# MCP（Model Context Protocol）

> 相关：[[Harness工程]]、[[Agent_as_Code]]、[[Skills]]

## 定义

**MCP**（Model Context Protocol）是AI与外部系统通信的标准协议，由Anthropic提出。

**核心思想**：标准化接口、双向通信、即插即用，让AI可以访问外部工具。

## 核心特征

### 1. 标准化接口
- 统一的协议规范
- 跨工具兼容
- 易于扩展

### 2. 双向通信
- AI可以调用外部工具
- 外部工具可以返回结果
- 支持流式通信

### 3. 即插即用
- 配置即可使用
- 无需修改AI代码
- 支持热插拔

## 架构

### Client-Server架构
```
AI工具（Client）
    ↓
MCP协议
    ↓
MCP Server（外部工具）
    ↓
数据库/文件系统/API等
```

### 常用MCP Server

| 类型 | Server | 用途 |
|------|--------|------|
| 数据库 | mcp-server-sqlite | SQLite数据库访问 |
| 数据库 | mcp-server-postgres | PostgreSQL数据库访问 |
| 文件系统 | mcp-server-filesystem | 文件系统访问 |
| Web搜索 | mcp-server-brave-search | Brave搜索 |
| GitHub | mcp-server-github | GitHub API访问 |
| 浏览器 | mcp-server-playwright | 浏览器自动化 |

## 配置示例

### Claude Code配置
```json
{
  "mcpServers": {
    "database": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-server-sqlite"]
    },
    "filesystem": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-server-filesystem", "/path/to/dir"]
    },
    "brave-search": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
```

### 配置文件位置
- Claude Code：`.claude/mcp.json`
- Cursor：`.cursor/mcp.json`
- OpenCode：`.opencode/mcp.json`

## 使用场景

### 1. 数据库访问
```json
{
  "mcpServers": {
    "database": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost:5432/db"
      }
    }
  }
}
```

### 2. 文件系统访问
```json
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-server-filesystem", "/path/to/project"]
    }
  }
}
```

### 3. Web搜索
```json
{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}
```

## 适用场景

- **数据库访问**：让AI直接查询数据库
- **文件系统访问**：让AI读写文件
- **API调用**：让AI调用外部API
- **浏览器自动化**：让AI操作浏览器

## 优势

- **标准化**：统一的协议规范
- **易用性**：配置即可使用
- **可扩展**：支持自定义Server
- **跨工具**：多个AI工具可以共用

## 挑战

- **安全性**：需要控制AI的访问权限
- **性能**：可能影响AI响应速度
- **维护成本**：需要维护MCP Server

## 最佳实践

1. **最小权限**：只开放必要的MCP Server
2. **环境隔离**：不同环境使用不同的MCP配置
3. **监控日志**：记录AI的MCP调用
4. **定期审查**：定期审查MCP配置

## 相关概念

- [[Harness工程]]：MCP是Harness的组成部分
- [[Agent_as_Code]]：MCP是Agent as Code的组成部分
- [[Skills]]：MCP和Skills都是AI的能力扩展方式