MCP 通常指 Model Context Protocol（模型上下文协议）。
这是一个由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开源标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的连接碎片化问题。它常被业界称为 “AI 时代的 USB-C 接口”。
核心概念与作用
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统一标准，解决“N×M”难题：
- 过去：如果有 $N$ 个 AI 模型和 $M$ 种外部工具（如数据库、API、文件系统），开发者需要编写 $N \times M$ 个特定的适配器才能让它们互通。
- 现在：通过 MCP，只需开发 $N$ 个支持 MCP 的客户端（集成到模型中）和 $M$ 个支持 MCP 的服务器（封装外部工具）。任何支持 MCP 的模型都可以直接连接任何支持 MCP 的工具，实现了即插即用。
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核心功能：
MCP 定义了模型与外部系统交互的三种基本原语（Primitives）：- Prompts（提示词）：预定义的指令模板，帮助模型更好地执行特定任务。
- Resources（资源）：允许模型访问外部数据（如文件内容、数据库记录、API 响应），为模型提供“上下文”。
- Tools（工具）：允许模型调用外部函数或执行操作（如发送电子邮件、运行代码、查询库存），赋予模型“行动能力”。
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架构角色：
- MCP Host（宿主）：通常是 AI 应用程序或模型客户端（如 Claude Desktop、IDE 插件），负责发起请求。
- MCP Client（客户端）：内置在 Host 中，通过标准协议与服务器通信。
- MCP Server（服务器）：轻量级的服务程序，封装了具体的工具、资源或提示词逻辑，并向外暴露标准接口。
为什么它很重要？
- 安全性：MCP 设计强调安全边界，模型不能随意访问用户数据，必须通过用户授权连接的 MCP Server 来获取特定资源。
- 生态扩展：开发者可以为常用的软件（如 Slack, Google Drive, GitHub, 本地数据库等）编写一次 MCP Server，所有支持 MCP 的 AI 助手都能立即使用这些功能，无需重复开发。
- 厂商中立：作为一个开放标准，它不绑定于特定的模型厂商，促进了 AI 应用生态的互操作性。
其他可能的含义
虽然目前在 AI 领域 Model Context Protocol 是最热门的释义，但在其他上下文中，MCP 也可能指：
- Master Control Program：在计算机科幻电影《电子世界争霸战》（Tron）中出现的虚构超级人工智能。
- Multi-Chip Package：在半导体硬件领域，指多芯片封装技术。
- Microsoft Certified Professional：微软认证专业人士（旧称，现多被基于角色的认证取代）。
鉴于当前的技术趋势，如果您是在关注 AI 开发、大模型应用或 Anthropic 的相关动态，指的几乎肯定是 Model Context Protocol。