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title: "MCP：开放的工具生态"
description: "通过标准协议对接任何外部能力——数据库、API、自定义服务"
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{/* 本章目标：解释 MCP 协议如何扩展 AI 的能力边界 */}

## 内置工具的局限

Claude Code 内置了 50+ 工具，覆盖了通用的软件开发需求。但每个团队都有特殊需求：

- 连接内部数据库查询数据
- 调用公司内部 API
- 操作特定的 DevOps 工具
- 访问私有的知识库

不可能把所有人的需求都内置进去。

## MCP：一个标准的"插头"

**Model Context Protocol**（模型上下文协议）是 Anthropic 提出的开放标准，定义了 AI 与外部工具之间的通信方式。

类比：USB 是电脑连接外设的标准接口。MCP 是 AI 连接外部能力的标准接口。

## 工作原理

<Steps>
  <Step title="启动 MCP Server">
    开发者编写一个 MCP Server，暴露自定义工具（比如"查询数据库"、"发送 Slack 消息"）
  </Step>
  <Step title="Claude Code 连接">
    在配置文件中声明要连接的 MCP Server
  </Step>
  <Step title="工具自动发现">
    连接后，MCP Server 提供的工具自动出现在 AI 的可用工具列表中
  </Step>
  <Step title="透明调用">
    AI 像使用内置工具一样使用 MCP 工具——无需知道底层实现
  </Step>
</Steps>

## 三种连接方式

| 方式 | 适用场景 |
|------|---------|
| **stdio** | MCP Server 作为子进程运行，通过标准输入/输出通信。最简单 |
| **SSE** | 通过 HTTP Server-Sent Events 通信。适合远程服务 |
| **StreamableHTTP** | 基于 HTTP 流的双向通信。适合复杂的交互场景 |

## 权限一视同仁

MCP 提供的工具和内置工具一样受权限系统管控：

- 需要用户确认才能调用
- 可以设置 allow/deny 规则
- 支持沙箱限制

这确保了第三方工具不会绕过安全边界。

## 实际例子

```json
// settings.json 中的 MCP 配置
{
  "mcpServers": {
    "my-database": {
      "command": "npx",
      "args": ["@my-org/db-mcp-server"],
      "env": { "DB_URL": "postgres://..." }
    }
  }
}
```

配置后，AI 就多了"查询数据库"这个能力——用自然语言描述需求，AI 自动生成查询并执行。
