最近一个半月非常忙，没有学习新东西，感觉大模型方面落伍了半世纪！今天带来最火的MCP。
MCP：大模型接入万物的通用协议，智能体时代的HTTP！
原来说所有的应用都值得接入大模型，现在说所有智能体都值得用MCP重新做一遍！
一、背景信息
1.1 大语言模型LLM VS 智能体Agent？
大语言模型，例如DeepSeek，如果不能联网、不能操作外部工具，只能是聊天机器人。除了聊天不能做其他的事。
而一旦大语言模型能操作工具，例如：联网/地图/查天气/函数/插件/API接口/代码解释器/机械臂/灵巧手，它就升级成为智能体Agent，能更好地帮助人类。今年爆火的Manus就是这样的智能体。2年前业界就认为智能体是大语言模型的发展方向。
智能体产品，比如：APPBuilder、AgentBuilder、Coze、Manus、Dify。
1.2 以前的智能体
在以前，如果想让大模型调用外部工具，需要通过写大段提示词的方法，实现“Function Call”。
我需要给AI写一大段提示词，包括有哪些动作函数、大模型输出格式、限制，以及大量案例。大模型才会按照我要求的格式回复，进而才能解析出编排出的动作列表。
各家厂商训练出的智能体大模型，任务编排能力参差不齐，标准不一致。
1.3 车同轨书同文的年代来了——MCP协议
MCP
MCP协议就像Type-C扩展坞，让海量的软件和工具，能够插在大语言模型上，供大模型调用。
MCP协议是连接【大模型（客户端）】和【各种工具应用（服务端）】的统一接口。
如：调用百度地图的MCP接口，让AI自己联网，查路况，导航。
MCP解决的核心问题：统一了大模型调用工具的方法
MCP为【大模型】与【外部数据和工具】的【无缝集成】提供了标准化协议和平台。
不需要用户写提示词。
极大降低了大模型调用外部海量工具、软件、接口的难度。
1.4类比HTTP协议
MCP客户端软件（例如Cursor）就相当于网页浏览器。
不同的浏览器，用相同的HTTP协议，就可以访问海量的网站。
不同的大模型，用相同的MCP协议，就可以调用海量的外部工具。
互联网催生出搜索、社交、外卖、打车、导航、外卖等无数巨头。
MCP同样可能催生出繁荣的智能体生态。
类比互联网的HTTP协议，所有的智能体都值得用MCP重新做一遍。
1.5 正确认识MCP
MCP只是大模型通信协议，使用MCP开发不出新的应用范式，只能降低应用开发难度。
调用MCP的智能体效果取决于基座大模型，例如Unity游戏开发和Blender三维建模，效果依赖于基座模型对3D世界和交互的理解。
目前的MCP只是能用，还达不到好用。
大模型需要支持Function Call或者Tool Use才能使用MCP。比如如下大模型。
二、实操MCP
2.1 安装配置MCP环境
第1步：安装Python
https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install
大部分的MCP Server，例如Unity和Blender，都是Python SDK
安装Python最简单的方法是安装Miniconda。
第2步：安装包管理器uv
https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation
第3步：安装Node.js
https://nodejs.org/en/download
2.2安装MCP客户端软件
以适合国内用户使用的Cherry Studio为例，
https://docs.cherry-ai.com
2.3配置MCP客户端软件
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配置大模型API，以modelscope为例：
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配置MCP
以配置flomo写笔记为例，首先去https://modelscope.cn/mcp/servers/@chatmcp/mcp-server-flomo
找到flomo mcp server。
获取配置信息
flomo的API地址通过如下方式获取：
复制配置信息：
在Cherry Studio配置该MCP server。
启用该MCP server。
变绿代表配置正常。
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使用MCP
选择大模型，打开MCP，再提问。
输入问题：请帮我将这段文字写入flomo：'今天天气不错，适合外出，我要骑自行车去闲逛了。'
从思考过程看成功调用了刚刚配置的flomo MCP server，可惜要pro会员才能调用该接口。
可以看出，该json格式符合flomo官网的API示例调用参数。
至此，我们通过在客户端配置了MCP server，并通过客户端通过具有规划能力的大模型调用了该MCP server，实现了大模型对接周边工具的流程。
另外，今天是加入简书的第5年，他们的anniversary页面也太简陋了，都大模型年代了，写个漂亮的前端页面还困难？
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