告别迷茫与低效：我的「MCP」行动框架，让目标清晰可见！

惜溯2025-02-152025-07-30

在人工智能飞速发展的今天，我们不断寻求更智能、更高效的方式来处理信息和完成任务。模型定义协同协议（Model-defined Co-pilot Protocol, MCP） 正是这样一项令人兴奋的技术，它为我们打开了连接不同AI模型和服务的新大门，极大地提升了工作和学习的效率。今天，就让我们一起深入了解MCP，看看它是如何工作的，以及我们能用它来做些什么。

MCP是什么：AI世界的通用语言

想象一下，你希望你的AI助手不仅能理解你的文本指令，还能调用外部工具（比如搜索引擎、地图服务、数据库）来获取信息或执行操作。MCP协议就是为了实现这种顺畅的“跨界合作”而设计的。

简单来说，MCP可以被视为一种 “AI世界的通用语言”。它定义了一套标准化的方式，让AI模型（通常是大语言模型，LLM）能够与外部的工具和服务进行交互。这些外部工具和服务，如果也遵循MCP协议，就可以被称为 MCP Server。而能够调用这些MCP Server的AI模型或应用，则可以看作是 MCP Client。

MCP的核心价值在于：

标准化交互： 提供统一的接口和数据格式，简化了AI模型与外部工具集成的复杂度。
扩展AI能力： 让AI不再局限于自身的知识库，而是能够利用外部的实时信息和专业功能。
模块化与复用： 不同的MCP Server可以被多个MCP Client复用，提高了开发效率。

如何使用MCP服务：以n8n为例的实践

在之前的视频（或文章）中，我们已经看到了如何使用强大的开源工作流自动化平台 n8n 来构建AI应用。n8n的优秀之处在于，它不仅自身功能强大，还能灵活地扮演MCP Client和MCP Server的角色。

1. n8n作为MCP Client：调用外部MCP服务

当n8n作为MCP Client时，它可以调用其他遵循MCP协议的服务。例如，视频中演示了如何让n8n中的AI Agent节点通过MCP Client工具调用百度地图的MCP Server来进行路线规划。

步骤概览：

选择或创建AI Agent： 在n8n中，AI Agent节点是执行复杂AI任务的核心。
添加MCP Client工具： 在AI Agent的“Tools”部分，添加MCP Client工具。
- 协议选择： 根据目标MCP Server支持的协议选择，例如视频中百度地图使用的是SSE (Server-Sent Events)。
- 配置端点 (Endpoint)： 输入目标MCP Server的URL地址，并可能需要提供API Key或其他认证信息。
发起请求： 通过对话或预设的输入，向AI Agent发出指令。AI Agent会自动判断是否需要使用配置的MCP工具，并将请求转发给MCP Server。
获取结果： MCP Server处理请求后返回结果，AI Agent再将结果呈现给你或用于后续流程。

2. n8n作为MCP Server：将工作流封装成服务

更强大的是，n8n可以将你构建的任何工作流封装成一个MCP Server，供其他AI应用（如Cherry Studio或其他MCP Client）调用。

步骤概览：

创建或选择工作流： 准备一个你希望通过MCP暴露的工作流，例如前面视频中创建的新闻简报生成器或地图助手。
添加MCP Server Trigger： 在工作流的开始处，添加“MCP Server Trigger”节点。这个节点会自动生成一个SSE端点URL。
配置调用工具 (Call n8n Workflow Tool)： 在MCP Server Trigger节点之后，添加“Call n8n Workflow Tool”节点。
- 选择目标工作流： 指定当此MCP Server被调用时，实际要执行的n8n工作流。
- 定义输入/输出： 配置从MCP Client接收的参数（如chatInput）以及工作流的输出。
- 描述服务： 为这个MCP Server添加一个清晰的描述，告诉AI模型这个服务能做什么。
激活工作流： 保存并激活这个新的工作流。
获取端点URL： 从MCP Server Trigger节点获取“Production URL”。这个URL就是其他MCP Client可以调用的地址。

通过这种方式，n8n真正实现了双向MCP的能力，既能消费服务，也能提供服务，极大地增强了其在AI生态中的连接性。

MCP能做什么：提升工作与学习效率的无限可能

了解了MCP的基本概念和使用方法后，我们来看看它能为我们的工作和学习带来哪些改变：

1. 智能信息获取与处理

自动化新闻/研报摘要： 如视频所示，定时抓取特定来源（如Hacker News、行业网站RSS）的文章，通过爬虫获取全文，再利用AI进行总结，最后通过邮件、Slack或钉钉等方式推送给你。这能让你快速掌握行业动态，节省大量筛选和阅读时间。
智能问答与知识库构建： 将你的文档（如PDF、Word文档）或网站内容通过MCP工具接入AI模型，构建一个能够基于这些特定知识回答问题的智能助手。例如，可以搭建一个公司内部的规章制度问答机器人。
发票/单据自动解析与录入： 如视频中提到的，利用大模型的OCR能力，通过MCP接入Outlook等邮箱，自动识别和解析收到的发票图片或PDF，提取关键信息并录入到Excel或财务系统中。

2. 任务自动化与流程优化

智能客服与工单处理： 将客服系统与AI Agent通过MCP连接。AI可以初步理解用户问题，如果能直接回答则给出答案，如果需要人工介入，则自动创建工单并分配给相关人员，同时将对话记录和初步分析附上。
市场营销自动化： 从领英等平台通过MCP获取潜在客户公司信息，使用AI进行初步筛选和评分，然后自动将符合条件的潜在客户添加到CRM系统，并可以进一步触发邮件营销等后续动作。
代码生成与辅助开发： 将代码仓库、API文档等作为MCP工具接入AI，让AI能够根据你的需求生成代码片段、解释代码逻辑或自动生成API调用示例。

3. 个性化学习与研究助理

定制化学习路径规划： 根据你的学习目标和当前知识水平，AI通过MCP调用外部学习资源（如在线课程、学术论文数据库），为你规划个性化的学习路径和推荐相关资料。
文献检索与综述生成： 输入研究课题，AI通过MCP在多个学术数据库中检索相关文献，并对关键文献进行初步总结，帮助你快速了解研究进展。
语言学习与实时翻译： 将翻译服务通过MCP接入，在你阅读外语资料或进行跨语言交流时，提供实时的翻译和语言辅助。