Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，用于将 AI 应用连接到外部系统。不用再为每个服务单独写集成代码——GitHub 的 API、Jira 的 API、Slack 的 API——而是通过说同一种语言的 MCP server 统一连接。
架构
MCP 采用客户端-服务端模型。AI 应用（比如 Claude Code）是 client，每个外部系统对应一个 MCP server，server 包装了该系统的 API。client 和 server 之间用 JSON-RPC 2.0 通信——一种轻量的结构化请求/响应格式。
Claude Code 需要创建一个 GitHub issue 时，它不直接调 GitHub API。它向 GitHub MCP server 发一个 JSON-RPC 请求，server 把它转成 GitHub API 调用，执行完毕，返回结果。
这是个开放协议，不是 Claude 的专属功能
MCP 不是 Claude 或 Anthropic 独有的。任何 AI 应用都可以实现 MCP client 协议，任何开发者都能构建 MCP server。协议规范是开放的——它标准化的是接口，不是实现。
这是核心价值所在：标准化。没有 MCP，把一个 AI agent 接到 5 个服务意味着写 5 套自定义集成，各有各的认证流程、错误格式和数据结构。有了 MCP，你写一个 client 就能和任意 MCP server 对话。每个服务的 API 复杂度都封装在它的 server 里面。
没有中心化注册表
MCP server 通过直接配置来发现，不是中心化的注册表。你告诉你的 client 连接哪些 server——没有什么应用商店或发现服务会自动找到可用的 server。配置是显式的。
一句话总结： MCP 是一个开放协议，标准化了 AI 应用连接外部系统的方式——一个 client 接口，任意数量的 server，底层跑 JSON-RPC。