引言

MCP最近在技术圈引起了广泛关注，但大多数人并不真正理解它是什么，以及它带来的创业机会。

编程标准的重要性

在编程领域，工程师非常重视标准，因为标准允许我们构建能够相互通信的系统。最流行的标准之一是REST API，它是每个公司在构建API和服务时遵循的标准，使工程师能够轻松连接不同的服务。理解工程就是关于标准和规范，这让我们的工作变得更容易。

LLM的局限性

大语言模型（LLM）本身无法完成任何有意义的任务。如果你打开任何聊天机器人并要求它发送电子邮件，它会告诉你做不到。LLM最擅长的就是预测下一个文本。例如，如果你说"My Big Fat Greek"，LLM会根据训练数据预测下一个词是"Wedding"。这就是LLM本身能做的全部。

工具的演进

下一个演进阶段是开发者找到了将LLM与工具结合的方法。你可以把工具想象成API。例如，ChatGPT和其他聊天机器人能够搜索互联网，Perplexity就是一个例子。LLM本身无法做到这一点，但通过构建工具并给予LLM访问外部服务的能力，它们开始变得更强大。

举个例子，假设每次收到电子邮件时，你想在电子表格中创建一个条目。有像Zapier、Make等自动化服务可以实现这一点。如果你构建一个自动化流程并将其连接到LLM，它就变得更有意义了。

当前的挑战

但当你想构建一个能做多件事的助手时，就会变得非常困难。想象一下：搜索互联网、阅读电子邮件、总结内容等。你需要把一堆不同的工具粘合到LLM上，这会变得非常令人沮丧和麻烦。

我们还没有钢铁侠级别的Jarvis助手的原因就在于此：组合这些工具让它与LLM协同工作是一回事，但将这些工具堆叠在一起，使其协调一致地工作，本身就是一场噩梦。这就是我们目前所处的阶段。

MCP的解决方案

MCP的核心概念是：把每个需要连接的工具想象成不同的语言——工具一是英语，工具二是西班牙语，工具三是日语。虽然API的工作方式有标准，但每个服务提供商构建API的方式都不同，需要传递不同的信息，设置各种东西，感觉就像是在粘合不同的东西。

你可以把MCP看作是LLM与服务和工具之间的一个层，这个层将所有不同的语言翻译成一种统一的语言，让LLM完全理解。这是LLM加工具的演进，但在这个演进中，它让LLM连接和访问不同的外部资源变得非常简单。

通过MCP，你可以连接到外部数据源、外部数据库，比如Convex或Supabase。想象一下，你只需告诉LLM"在我的数据库中创建一个新条目"，它通过MCP连接到数据库，就知道该做什么以及如何做。

MCP生态系统

MCP生态系统包括以下几个部分：

• MCP客户端：如Tempo、Windsurf、Cursor等，它们是面向客户端的、面向LLM的一侧
• 协议：客户端和服务器之间的双向连接
• MCP服务器：将外部服务的能力翻译给客户端
• 服务：实际的外部服务

最有趣的部分是Anthropic的架构设计：MCP服务器现在掌握在服务提供商手中。如果你运营一家开发工具公司，比如构建最好的数据库公司，并希望人们的LLM能够访问这个数据库，那么构建MCP服务器以便客户端完全访问就是你的工作。

Anthropic某种程度上是在说："我们希望LLM更强大、更有能力，但这是你们的工作。"这就是为什么你会注意到所有外部服务提供商现在都在构建不同的MCP服务器和代码库。

技术挑战

当然，并非一切都是阳光和彩虹。如果有人尝试在他们喜欢的MCP客户端上设置MCP服务器，会发现很麻烦——需要大量下载、移动文件、复制粘贴等本地操作。还有一些问题需要解决。但一旦这些问题被解决，或者标准被更新，或者有人提出更好的标准，我们就开始进入一个LLM变得更有能力的世界。

商业机会

对于技术人员，有很多可以做的事情。例如，可以构建一个MCP应用商店，人们可以在网站上查看不同的MCP服务器、查看GitHub代码，点击安装或部署，服务器就会被部署并给他们一个特定的URL，然后他们可以将其粘贴到MCP客户端中使用。

对于非技术人员，重点应该是密切关注正在构建MCP能力的平台，看看标准的发展方向。因为一旦标准最终确定，所有这些服务提供商开始构建他们的MCP，你就可以更无缝、更轻松地集成。

展望未来

目前MCP还处于早期阶段，还不清楚它是否已经完全胜出，可能需要被挑战，或者Anthropic可能会进行更新。建议密切关注最终标准会是什么。理解这个工作原理意味着你会理解下一个东西如何工作，当它最终确定时，你就能迅速行动。

现在对于非技术人员甚至技术人员来说，可能还没有明显的商业机会。这是一个需要观察和学习的阶段，当正确的时机到来时，就可以出击了。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）

给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

• 基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
• 进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
• 项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

600+AI大模型报告（实时更新）

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

AI时代，企业最需要的是既懂技术、又有实战经验的复合型人才，**当前人工智能岗位需求多，薪资高，前景好。**在职场里，选对赛道就能赢在起跑线。抓住AI这个风口，相信下一个人生赢家就是你！机会，永远留给有准备的人。

如何获取？

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】