【Dify+deepseek+MCP】从入门到精通，手把手教你效率开挂（一）

摘要：对于想要了解和研究AI领域的人来说，MCP可谓不可不学。自2024年11月份由Anthropic发布以来，尤其AI Agent的爆火，MCP热度迅速提升，目前已经成为了业内大模型和工具交互的标准协议。

对于想要了解和研究AI领域的人来说，MCP可谓不可不学。自2024年11月份由Anthropic发布以来，尤其AI Agent的爆火，MCP热度迅速提升，目前已经成为了业内大模型和工具交互的标准协议。

今年3月，OpenAI宣布支持MCP，阿里云从4月9日开始在百炼平台上全面支持MCP服务部署与调用，不少工具和平台也已相继支持MCP。近期了解到，国内很多公司也在开始内部推行并将MCP嵌入到大模型相关的应用场景当中。

“究竟是什么原因让MCP被如此热捧呢？”

下面让我们花3分钟搞懂它！

MCP就像给AI装了个智能路由器，效果更好，成本更低，数据更安全。

自动匹配最佳模型，效果提升40%+（数字仅为示例）综合AI调用成本直降55%（数字仅为示例）

简而言之，用户向Agent发出一个请求（可能是知识问答，可能是合同解读，也可能是工具排障），AI有自主能力判断和匹配不同的模型和工具做出最优选择。

这就好比AI有了智能分拣的能力，为不同的派送内容选择不同的物流方式（根据上下文/时间/成本等因素）：

小件（简单问答）→ 骑手小电驴（便宜小模型）生鲜（时效需求）→ 冷链专车（高速模型）贵重品（合同法律）→ 装甲押运（GPT-4级模型）

「这些不同的派送方案可以是随时呼叫的（即插即用）」

1. MCP是什么？AI世界的万能插座

MCP（模型上下文协议）就像 AI 世界的 “万能插座”，专门解决大模型与数据之间的 “沟通障碍”。

比如你让 AI 助手写一份公司报告，它需要访问数据库里的销售数据、参考云端的市场分析文档，还要调用财务系统的报表 —— 这些操作以前得像拼乐高一样逐个对接，现在 MCP 直接提供统一接口，让 AI 像插 U 盘一样快速连接并访问所有数据源。

具体来说，MCP 做了三件事：

标准化沟通规则规定 AI 和数据交互的 “语言”，比如如何查询数据、如何传递结果。就像不同国家的人统一用英语交流，避免 “鸡同鸭讲”。安全隔离数据AI 只能通过 MCP 访问你授权的数据源，比如只能看销售数据但不能修改，防止隐私泄露。这就像给 AI 配了一把 “智能钥匙”，只能开指定的门。动态扩展能力当你需要在开发好的Agent或工作流里，加入新的能力（比如在智能问答基础上能自动创建工单），不用重新开发，直接通过 MCP 添加创建工单的MCP工具即可。这就像我们在手机上要实现聊天和上网，只需给手机系统装新 APP，而不需要随身携带多个手机。

2. 关键角色：Host，Client，Server

如上所示：

MCP的核心遵循客户端-服务器架构，主要包括以下几个组成部分：

MCP Hosts希望通过MCP访问数据的程序，如Claude Desktop、IDE或AI工具MCP Clients与服务器保持1:1连接的协议客户端MCP Servers轻量级程序，每个程序都通过标准化的Model Context Protocol公开特定功能Local Data SourcesMCP服务器可以安全地访问计算机文件、数据库和服务Remote ServicesMCP服务器可以连接到Internet上可用的外部系统（例如，通过API）

这种架构使用户能够跨应用程序集成AI能力，同时保持清晰的安全边界并隔离问题。

- 数据查询与分析

通过MCP连接SQL Server CRM数据库，显著增强大模型的业务分析能力

- 文件系统操作

通过MCP查询或更新本地文件系统，并以文件系统中的数据作为上下文与模型交互

- 远程API调用

利用SSE与HTTP结合，实现跨网络的实时数据传输，适用于需要访问远程资源或分布式部署的场景

- 创意写作辅助

使用MCP保持人物语气统一，结构不混乱，提高写作效率

- 个人办公提效

如进行会议摘要提取后，通过邮件助手MCP等自动写邮件，发送会议纪要等

MCP可以与多种工具结合使用，例如：dify，Winsurf，Cursor，Claude Destop，Cherry Studio等。