轉自：高效運維
3月26日，OpenAI 宣佈支援 Anthropic 推出的模型上下文協議（MCP），再加上之前的 Manus，直接讓 MCP 火遍全網。到底什麼是 MCP？為什麼一個小小的協議會讓 AI 工具集走向劃時代的效應？MCP 又跟運維有啥關係？
一、什麼是MCP？
MCP（Model Context Protocol） 是 Anthropic 在 2024 年底推出的開放協議，目的是讓大模型（LLM）能直接、安全地訪問和操作各種資料來源和工具，打破“資料孤島”限制。
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過去：AI 要用資料，只能靠複製貼上或上傳下載，效率低、擴充套件難。
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MCP：作為 AI 模型的 USB-C 介面，只要資料來源和工具支援 MCP，大模型就能直接呼叫，無需反覆適配。
有了 MCP，所有資料和檔案系統、開發工具、Web 瀏覽器和自動化生產工具，包括通訊、社群生態能力等全部整合，能實現更強大的協作工作能力，其價值遠不可估量。比如：Manus 能讓模型執行很多操作，本質上使用的也是類似的協議。
二、標準背後的工作原理
MCP賦予了大模型的超級能力，一次構建就可以讓AI與工作流深度整合，沒想到千帆過境的大模型之爭，竟然被一個標準協議統一。
追尋背後原理，MCP 協議採用了一種獨特的架構設計，將 LLM 與資源之間的通訊劃分為三個主要部分：客戶端、伺服器和資源。
MCP基本工作流程：
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初始化連線：客戶端向伺服器傳送連線請求，建立通訊通道。 -
傳送請求：客戶端根據需求構建請求訊息，併發送給伺服器。 -
處理請求：伺服器接收到請求後，解析請求內容，執行相應的操作（如查詢資料庫、讀取檔案等）。 -
返回結果：伺服器將處理結果封裝成響應訊息，傳送回客戶端。 -
斷開連線：任務完成後，客戶端可以主動關閉連線或等待伺服器超時關閉。
以 MCP 操作本地 SQLite 資料庫為例，示意圖如下：
三、MCP對運維帶來哪些影響？
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打破資料孤島：MCP 協議讓 AI 助手能夠無縫對接企業內部各類系統工具，實現資料互通；自動整理Slack討論內容，提取關鍵資訊形成結構化知識庫；支援將不同系統的資料關聯分析，提升決策效率。
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開發與運維：例如使用 Github MCP 服務，AI 可以從儲存庫中獲取特定的程式碼檔案；支援對 PG 等資料庫進行安全查詢和分析；完善的許可權管理和操作審計機制確保自動化流程安全。
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多 Agent 協作：基於 MCP 的 AI Agent 能自主判斷運維流程，不同運維 Agent 透過 MCP 協議協同工作；例如，當監控資料異常時，Agent 可自動觸發擴容 MCP Server 並通知運維團隊。
四、結 語
如果說 HTTP 協議讓資訊孤島連成網際網路，MCP的進化在於讓 AI 模型從簡單的對話應用專為全能助手。
當然，一個協議是否能真的成為標準，還要看後面的發展生態，但從 MCP 這波熱度來看，堪稱是智慧體生態的一次標準化革命。目前已上線2600 多個 MCP Server，成為運維超級玩家的機會來了？
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