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　　 “AI界的C口 ” 要来了？

　　 这么说吧，近期，AI领域有一个名为MCP的新概念迅速走红。它被吹捧为能够统一AI江湖的技术，据说能够让AI轻松驾驭办公软件、设计软件等各类工具，直接代用户完成工作任务。

　　 最近网上关于AI未来的讨论非常热烈，不少人都对这一领域的发展充满期待。比如，有创意十足的网友利用GPT-4制作了一幅有趣的漫画，在画面中，各大AI大厂仿佛成了“一家人”，而MCP则站在中央，这种形象化的表达既生动又引人深思。在我看来，这样的创作不仅展现了大众对AI技术发展的关注，也反映了人们希望看到行业更加融合与协作的美好愿景。未来，随着技术的进步，我们或许真的能看到更多跨领域的合作，让AI真正成为推动社会进步的重要力量。

　　 也有网友分享 MCP 的工具集合，直接收获了 36 万的阅读量。

　　 甚至就连奥特曼也表示，大家都支持 MCP ，那我们也支持！

　　 所以，这玩意到底是个啥，为啥全世界都这么火？

　　 但是光看那些科普，感觉又硬又干，根本啃不下去。。

　　 俗话说得好，俗话说得好，实践出真知。所以，小江决定亲自上阵试一试，看看这个东西究竟有多厉害，是不是真的像大家说的那样神奇。

　　 先说结论，这玩意确实还挺牛的。

　　 现在的AI技术确实让人惊叹，仿佛是一个“话痨高手”，你问一个问题，它能立刻给你输出成千上万字的回答，而且每一句都不重复。但问题是，这样的信息量虽然庞大，可真正要从中提取出有用的信息却并不容易。有时候，我甚至觉得，与其说是回答问题，不如说是在进行一场语言的艺术表演。不过这也让我思考，未来的AI是否会更注重信息的精准度和实用性，而不是一味地追求输出的长度和多样性？毕竟对于用户来说，简洁明了的答案或许比长篇大论更有价值。

　　 MCP技术能够助力AI顺利迈入“二阶段”，将其从“嘴炮大师”升级为“打工机器”！

　　 话不多说，我们直接上演示。

　　 在我的桌面上生成一份PDF文件，其中包含了1980年全球各国GDP排名的数据表格，以及两张直观展示GDP分布情况的柱状图。这份文件不仅能够帮助我们回顾那个年代全球经济的基本格局，也能让我们从中发现一些有趣的趋势。 1980年是一个特殊的年份，这一年全球经济正处于冷战时期的复杂背景下。通过这份PDF文件中的数据表格和柱状图，我们可以清晰地看到当时哪些国家在全球经济舞台上占据主导地位。例如，美国和日本在榜单上的位置无疑反映了它们作为超级大国的实力，而西欧国家的整体经济实力也不容小觑。与此同时，中国虽然当时的排名相对靠后，但已经展现出强劲的发展潜力。 从这些数据中可以看出，1980年的全球经济版图与今天相比有着显著的不同。这提醒我们，尽管全球化和技术进步让世界变得更加紧密相连，但每个国家的经济发展路径始终与其历史背景、政策选择密切相关。这也让我思考，在当今这个充满不确定性的时代，各国如何平衡传统优势与新兴机遇，以实现可持续发展，将是值得深思的问题。

　　 这个事情本身并不复杂，但要是有人能代劳一下，我就可以抽空去做其他事了。

　　 AI 哥雷厉风行，直接请求连接我的系统，然后搜集资料、填表格、画图表，一气呵成。

　　 事情完成后直接走到桌前打开文件，里面既有表格，也有图表，还详细标注了数据来源，整个流程耗时不到两分钟，我只需悠闲地品茶，看着它自动展示结果即可。

　　 你可能会说，这玩意是个人都能做，牛逼在哪呢。

　　 诶，一直以来对3D建模毫无头绪的我，竟然通过某种方式实现了“靠语音建模”。

　　 我直接对他说：“帮我设计一个精致的林中小屋模型吧。” 在我看来，这种需求其实反映出了现代人对自然生活的向往与追求。在快节奏的城市生活中，人们渴望拥有一片属于自己的宁静天地，哪怕只是通过模型来实现精神上的寄托。这种小小的愿望，不仅体现了个人情怀，也从侧面说明了人们对生态环境保护意识的提升。或许，这样的小屋模型不仅仅是一件装饰品，更是一种对未来生活方式的憧憬。 

　　 消息一发送，它二话不说就开始操作 Blender ，创建几何体、调整参数、设置材质... 几分钟后，模型直接送到我眼前了。别的不说，能做出来，就已经比我强了。

　　 不仅如此， AI 这双无形的手还能伸到文艺界。

　　 我直接跟它说：“帮我写一首歌，不要用贝斯。”（抱歉啊，因为它写的贝斯部分实在让人难以接受……）AI哥二话不说打开Ableton，开始搭建音轨、设定BPM、调试音色，很快就编排出一段旋律，只用了钢琴和小提琴两个音轨。虽然简单，但听起来还挺有感觉的。

　　 最离谱的是，它还能操纵我的任务管理器。我在 Claude 里输入 " 请你结束 Claude" ，它居然真的把自己结束了。我们 AI 哥还真是说一不二，狠起来连自己都干。。

　　 这怎么能算AI助手呢？分明是十八般武艺样样精通的全能型人才。而我，俨然成了名副其实的甲方爸爸，只需不断提出各种需求就好啦。

　　 而这一切的背后驱动力，离不开今天我们所讨论的这个关键所在——MCP。 在当今科技飞速发展的时代，MCP的出现无疑为多个领域注入了新的活力。无论是人工智能的突破还是大数据分析的深化，MCP都扮演着至关重要的角色。它不仅提升了工作效率，还极大地改善了用户体验，这让我们不得不感叹技术进步带来的巨大变革。 展望未来，随着MCP技术的不断迭代升级，我们可以预见更多令人兴奋的应用场景将会涌现。这不仅是技术上的胜利，更是人类智慧与创造力的体现。让我们拭目以待，看MCP如何继续引领潮流，推动社会向前发展。

　　 这玩意全称 Model Context Protocol ，也就是模型上下文协议。简单来说，有了 MCP ，就相当于 AI 和软件装上了 " 万能接口 " ，让它能直接访问和操控你电脑上的软件和文件。

　　 其实，过去要做到这些也不是不行，例如开发者通过 LangChain 来集成各种工具，后来 OpenAI 提出了自己的 Function Calling 机制来让大模型调用工具。

　　 尽管如此，这些技术仍未被广泛采纳，主要障碍在于其较高的技术门槛。例如，仅仅为了调用几个小工具，程序员可能就需要编写上千行代码。更令人头疼的是，这些编写的函数往往不具备通用性，导致每位开发者都需要为特定任务单独设计功能模块。面对全球海量的软件需求，即便程序员全力以赴，恐怕穷尽一生也无法完成所有适配工作。 在我看来，这种现状无疑限制了新技术的普及与应用。一方面，高门槛让许多有潜力的创新项目止步于起步阶段；另一方面，缺乏通用性的解决方案也让开发者承担了过多重复性劳动。因此，如何降低技术使用的复杂度，提升代码的复用率，成为亟待解决的关键问题。只有突破这些瓶颈，才能真正推动相关技术走向大众化，实现更广泛的行业赋能。

　　 这个时候，MCP一出场就拍了一下桌子：咱们把接口规范统一了吧，你写完代码我也能直接使用，这样工作效率不就提高了吗？这正是MCP备受关注的原因，因为它确实为程序员们保住了一些头发。

　　 其实，MCP实现这些功能的原理并不复杂，主要可以分为三个步骤。

　　 第一步，在这个充满挑战的时代，“能干这活的请出列！”这句话仿佛成了一个时代的号召。每当面临难题时，这句话总能激发出人们内心深处的责任感与使命感。而随之而来的，是获取可用工具的过程，这不仅是一种技术上的准备，更是一种智慧的集合。 在我看来，这句话不仅仅是一次简单的任务分配，它更像是一种精神的传承。在现代社会中，我们常常需要面对各种复杂的问题，而解决问题的关键就在于找到合适的工具和方法。当我们把工具列表和需求一起传递给“AI”这样的超级助手时，实际上是在寻求一种更高效、更精准的合作方式。 从某种意义上说，这种模式体现了人类社会的进步——通过分工协作，借助科技的力量，我们可以更快地找到答案。但同时我也认为，无论技术如何发展，人的主观能动性和创造力依然是不可或缺的。只有当人与技术完美结合时，才能真正实现效率的最大化。 总之，“能干这活的请出列！”这句话背后蕴含着无限可能，它提醒我们要勇于承担责任，并且善于利用一切可以利用的资源来应对挑战。在未来，我希望看到更多类似的机制被建立起来，让每个人都能在其中发挥自己的作用，共同推动社会向前发展。

　　 随着人工智能技术的不断进步，未来的AI不仅能够执行复杂任务，还可能具备更高的自主决策能力。它将根据需求选择最合适的工具，甚至主动指挥这些工具完成工作，然后将成果反馈给自己以供分析。这种高度智能化的操作模式预示着人机协作的新阶段即将到来。 我认为，这一发展趋势既令人兴奋又需要谨慎对待。一方面，AI的自我管理和自动化操作可以极大地提高效率，减少人为错误，为各行各业带来革命性的变革。另一方面，如何确保AI在自主决策过程中始终符合人类的价值观和社会规范，是一个不容忽视的问题。我们需要建立完善的监管机制和技术标准，以引导AI健康发展，使其真正成为推动社会进步的力量。总之，面对AI的未来潜力，我们既要拥抱创新，也要保持警惕，确保技术发展服务于全人类的福祉。

　　 经过这一系列的操作升级，AI的能力已经提升到了一个新的高度。过去的AI就像是只会说话的工具，只能指导你该怎么做，但你理解不了的话就会感到束手无策；如今有了MCP，就好比给AI增添了双手和双眼，你只需发号施令，它就能帮你完成任务。

　　 更逆天的是，MCP的出现使得不同语言模型之间可以实现协同工作，例如让Claude控制OpenAI的GPT-4来生成图片，这样的场景已不再是遥不可及的想象。

　　 也就是说，我一个人可以让一堆 AI 为我服务，谁擅长这个工作就让谁来，而这一切只需要在一个对话框里就能做。

　　 而现在，网上已经出现了专门提供MCP服务的平台，各类功能的MCPServer一应俱全，涵盖百度地图、高德地图以及MasterGo等众多大厂纷纷宣布接入该服务。

　　 如果你觉得现有的服务无法满足需求，完全可以根据自己的要求定制一个专属的MCPServer，构建一款完全贴合自己使用习惯的AI助手，这种体验或许比其他工具都要出色许多。

　　 诶，尽管MCP的表现令人印象深刻，但从我的实际体验来看，它仍然存在不少需要改进的地方。无论是功能的完善还是用户体验的优化，都还有很长的路要走。不过，瑕不掩瑜，MCP在某些领域的出色表现依然让人眼前一亮，未来若能进一步提升其综合能力，相信会更加令人期待。

　　 首先，MCP尚处于发展初期，配套的工具数量有限，且配置过程相对复杂，对于新手而言，要顺利使用这些工具颇具挑战性。在搭建环境的过程中，稍不注意就可能深陷代码细节，难以抽身。

　　 而且，这个问题挺耗费token的，一方面是因为调用工具本身就需要消耗大量token，当上层服务调用下层服务时，必须将上层的信息传递下去，完成调用后，下层服务还需要将结果回传，这样一层接一层地传递，就会导致token数量迅速增加。

　　 二是人工智能难以一次性找到最佳解决方案，它可能会尝试各种方法，这也就意味着，一旦无法找到有效的途径，就可能陷入反复循环的状态。

　　 还有，尽管MCP为AI提供了手与眼的功能，但其真正的“大脑”依然是我们的大语言模型。只有当这个模型深刻理解了用户的需求，才能有效地操控各种工具完成任务。然而，现阶段的大模型常常显得不够聪明，这在实际应用中带来了不少挑战。 在我看来，虽然技术的进步让AI具备了更多的能力，但大模型的智能化水平仍有很大的提升空间。如何让AI更好地理解和响应人类的需求，依然是一个需要持续探索的问题。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的AI将会更加智能，能够更高效地服务于社会的各个方面。同时，这也提醒我们在推进技术发展的同时，要不断优化算法，确保AI能够真正满足用户的期待。

　　 在AI建模的过程中，我们常常会遇到这样的情况：构建出的结果超出了人类的理解范围。这种现象其实反映了当前人工智能技术的一个重要特点——它能够处理和生成的信息量远超过人类的认知极限。例如，在复杂的算法训练中，模型可能会捕捉到人眼无法察觉的数据模式，这既是AI的强大之处，也是其挑战所在。 我认为，面对这种情况，我们需要更加深入地思考人机协作的方式。虽然AI可以快速处理大量信息，但最终的决策权仍应掌握在人类手中。毕竟，技术的发展目标始终是为了服务于人类社会，而非取代人类思维。因此，如何让AI的结果更易于被人类理解和应用，是我们未来研究的重要方向之一。同时，这也提醒我们在推进技术创新时，要始终关注技术与人文价值之间的平衡。

　　 所以说到底，要让MCP充分发挥其潜力，各大模型厂商对大模型能力的提升仍是关键所在。否则，很容易出现你让它往东，它却向西的窘境，不仅耗费大量token，还可能造成不必要的损失。

　　 总而言之，MCP的趋势已经在各个领域兴起，并且势头会越来越强劲。按照人工智能目前的发展步伐，未来每个人都有可能拥有自己的专属AI团队。

　　 到那时，你只需做出一个决定，立刻就有两三个AI助手为你起草方案，这不正是科技改善生活的体现吗？所以，人类从繁重工作中解脱出来的生活还会远吗？