既然 MCP 在大模型应用开发中如此重要，要从 0 到 1 开发出一款 MCP Server 到底难不难？ 作者 | 冬梅 硅谷的咖啡厅里，永远流传着这样的传说：一个天才开发者，一台电脑，一段颠覆行业的代码。但当 31 岁的 Maor Shlomo 在特拉维夫的公寓里敲下 Base44 的第一行代码时，他没想到这个故事会以 8000 万美元的现金收购落幕——没有风投加持，没有百人团队，只有 8 名员工和 180 天的闪电战。 AI 正在快速发展，大语言模型处于这一变革的前沿。随着这些模型在理解和生成类人文本方面日益 精进，将其与外部系统集成的需求也显著增长。这种集成有望开启一个全新的应用时代，使之能够利 用真实世界的数据和工具来增强功能，并提供更符合语境的响应。 然而，将大语言模型连接到外部资源的传统方法通常需要针对每个数据源进行复杂且定制化的实现， 从而导致架构碎片化且难以扩展。 Anthropic 的模型上下文协议 (MCP) 应运而生，成为应对这些挑战的关键解决方案。 过去，如果我们想让 AI 处理数据，通常只有两种选择：要么依赖预训练好的静态知识库，要么手动 上传数据。这种方式不仅效率低下，还存在明显 ...