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如果你在过去一年里接触过人工智能工具，几乎肯定听说过MCP这个缩写——即模型上下文协议（Model Context Protocol）。 它无处不在：Anthropic 的 Claude 默认搭载该协议，OpenAI 的 Codex 支持该协议，Cursor 和 VS Code 已将其集成到代理模式中，还有包括 CryptoBot 在内的数十家数据提供商都已推出 MCP 服务器。
对于加密货币交易者而言，这比乍看之下更为重要。MCP 是一套基础架构，它终于让 AI 代理能够查看实时市场数据，用自然语言进行推理，并据此采取行动，而无需你自己手动整合五个 API。
本文将解释什么是 MCP、它从何而来、它与普通 REST API 有何不同，以及为什么它对加密货币行业的重要性远超其他几乎所有行业。
每个大型语言模型都存在相同的盲点：它只了解训练数据中的内容。若询问 ChatGPT 比特币的当前价格，它要么会虚构一个数字，要么会礼貌地拒绝回答。若询问币安上哪对交易对当前成交量异常，你将一无所获——该模型根本无从查证。
显而易见的解决方案是让模型能够访问相关工具。如果它能调用 get_ticker(“binance”, “BTC/USDT”)，它就能瞬间回答实时问题。 这正是函数调用和插件试图实现的目标，但每个供应商都构建了自己的版本：OpenAI采用一种格式，Anthropic采用另一种，Google则有第三种。每当你想将同一数据源连接到新模型或新IDE时，就必须编写一个新的封装程序。这简直是一团乱麻。
MCP 就是终结了封装程序编写工作的标准。该标准由 Anthropic 于 2024 年底推出，并迅速被整个行业广泛采用，它定义了一种统一的开放协议，用于规范 AI 代理与外部工具或数据源之间的通信方式。 只需编写一次服务器端程序，所有兼容 MCP 的客户端——包括 Claude、Cursor、VS Code、Zed、Gemini CLI、Codex、n8n 以及未来将出现的各类工具——均可使用它。
MCP 是一个小型、开放的协议，允许 AI 模型向外部系统请求信息或执行操作。不妨将其视为 AI 工具界的 USB-C。模型相当于笔记本电脑，MCP 服务器相当于外设，而该协议就像是一根数据线，让任何笔记本电脑都能在无需定制驱动程序的情况下与任何外设通信。
MCP 服务器提供三类功能：
当你在客户端安装 MCP 服务器后，客户端会自动发现可用的工具和资源，将其展示给模型；随后，每当模型决定需要某项资源时，客户端便会发起调用，等待响应，并将结果反馈到对话中。