MCP
Model Context Protocol
高级通用MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套让 AI 应用以统一方式连接外部工具和数据源的协议。它解决每接入一种服务都要单独设计对接方式的问题，例如让 Agent 读取项目文档或调用任务管理工具。
你可能会说：「我想让 AI 助手读取项目文档、操作任务看板，以后换工具时也不用重做整套接入。」
动手看看查需求文档后创建开发任务
用户说“查一下登录需求，再建个开发任务”。AI 应用先通过 MCP 获取两端的工具清单，了解工具用途和所需参数。
要点MCP 是怎么把 Agent 和外部工具接起来的？
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先分清连接的两端是谁
你使用的 AI 应用负责承载对话和模型，并通过 MCP 客户端连接 MCP 服务器。服务器把某个外部系统的能力提供出来，比如读取设计文档。模型本身不会因为支持 MCP 就自动拥有这些能力。
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服务器提供可发现的能力
MCP 服务器可以提供工具、资源和提示模板。工具适合执行搜索或创建任务这类操作；资源适合提供可读取的内容。AI 应用拿到这些能力的说明后，才能把它们交给模型判断何时使用。
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调用前还要看权限边界
MCP 统一的是连接和交互方式，不会替你决定谁能读数据、谁能写数据。比如 Agent 能创建工单，不等于它该接触所有客户资料。你仍要检查服务器的可信程度、授权范围，以及敏感操作是否需要人确认。
容易混淆的地方
MCP 和 API 不一样：API 是某个服务提供能力的接口，MCP 可以把这些能力组织成 AI 应用可接入的形式。它也不等于模型的工具调用：工具调用描述模型选择并使用工具的过程，MCP 解决的是 AI 应用如何与外部能力对接。一个系统可以有工具调用，却完全不用 MCP。
什么时候用
适合用
- 你在做代码 Agent，希望它读取仓库信息、查询任务看板，而且未来可能更换其中一种工具。
- 你在做企业内部助手，需要把文档检索和工单操作接进同一个 AI 应用，并分别控制访问权限。
- 你的团队已有可用的 MCP 服务器，想让多个支持 MCP 的 AI 应用复用同一组外部能力。
不适合用
- 你只想让网站表单提交到自己的后端，不涉及 AI 应用接入外部能力；直接调用后端 API 更简单。
- 你只需要把一段固定的产品说明交给模型，没有动态数据或外部操作；直接放进提示词即可。
- 你在开发一个不支持 MCP、也无需复用接入方式的单一工具调用；直接按应用现有的工具接口实现即可。
练一练选一个答案，看看解释
你在做一个开发 Agent：它要读取团队文档，并能在任务看板创建任务；以后可能换文档系统。哪种做法最符合使用 MCP 的目的？
让 AI 帮你做复制给 AI Agent 直接用
请为这个开发 Agent 设计 MCP 接入方案：让它读取项目文档，并在用户确认后创建任务。请列出需要哪些外部能力、各能力的权限范围，以及哪些操作要确认；先说明现有 AI 应用是否支持 MCP，不支持时给出直接对接 API 的备选方案。