MCP (Model ContextProtocol，模型上下文协议) ，旨在解决大模型语言（LLM）与外部数据源及工具之间无缝集成的需求。它通过标准化 AI 系统与数据源的交互方式，帮助模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更准确、更相关的响应。其主要的功能如下：

上下文共享：应用程序可以通过 MCP 向模型提供所需的上下文信息（如文件内容、数据库记录等），增强模型的理解能力。

工具暴露：MCP 允许应用程序将功能（如文件读写、API 调用）暴露给模型，模型可以调用这些工具完成复杂任务。

可组合的工作流：开发者可以利用 MCP 集成多个服务和组件，构建灵活、可扩展的 AI 工作流。

安全性：通过本地服务器运行，MCP 避免将敏感数据上传至第三方平台，确保数据隐私。

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