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10多年前，我还在IBM工作，内部有个特定的岗位叫做BA（Business Analyst），有点儿像现在的产品经理，就是负责和客户打交道，收集、分析客户需求，然后让程序员在系统中实现。 有一回我遇到了一个与众不同的老外BA，全名我忘了，名字以J开头，就叫她J姐吧。 别的BA在测试系统时也就是在界面上操作，点来点去，看看对不对，而J姐不一样，在界面上点完后，一头扎进数据库，直接用SQL查看数据库的数据。 然后提一个Bug：你这个表的数据不对啊，应该是这样这样的.... 把我们都给整懵了，这太吓人了，程序员都没有活路了。 后来，我在一个Java文件的开头注释中看到了J姐的大名，原来J姐程序员出身，这个系统的早期版本就是她写的，对代码和数据库比我们都熟。 转眼10多年过去了，我再也没有遇到过像J姐这样的，一般的BA/产品经理是不懂代码和SQL，即使懂一些，也很难对系统底层有这么精深的理解。 最近，我发现一个更加强大、更加通用的“J姐”出现了。 Anthropic推出的MCP（Model Context Protocol） ，利用MCP，可以让各种AI助理用自然语言轻松地访问各种数据源，执行各种分析和查询。 说概念没啥意思，看一个例子吧，使用Claude Desktop访问本地的SQLite数据库。 1. 让它连接上数据库： 直接用自然语言就行，连接完成以后，它还非常贴心地把数据库中的表都给读了出来。
2. 查看产品表中有哪些产品和价格：
3.计算一下平均价格
4.分析一下价格分布，并且给出价格优化方案
是不是挺厉害的？可以这么说，有了MCP以后，你想要的任何SQL查询都可以通过自然语言来进行了。 你可能觉得，这不就是Chat2DB吗？ 还真不一样，Chat2DB是人家自己训练了一个大模型，实现自然语言到SQL的转换。 这个MCP更像大模型一个通用的“外挂”，它是一种更具普遍性的协议，更加灵活，它可以支持各种数据源：数据库、文件、GitHub、Google Drive、Google Maps、Slack..... 它的架构是这样的，典型的Client/Server：
MCP Client可以运行在Claude Desktop，Zed（代码编辑器当中）。 MCP Server其实就是对某一种数据源的封装，把这个数据源的能力给暴露出来，让Client去访问。 例如对于SQLite，你就需要暴露出可以被访问的“函数”read_query，write_query等。
当然，对于Server的每个操作，MCP协议都精确地定义了输入和输出，这样Client才可以理解它有哪些能力。 types.Tool( name='read_query', description='Execute a SELECT query on the SQLite database', inputSchema={ 'type': 'object', 'properties': { 'query': {'type': 'string', 'description': 'SELECT SQL query to execute'}, }, 'required': ['query'], },),types.Tool( name='write_query', description='Execute an INSERT, UPDATE, or DELETE query on the SQLite database', inputSchema={ 'type': 'object', 'properties': { 'query': {'type': 'string', 'description': 'SQL query to execute'}, }, 'required': ['query'], },),MCP Server 写好以后，需要在Claude中配置一下，告诉Claude，现在有这个数据源可以访问了。
当你向Claude发出查询“产品表的平均价格是多少？” 执行流程是这样的： (1) Claude利用大模型的能力把自然语言转化成需要执行的“函数”（read-query），交由MCP Server来执行。 (2) MCP Server则把“函数”转化为SQL，交给SQLite数据库来执行。
SQLite是这样，其他数据源也是如此，官方已经推出了各种各样的MCP Server，可以直接使用：
即使是最复杂最强大的大模型，也是被困在一个信息孤岛之中，和外界是隔离的。对每个数据源，都需要需要做“定制”，才能和大模型做连接。 Anthropic提出的这个MCP协议，其实就是避免大家重复造轮子，它就像电脑上的USB Type-C接口，给各种外围设备提供了一种标准的方式，让AI大模型可以轻松连接不同的数据源。 当年的JDBC用统一的接口屏蔽了底层数据库的差异，让Java代码可以访问各种数据库，MCP也有点儿像。 这个协议并不是只有Anthropic 的Claude 模型可以使用，任何大模型都可以使用，这很有可能打开一个全新的赛道。 MCP协议能不能做成，还依赖于OpenAI、谷歌、微软、Meta等AI巨头对它的接受度，以及是否愿意把它标准化，然后推广到整个业界。 看到MCP，我的第一感觉就是：可惜可惜，美国人又领先了一步。 MCP很难吗？ 并不难，这玩意儿正如它的名字所说Model Context Protocol，只是一个协议，只要能想到就能把它定义出来，然后一开源，有望成为一个重要标准。 它没有诞生在国内AI相关的公司，着实可惜啊！ |
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