什么是MCP

在当前AI和技术领域，MCP 指的是由 OpenAI 提出的 Model Context Protocol.即模型上下文协议。
简单来说，MCP 是一个标准化的协议，它让 AI 模型（如 ChatGPT）能够安全、可控地与外部数据源、软件工具和 API 进行通信和交互。
您可以把它想象成 AI 模型的“USB 接口”或“应用商店”。

• 没有 MCP 时：AI 模型就像一个没有连接互联网的电脑，只能依靠它训练时学到的“旧”知识，无法访问实时信息（如今天的天气、您的个人笔记）或操作其他软件（如发送邮件、查询数据库）。
• 有了 MCP 后：通过 MCP，开发者可以为 AI 模型编写“驱动程序”（称为 MCP 服务器），让 AI 能够安全地读取和使用各种外部资源和工具（称为 MCP 资源 和 MCP 工具）。

MCP 的核心组件：

• MCP 客户端：AI 应用程序本身，例如 ChatGPT 桌面端、Claude.ai 等。它发出请求。
• MCP 服务器：由开发者编写的独立程序，充当“桥梁”，管理对特定资源（如数据库、文件系统、API）的访问。
• 资源：AI 可以读取的信息，如文件、数据库记录、网页内容。
• 工具：AI 可以执行的操作，如执行代码、发送邮件、创建日历事件。

为什么 MCP 很重要？

• 增强能力：让 AI 突破其训练数据的限制，获取实时、动态、私人的信息。
• 提高安全性：通过服务器来中介所有访问，避免了将敏感数据直接传输给 AI 公司，提供了更可控、更安全的访问方式。
• 标准化生态：提供了一个统一的开发标准，开发者只需编写一次服务器，就可以让所有支持 MCP 的 AI 客户端（如 ChatGPT, Claude）使用它。

MCP和RAG的关系与区别

这是一个非常核心且重要的问题。MCP（Model Context Protocol）和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）都是让大语言模型（LLM）突破自身知识局限、访问外部信息的关键技术，但它们的角色、工作原理和侧重点有显著不同。
简单来说：

• RAG 是“做什么”（What）：它是一种具体的技术模式/架构，目的是通过检索外部信息来增强模型生成答案的质量和准确性。
• MCP 是“怎么做”（How）：它是一种通用的通信协议和基础设施，为模型（包括实现RAG时）安全、标准化地访问任何外部数据源和工具提供了“管道”和“接口”。

下面我们详细分解它们的关系与区别。



三、协同工作：MCP 如何赋能 RAG（重要）
这才是两者最有趣的关系。MCP 可以成为实现 RAG 的强大基础设施。

在没有MCP的时候，每个RAG系统都需要自己从头编写连接特定数据库或API的代码，这是一个重复且容易出错的过程。

有了MCP之后：

1. 开发者可以为公司的Confluence wiki、Notion workspace 或 Salesforce 数据库编写一个 MCP 服务器。这个服务器暴露一个 search_documents 的“工具”。
2. 当用户向AI提问时，支持MCP的RAG系统可以通过标准的MCP协议调用这个工具来执行检索。
3. 该MCP服务器执行搜索，并将结果通过协议返回给AI应用。
4. AI应用将检索结果作为上下文，放入Prompt中，最终生成答案。
   
   

那MCP和数据库连接驱动有可比性吗？