作为开发者，你肯定用过 ChatGPT 或 Claude 写代码。它们很强，但有一个致命痛点：它们是“瞎”的。
它看不见你公司内网的 API。
它连不上你本地的数据库。
它不知道你刚写的低代码平台配置长什么样。
以前，解决这个问题的办法是 Ctrl+C / Ctrl+V，把代码贴给它。但如果数据有 1GB 呢？如果需要实时操作呢？难道需要每次都粘贴一遍吗？
太麻烦了！
我们需要一种协议，能让AI在必要的时候，能自己去找这些信息！
这，就是 MCP (Model Context Protocol)!
一、MCP 的本质
你可以把它当成一个HTTP本地服务。但你需要明白，这只是类比，它目前支持两种主流协议：Stdio 本地通信 和 SSE (Server-Sent Events over HTTP) 网络服务。
抛开那些官方定义的“大模型上下文协议”，作为前端/全栈开发者，你只需要记住一句话：
MCP Server 就是一个“后端 API 服务”，而 AI 是你的“前端 UI”。
你按规范定义接口，AI找你要数据的时候你返给它就完事儿了。
MCP 核心接口说明
核心接口一：能力握手 (initialize)
HTTP 类比：GET /api/health或OPTIONS /
MCP 协议方法：initialize
作用：这是整个协议的入口。当 AI（Client）第一次连接你的 MCP Server 时，它会发送这个请求。你的 Server 必须返回一个固定的 JSON 结构，告诉 AI：“我是谁（Server名），版本多少，我支持哪些能力（Resources? Tools? Prompts？）”。
核心接口二：资源层 (resources/*)
总体描述：这对应 REST API 中的GET请求。它是只读的，用于把数据“喂”给 AI。
动作：
列表
HTTP 类比：GET /api/files
MCP 协议方法：resources/list
作用：告诉 AI 我这里有哪些文件/数据源可供查阅。
读取
HTTP 类比：GET /api/files/:id
MCP 协议方法：resources/read
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作用：AI 指定一个 URI (如lcp://app/001)，你返回具体的内容文本。
本质：这里的接口就是让 AI 能够“看到”你系统里的数据，但不能改。
核心接口三：工具层 (tools/*)
总体描述：这对应 REST API 中的POST请求。它是可执行的，用于让 AI“操作”你的系统。这是最核心的部分。
动作：
列表
HTTP 类比：GET /api/functions(Swagger)
MCP 协议方法：tools/list
作用：告诉 AI 我有哪些函数可以调用（包括参数结构 JSON Schema）。
调用
HTTP 类比：POST /api/execute
MCP 协议方法：tools/call
作用：AI 发送函数名和参数（JSON），你执行逻辑并返回结果。
本质：你的业务逻辑（查库、改配置、发邮件）全部封装在这里。
核心接口四：提示词层 (prompts/*)
总体描述：这对应模板服务。
动作：
列表
HTTP 类比：GET /api/templates
MCP 协议方法：prompts/list
作用：告诉 AI 我有哪些预设的对话模板。
获取
HTTP 类比：POST /api/render_template
MCP 协议方法：prompts/get
作用：AI 选择一个模板，你把填充好上下文的 Prompt 返回给它。
