源文件：https://github.com/lennonli/licheng-AI-tutorials/blob/main/docs/ai-basics-18-mcp-ABL-20260831-V1.md
AI入门18｜MCP是什么？为什么有些Agent把它叫“连接器”？
上一篇讲了工具调用。
接下来会遇到一个越来越常见的词：
MCP。
它的全称是：
Model Context Protocol，模型上下文协议。
同时，一些AI产品特别是国内产品会把类似的外部集成功能直接叫：
连接器。
先记住一句话：
MCP是一套让AI应用连接外部工具和数据的标准协议；连接器则更像产品层面对用户呈现的外部系统接入口。
一、为什么Agent需要连接外部系统？
模型不会天然知道：
你的云盘、GitHub、企业数据库、法律数据库、邮件、内部文件。
所以Agent必须有办法把这些外部能力接进来。
二、什么是连接器？
可以把它理解成：
Agent和某个外部系统之间的一条连接通道。
例如Google Drive连接器、GitHub连接器、数据库连接器。
连接后，Agent可以在授权范围内读取或操作对应系统。
三、那MCP是什么？
MCP解决的问题很接近，但它更偏：
标准协议。
它希望不同AI应用和不同工具之间能够按照相对统一的方式交换上下文、资源和工具能力。
四、连接器不一定等于MCP
一个产品里的“GitHub连接器”，背后可能使用MCP，也可能使用官方API、OAuth集成或产品自建接口。
所以：
MCP可以用来实现连接器，但连接器不一定都是MCP。
五、为什么需要统一标准？
如果每个Agent都要分别为每个外部系统重新开发一套接口，成本很高。
MCP希望让外部能力更容易被多个兼容AI应用复用。
可以用一个不完全准确但很好理解的比喻：
连接器像具体接上的设备，MCP像大家共同遵守的接口标准。
六、什么是MCP Server？
可以理解成：
把某类工具或数据能力通过MCP提供给Agent的服务。
例如GitHub MCP Server可以提供仓库、Issue、Pull Request等操作能力。
七、MCP不只是“工具”
在MCP体系里，Server还可以向AI应用提供：
Tools：工具；
Resources：资源；
Prompts：提示模板。
所以它的核心不是简单“多了一个插件”，而是让Agent更标准化地获取外部上下文和能力。
八、MCP和API也不是一回事
API是非常广泛的软件接口概念。
很多MCP Server底层仍然调用原有API。
可以先这样理解：
API是软件世界广泛存在的接口方式；MCP是面向AI/Agent连接工具和上下文的一套更专门的标准。
九、看到连接器应该关注什么？
不要只看数量。
更应该看：
能读什么？
能写什么？
能不能删除？
权限怎么控制？
数据来源是什么？
这些直接决定Agent真正能做到哪一步。
十、把几个概念串起来
模型负责智能。
Harness负责调度。
工具负责具体动作。
MCP提供标准化连接方式。
连接器是产品层面的外部接入口。
十一、这一篇只需要记住两句话
MCP是一套标准，连接器是一种产品形态。
看到连接器，就可以理解成Agent获得了一条访问外部数据或工具的新通道。
