AI寫好代碼自己發Github，人類程序員只配動嘴了

Anthropic又發大禮包！現在，Claude自己就是一台服務器。

能直連GitHub，AI可以自己寫代碼、自己創建倉庫、Push代碼、創建Issue、創建分支、創建PR一條龍服務。

全程不用離開聊天界面，人類程序員只起到了提需求的作用，徹底退化成產品經理（狗頭）。

除了訪問外部資源，也可以在本地創建、讀取和編輯文件和文件夾。

甚至可以將多種能力組合，先聯網搜索獲取資料，再把處理好的內容填入本地html文件。

看到這裏，或許有人會認為，這不過是一個更為花哨的開發者版GPT插件或GPTs罷了。

但Claude的野心遠不止於此：新能力背後是一套通信協議MCP（Model Context Protocol）。

實現大模型應用與外部數據源和工具之間的無縫集成，幫助AI獲得所需的上下文數據，生成質量更高、與任務更相關的回答。

就像互聯網靠H湯臣P標準化了瀏覽器和服務器之間的信息交換過程，MCP協議也是標準化AI Agent和不同數據源（包括內容存儲庫、業務工具和開發環境）之間通信的一次嘗試。

並且這可不是鬧著玩的，Anthropic已經打算牽頭把MCP協議推動成行業開放標準了。

你可能要問了，MCP聽起來是個好東西，但搭建對應的服務器想必也不簡單吧？

No No No，官方公告明示，最新版Claude 3.5 Sonnet自己就非常擅長架設MCP服務器，直接完成閉環。

並且，Claude桌面版APP更新後也內置了MCP服務器支持，只需要修改配置文件、重啟即可生效。

這下真是claude_desktop_config.json is all you need了。

首批合作夥伴、AI編程工具Replit總裁盛讚，MCP將成為AI Agent與互聯網生態之間的通用語言。

也有開發者表示「看起來很瘋狂」，Claude在接管個人電腦之後，再次接管了服務器。自己此前光是讓AI連接數據庫都很費勁。

不過，也有人持懷疑態度，貼出了著名諷刺漫畫XKCD中的一集，擔心MCP協議最終沒有成為行業通用標準，只會讓生態更加混亂。

當前情況：有14個標準在競爭。14個？！太荒謬了！我們需要製定一個涵蓋每個人使用案例的通用標準。不久之後：現在有15個標準在競爭。

那麼，Claude家力推的MCP協議是否有潛力一統江湖呢？

還要從協議本身的設計、性能、開放性、易用性等方面來考察。

即日起，MCP本地可用，5分鐘快速入門指南奉上

我們先來扒一扒官方公告都有哪些看點。

整體而言，公告主要介紹了3點：

• 當前LLM在應用落地方面所面臨的痛點；

• MCP通信協議提供的解決方案；

• 5分鐘快速入門指南。

首先，隨著大模型從純聊天機器人走向以智能助手為代表的Agent應用，由於Agent需要的操作日益複雜，全球應用玩家們都面臨一個相同的痛點——數據隔離。

簡單說，一旦LLM應用需要訪問外部數據，開發者就得寫一大堆定製代碼，又麻煩又重覆。

這樣一來，別說實現AGI了，就連構建真正互聯的AI系統都難以推進。

面對此情此景，Anthropic帶著它的MCP（模型上下文協議）閃亮登場！

一句話，MCP協議就像AI系統與數據源之間的一座橋樑，允許開發者在數據源和AI工具之間建立雙向連接。

為了更好理解，我們直接來看看MCP究竟長什麼樣。

據瞭解，它採用客戶端-服務器架構，多個服務器可以連接到任何兼容的客戶端。客戶端可以是Claude Desktop、IDE或其他AI工具，服務器則充當適配器，暴露數據源。

其優勢在於，以後不管是訪問本地資源（數據庫、文件、服務），還是訪問遠程資源（如Slack、GitHub API），都能用同一個協議。

而且支持的數據形式非常多樣，包括文件內容、數據庫記錄、API響應、實時系統數據、屏幕截圖和圖像、日誌文件等，幾乎覆蓋了所有類型。

每個資源都有一個唯一的URI標識，可以包含文本或二進製數據。

此外，MCP協議具有良好的可擴展性，還能提供：

• Prompts：可以重覆使用的模板和工作流程（包括多步驟）；

• Tools：從系統操作到API集成，再到運行數據處理任務的一切工具；

• Transports：客戶端和服務器之間通過JSON-RPC 2.0進行的請求、響應和通知，包括對服務器到客戶端流和其他自定義傳輸的支持（目前尚未提及WebSocket/WebRTC）；

• Sampling：允許服務器通過客戶端請求LLM完成複雜智能體行為（包括評估成本優先級、速度優先級和智能優先級等）；

同時，MCP服務器還內置了安全機制，允許服務器自己控制資源，不用把API密鑰給LLM提供商。

不過需要提醒，目前MCP僅支持本地運行（服務器需要在自己的機器上），官方正計劃構建具有企業級身份驗證的遠程服務器支持（為企業內部共享提供支持）。

話不多說，我們直接開箱Anthropic這次為開發者準備的東西：

• MCP協議和軟件開發工具包（SDK）；

• Claude桌面應用程序中的本地MCP服務器支持；

• 一個MCP服務器的開源存儲庫。

大禮包到手，但應該咋用呢？？

別急，這裏還有一份「5分鐘快速上手指南」，我們領到的任務是：

使用MCP協議，讓桌面版Claude安全連接本地服務，比如SQLite數據庫。

（注意，桌面版Claude的MCP支持目前處於開發者預覽階段，僅支持連接本地運行的MCP服務器，尚不支持遠程連接。）

開始之前，我們需要確保自己的macOS或Windows系統已經完成下列準備。

• 已安裝最新版Claude Desktop

• Node.js v18 或更高版本

• 檢查Git

• 檢查SQLite

下面我們以mac為例（入門文檔也提供了Windows教程），首先創建一個簡單的SQLite數據庫進行測試。

然後配置桌面版Claude。例如，如果你已經安裝了VS Code，第一步先打開以下位置的桌面應用程序。

接下來將YOUR_USERNAME替換為你的實際用戶名：

替換完成後，Claude就會接收到以下指令：

• 這裏有一個名為「sqlite」的MCP服務器；

• 通過運行uvx mcp-server-sqlite啟動它；

• 將其連接到測試數據庫。

最終，保存文件並重新啟動桌面版Claude，就可以正式享用了。

為了檢查一切是否正常運行，可以輸入以下咒語：

鐺鐺鐺鐺，Claude最後成功查詢了SQLite數據庫。

除了上手簡單，MCP還具有良好的開放性。

事實上，MCP協議的性能已經收穫了首批合作夥伴的盛讚。

金融支付公司Block和數據管理解決方案供應商Apollo，已經將MCP集成進了自家系統中。

Block首席技術官Dhanji R. Prasanna表示：

MCP這樣的開放技術是連接AI與實際應用的橋樑，確保創新易於獲取、透明，並基於合作。

我們很高興能夠合作開發一個協議，並利用它來構建具有Agent能力的系統。

而像Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph在內的開發應用公司，則是用MCP來進一步增強自己的AI能力，尤其是提高Agent在編碼方面的理解力和完成質量。

總之，Anthropic致力於將MCP打造成一個開源生態系統，無論是AI工具開發者，還是希望利用現有數據的企業，都可以加入進來。

即日起，開發者都可以開始構建和測試MCP，以及現有的Claude for Work客戶可以開始本地測試MCP服務器。

接下來，Anthropic計劃推出更多支持工具，包括用於部署遠程MCP服務器的工具包。

再融40億美元，Claude瞄準toB市場

BTW，除了重磅推出MCP，Anthropic最近的好消息莫過於小金庫又進賬了。(doge）

去年給它投了40億美元的亞馬遜，這次又給了40億美元。其中一項重要合作內容是：Anthropic需要使用亞馬遜旗下的芯片訓練和部署AI模型。

這一招，雙方都打的是企業客戶這塊肥肉的主意。用Anthropic模型的企業客戶較多，亞馬遜希望借此擴大企業客戶市場份額；而亞馬遜自身也有大量企業客戶，Anthropic也希望借其平台擴大模型使用。

此前有人估算，與OpenAI大部分收入來自ChatGPT應用訂閱不同，Anthropic約85%的收入來自API調用。

在一次最新採訪中，Anthropic CEO也明確表示：

目前公司更看重企業市場，而不是OpenAI那樣的消費市場。

而回顧競爭對手們的動作，最近一週，OpenAI與Google忙著在競技場排行榜較勁，不斷發佈最新模型檢查點爭第一。

Anthropic開發者關係主管公開杠了一下：

Claude正在真正重要的事上進步，而其他實驗室把精力花在markdown格式輸出上。

當時大家還不理解，什麼才是「真正重要的事」。

緊接著，Claude網頁版更新了集成Google文檔功能，但並未引起太多波瀾。

現在看來，「真正重要的事」或許就是指MCP通信協議。

而官方Google文檔支持恐怕正是通過MCP實現的。

官方公告：

https://www.anthropic.com/news/model-context-protocolGitHub：https://github.com/modelcontextprotocol 

快速入門文檔：

https://modelcontextprotocol.io/introduction

參考鏈接：

[1]https://twitter.com/alexalbert__/status/1861079762506252723

[2]https://twitter.com/alexalbert__/status/1861136466816180595

[3]https://twitter.com/skirano/status/1861081529071346161

[4]https://news.ycombinator.com/item?id=42237577

[5]https://www.tanayj.com/p/openai-and-anthropic-revenue-breakdown

本文來自微信公眾號：量子位，作者：夢晨、一水