教你使用MCP增强你的AI
前言
你是否想过，让 AI 像一个人一样搜索网页和文件，下载网上的文献，甚至自动管理你的 Github 项目？而 MCP 就可以实现这一切。
一、什么是 MCP？
MCP 是 Anthropic 在 2024 年推出的 AI 通用接口协议（全称 Model Context Protocol），就像 USB 接口让所有设备齐心协力一样，它让 LLM 能直接调用电脑或互联网里的文件、网页或数据库。当 LLM 需要完成特定任务时，可以像"即插即用"般调用这些模块，实时获得精准的上下文支持，从而实现能力的弹性扩展。这种架构打破了传统 AI 模型的封闭性，让大语言模型像搭载了多功能扩展坞的超级工作站，随时都能获取最合适的专业工具。（流程演示见这里）。
如图所示：
二、MCP 可以干什么？（MCP 的好处）
举个例子：
假设你需要让 AI 完成以下操作：
- 打开浏览器搜索「算法竞赛题库」；
- 下载最新目录并保存到桌面；
- 用软件生成报告。
传统方式：需要手动复制搜索结果、给操作步骤截图、上传文件……步骤繁琐且容易中断。
MCP 方式：只需对 AI 说「请帮我生成算法竞赛题库的报告」，MCP 协议就会自动处理所有工具调用。
| 对比表 | 特性 | 传统方式 | MCP 方式 |
|---|---|---|---|
| 数据访问速度 | 每次都要上传/下载 | 实时挂载 | |
| 多步任务处理 | 需人工分段 | 自动向多个工具传球 | |
| 敏感信息泄露风险 | 数据需上传云端 | 本地加密存储 | |
| 工具加装复杂度 | 需重新开发集成代码 | 拖拽式配置 |
三、如何快速上手 MCP？
这里以 vscode cline 为例，其他的大差不差。
1.安装插件
打开 vscode，点击插件市场，搜索 cline 并安装。
2.配置基础 AI
这里以硅基流动 API 为例。
点击 cline 插件图标，点击 Use your own API key；
然后：
- 在 API Provider 一栏选 OpenAI Compatible；
- 在 Base URL 一栏填
https://api.siliconflow.cn/v1； - 在 API Key 一栏填自己的硅基流动 API；
- 在 Model ID 一栏填自己想用的大模型 ID，比如
deepseek-ai/DeepSeek-R1。
然后点击 Lets go！就配置完成了。
3.获取 MCP 服务器
为了方便，这里使用在线 MCP 服务器。
打开MCP 市场，选择一个 MCP 服务器（带有“直连”标签的可以直接使用）。
跳转到详细界面，点击“安装”，点击“生成”，把生成的 URL 复制。
回到 vscode，进入 cline，点击右上方左数第二个图标（MCP Servers）。
进入后，点击 Remote Servers，Server Name 随便取，Server URL 填刚刚复制的 URL，然后点击 Add Server。
稍等一下，成功后点击 Done 退出。
然后就可以愉快地使用 MCP 了。
四、MCP 服务器推荐
- Time 可以获取和转换时间和时区。
- Fetch 可以获取网页内容并将其转换为 Markdown 格式。
- Amap 高德地图 可以搜索地点，获取地点经纬度坐标，导航线路，等等（注意：导航线路功能可能有幻觉，不建议使用）。
- Github 可以自动管理你的 Github 仓库
- ...
更多 MCP 服务器可以进入MCP 市场或者自己部署。