由 Anthropic 在 2024 年 11 月 25 日开源发布。之后 OpenAI、Google 等厂商的产品和大量编程工具陆续支持。2025 年 12 月 9 日，Anthropic 把 MCP 捐给了 Linux 基金会旗下新成立的 Agentic AI Foundation，由中立基金会维护。这意味着它不再只是一家公司的私有协议，长期押注的风险更低。

独立开发者怎么用

用别人的 Server（大多数人）：在你的 AI 编程工具里找到 MCP 设置，加上 Server 的启动命令或远程地址即可。不知道有哪些 Server，可以去 Smithery 这类集合站找。

给自己的产品写一个 Server（进阶）：如果你做的是 SaaS 或开发者工具，提供一个 MCP Server，相当于让所有支持 MCP 的 AI 都能直接操作你的产品。这已经成为不少开发者工具的标配入口。

三个注意事项

只装信得过的 Server。MCP Server 能读文件、发请求，权限很大。优先用官方或开源、维护活跃的项目，装之前看一眼它要哪些权限。
工具不是越多越好。每个 Server 的工具说明都会占用上下文，调用返回的内容也要消耗 token。只开当前任务需要的，能明显省钱、也让 AI 更不容易选错工具。想进一步省上下文，可以看 Context Mode 这类中间层。
敏感操作保留人工确认。删除数据、付款、发消息这类动作，别让 Agent 全自动执行。可以配合阅读《用 Agent 写代码不翻车》。