加我進AI討論學習群,公眾號右下角“聯系方式”\x0d\x0a關注發送“知識精華”,可獲得免費的知識鏈接地址
原標題:Win下的Cursor連MCP都是坑?老金手把手教你!
文章來源:金子的知識星球
內容字數:3112字
解鎖LLM無限可能:深入淺出MCP模型上下文協議
近年來,大語言模型(LLM)的飛速發展為各行各業帶來了前所未有的機遇。然而,LLM自身的能力往往受限于其對文本信息的處理能力。為了突破這一瓶頸,Anthropic公司(Claude的母公司)在2024年11月25日提出了一個名為MCP(模型上下文協議)的創新方案,并將其開源,為LLM賦予了與外部世界交互的能力。
什么是MCP?
簡單來說,MCP就像為LLM裝上了一個“萬能插頭”,讓它可以輕松連接各種外部資源,例如本地文件、數據庫、API接口甚至GitHub等代碼托管平臺。通過MCP,LLM不再局限于文本處理,而是可以執行更復雜的任務,例如生成圖表、提交代碼、查詢數據庫信息等等。這極大地擴展了LLM的應用場景和功能。
MCP的架構
MCP采用客戶端-服務器架構,主要包含以下幾個核心組件:
- MCP主機(Host): 運行LLM的應用程序,例如Claude Desktop、Cursor等IDE。
- MCP客戶端(Client): 主機內部的組件,負責與服務器進行通信。
- MCP服務器(Server): 輕量級程序,提供資源、工具和提示詞三類功能:
- 資源(Resources): 包括本地文件、數據庫以及遠程API響應數據。
- 工具(Tools): 可調用的函數,例如數據庫查詢、代碼執行等。
- 提示詞(Prompts): 預定義的模板,用于簡化任務處理。
- 數據源: 既可以是本地資源(例如SQLite數據庫),也可以是遠程資源(例如云API)。
交互流程如下:用戶通過主機提出問題 → 客戶端向服務器請求工具列表 → LLM判斷是否需要調用工具 → 客戶端執行工具調用 → 結果返回LLM生成最終響應。
MCP的核心優勢
MCP具備以下幾個核心優勢:
- 數據安全: 敏感數據無需上傳到云端,直接在本地處理,確保數據安全。
- 開發簡化: 開發者只需配置MCP服務器,無需為每個數據源編寫適配代碼,大大降低了開發難度。
- 擴展能力: LLM可以調用外部工具執行復雜操作,突破了純文本生成的限制。
- 靈活切換: 支持不同LLM接入同一套數據源,降低了對特定廠商的依賴。
環境準備與安裝
為了使用MCP,需要準備以下環境:
- Node.js (版本不低于v14)
- Git (最新穩定版)
- Cursor IDE (推薦使用較新版本)
安裝步驟較為復雜,需要用戶根據實際情況參考官方文檔進行操作。本文不再贅述具體的安裝步驟,但強調安裝過程中需要注意軟件版本匹配以及路徑設置等細節問題。
總結
MCP作為一種新興的模型上下文協議,為LLM的應用拓展提供了無限可能。其數據安全、開發簡便、功能強大的特性,使其成為未來LLM發展的重要方向。相信隨著技術的不斷成熟和應用的不斷拓展,MCP將在更多領域發揮其巨大的作用。
聯系作者
文章來源:金子的知識星球
作者微信:
作者簡介:AIGC研究者,游戲制作人。深耕音舞賽道10余年,負責網易《勁舞時代》、《AU Beat》、其他地區的《Party Masters》等多個產品。 在文案、流程圖、腦圖、2D繪畫、LOGO設計等多方面,驗證了AI的使用價值。