2025年，AI领域迎来了一项重要的技术进展——MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的广泛应用。全球MCPServer集合平台AIbase(https://mcp.aibase.cn/)应运而生，为AI开发者提供了一站式的MCP服务器和客户端整合服务，目前已收录了121231个MCP服务器，极大地推动了AI应用开发的进程。
MCP作为一种开放标准协议，允许AI模型与外部工具和服务进行交互，为大型语言模型（LLMs）提供了一种标准化的方式来访问和操作外部数据、API和服务。这使得AI能够执行更复杂的任务，如查询数据库、访问文件系统或调用第三方API，极大地拓展了AI的应用范围和能力边界。
AIbase平台精选了全球最受欢迎的MCP服务，为开发者提供了热门推荐和最近更新的MCP服务信息，帮助开发者及时了解最新发布和更新的MCP服务，掌握前沿AI工具的动态。此外，平台还提供了开发效率工具，赋能代码，简化开发流程，助力开发效率的提升。同时，浏览器自动化功能也为开发者提供了零痕迹浏览、人机行为混淆和动态指纹伪装等技术支持，帮助开发者穿透反爬壁垒。
为了帮助开发者更好地理解和应用前沿AI技术，AIbase还提供了深入浅出的AI知识库和MCP使用教程，以及常见MCP问题的解答。这些资源为开发者提供了全面的学习和参考，降低了AI技术的应用门槛。
在技术实现方面，设置MCP服务器通常需要安装所需的MCP客户端（如Claude Desktop、Cursor、Windsurf等），在客户端配置文件中添加MCP服务器信息，对于本地MCP服务器，还需要安装Node.js并使用npm安装相关包，配置必要的API密钥和认证信息，最后重启客户端以加载MCP服务器配置。具体步骤可能因不同的MCP服务和客户端而略有不同。
MCP与传统API调用的主要区别在于，MCP提供了一个统一的接口，使AI模型可以通过自然语言与多种服务交互。MCP服务器充当AI模型和外部服务之间的中介，处理认证、格式转换和上下文管理。MCP允许双向通信，服务可以主动向AI模型提供信息。MCP设计为对AI友好，返回结构化但易于AI理解的数据，并且支持会话上下文，可以在多轮对话中保持状态。
目前，支持MCP集成的编辑器和IDE包括Claude Desktop、Cursor、Windsurf（Codeium）、Cline和Zed等。随着MCP标准的普及，预计会有更多编辑器和IDE添加MCP支持，这将进一步推动AI技术在软件开发领域的应用。
连接数据库到MCP服务通常需要选择支持数据库连接的MCP服务（如Neon MCP Server），在MCP服务配置中提供数据库连接信息(连接字符串、凭据等)，配置适当的权限，通常建议使用只读账户以确保安全，在MCP客户端中启用该服务，最后使用自然语言通过MCP客户端查询数据库。对于Neon Postgres，可以使用专门的MCP服务器，支持通过自然语言进行数据库操作。
在安全方面，MCP服务器的安全最佳实践包括使用最小权限原则，仅授予MCP服务所需的最低权限;实施强认证，使用OAuth或API密钥进行身份验证;审核和记录所有MCP请求和操作;定期更新MCP服务器和依赖项;使用HTTPS加密所有通信;对敏感操作实施额外的验证步骤;考虑使用沙箱环境隔离MCP服务;定期审查和撤销未使用的访问权限等。
开发自定义MCP服务的步骤包括熟悉MCP规范和协议格式，选择适合的编程语言和框架（Node.js是常见选择），实现必要的MCP端点和处理程序，设计服务的命令结构和参数，实现认证和授权机制，处理错误和异常情况，优化响应格式，使其对AI友好，测试与不同MCP客户端的兼容性，编写清晰的文档，说明服务功能和使用方法，最后部署服务并监控性能。
与其他AI工具集成框架（如LangChain、LlamaIndex）相比，MCP的主要区别在于它是一个通信协议，而不是编程框架。MCP专注于标准化AI模型与外部工具的通信方式，而不是构建应用程序。MCP允许任何支持该协议的客户端与服务交互，无需特定编程语言。MCP更适合交互式环境(如IDE和编辑器)，而框架更适合构建应用。MCP和这些框架可以互补使用，例如，可以使用LangChain构建MCP服务。MCP提供了更标准化的接口，而框架提供了更丰富的功能和更灵活的编程模型。
随着MCP技术的不断发展和应用，AIbase平台的推出为AI开发者提供了一个强大的工具和资源集合，极大地促进了AI技术的普及和应用。未来，随着更多MCP服务的加入和支持，AI技术将在更多领域发挥更大的作用，为人类社会的发展带来更多的便利和创新。