1、什么是 MCP

MCP（Model Context Protocol，即模型上下文协议）是由 Anthropic（Claude 的母公司）于 2024年11月 开源发布的一项 全新技术。

简单来说，MCP 是一个 AI 大模型的标准化工具箱。

大模型可以通过这些工具与 外界互动，获取信息，并 完成具体任务。

在日常工作和学习中，我们经常需要与 浏览器、文件、数据库 和 代码仓库 等外部工具进行交互。

在 传统方式 中，我们需要 手动截图 或 复制文本，再将其 粘贴 到 AI 窗口 中进行对话。

大家请注意，我的插画中的箭头都是从右到左，表示内容是单向流动的，而不是双向的。

这意味着我们是将浏览器、文件系统或GitHub中的信息复制到 AI 中，以便进行对话时的数据流向。

MCP通过标准化的协议，让我们不再需要手动截图、复制文本，然后再粘贴到AI 窗口中进行对话。

这一过程被自动化了，简化了我们的操作。

MCP 服务充当AI 和外部工具之间的桥梁，能够自动替代人类访问和操作这些外部工具。

在我的插图中，箭头为双向，表示AI 可以直接访问 MCP 服务。

而 MCP 服务则能访问浏览器、文件系统等数据源。

通过这种方式，数据能够通过 MCP 服务传输到 AI 中。

每个 MCP 服务（也称为 MCP Server）专注于特定的任务。

例如，有的服务专门用于读取和写入浏览器信息，有的负责处理本地文件，还有的用于操作 Git 仓库等。

MCP Server 通常是一个在本地运行的程序，可能是用 Node.js 或 Python 开发的。

大模型通过操作系统的 标准输入输出（stdio），即我们常说的输入与输出通道，来进行信息交流与处理，并调用某个 MCP Server。

它的信息格式是 JSON，这是一种常用的数据交换格式。

{
"jsonrpc":"2.0",
"id":129,
"method":"tools/call",
"params":{
"name":"search_repositories",
"arguments":{
"query":"user:BNTang"
}
}
}

MCP Server 在接收到请求后，会通过自身的代码或外部工具的 API来执行任务。

从这里可以看出，MCP 协议与 Function Calling 非常相似。

MCP 的最大优点是整合了之前各大模型不同的Function Call 标准，形成了一个统一的标准协议。

而且，不仅是 Claude，几乎所有市面上的大模型都可以接入 MCP。

2、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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