最近一个MCP协议刷屏了产品经理的朋友圈，那么这到底是什么？认证研究后，我建议每一个产品经理都要去学习的新技能，可以让其AI产品的开发更加有效率，并且不用担心数据安全。MCP的诞生于openAIde竞争对手Anthropic这家公司的基因来自于openAI，其副总裁以及大语言模型GPT3论文的第一作者。前几天我才写过一篇文章，提到产品经理不要轻易的调用AI的API。MCP就完美的解决了这个问题，可见AI的发展速度有多快！要是不及时更新，真的自家产品就少了很多竞争力。MCP就是产品经理要学习的AI API，通过MCP，我们不用担心调用AI模型的API，产生数据安全的隐患。如上图，MCP制定了从AI应用程序调用数据库的相关权限把握，可控制其数据库表结构。并且其流程用Claude来展示如下- AI模型 分析可用的工具，并决定使用哪一个（或多个）。
- AI模型程序通过 MCP Serve执行所选的工具。
- AI应用程序结合执行结果构造最终的 prompt 并生成自然语言的回应。
我们可以制定对应的数据表结构权限，AI只能访问对应MCP的权限，而不是像以前那样全量访问。这就避免了核心业务的隐私数据泄露，以前和AI模型对接需要开放全量的数据，现在利用MCP，就可以控制AI访问的数据权限。如下是MCP的官方架构图，产品经理只需要定义不同的数据库表结构就行。MCP出现之前，调用AI的API问题困扰了非常多的开发者由于每一家都有不同的API调用规则，如果使用久了，就很容易被一家AI模型公司捆绑，就导致迁移成本很高。针对同样的能力，需要相同的代码进行集成，所以导致重复劳动了。因此可以看到MCP是可以逐步解决以上问题的，如下是产品经理的统一界面MCP主机：调用MCP的应用程序，这些指的是调用MCP主机系统MCP客户端：与服务器保持一对一链接的协议客户端，负责处理通信喜酒MCP服务器：通过标准化的Model context protocol暴露特定功能的轻量级程序，可以是本地运行的服务，也可以是云端服务本地数据源：MCP服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务，为AI模型提供所需要的上下文信息。远程服务：这里不一定需要互联网的外部系统，也可以是内网的其他系统。现在MCP可以在Python、Java等主流语言环境上运行，支持的环境也有下面主要语言的- MCP Python SDK：最广泛使用的MCP开发工具，提供了丰富的API和示例，适合大多数开发场景。
- MCP TypeScript SDK：为JavaScript和TypeScript开发者提供的工具包，特别适合Web应用开发。
- MCP Java SDK：为Java开发者提供的集成工具，适合企业级应用开发。
- MCP Kotlin SDK：针对Kotlin开发者的工具包，特别适合Android应用开发。
- MCP Inspector：用于调试和监控MCP通信的工具，帮助开发者识别和解决问题。
现在如果还在打算集成AI模型API能力的厂商，建议一定要赶快了解MCP，从而尽快切换到MCP的安全机制和最佳实践可能成为AI系统安全和治理的重要参考Agent 时代基础设施 | MCP 协议介绍 - 锦恢的文章
如何评价Anthropic发布的 Model Context Protocol (MCP) 协议？
