LearnMCP
模型上下文协议 是一个开放标准，允许人工智能模型使用外部工具、读取实时数据并遵循可重用的提示——通过一个统一的界面。
MCP定义了一个协议，而不是每个AI应用程序为每个服务构建自定义集成。一次性构建MCP服务器；任何兼容MCP的主机都可以使用它。
核心思想
人工智能模型本身是无状态的，与世界隔绝。MCP为其提供了一种标准化的联系方式：
- 工具 --具有类型化输入/输出的可调用函数。AI决定何时给他们打电话。
- 资源 -无副作用的可读数据（文件、数据库行、API响应）。
- 提示 --服务器可以向主机提供可重用的提示模板。
该架构有三层：a 主机 （AI应用程序），a 客户端 （协议处理程序，每个服务器连接一个），以及 服务器 （公开工具/资源/提示）。通信是通过stdio或SSE的JSON-RPC 2.0。
为什么重要
解锁功能意义重大——具有MCP访问权限的AI可以在一次对话中搜索网络、查询数据库、运行代码、读取文件和调用API。但安全表面也是真实的。工具结果只是文本；恶意服务器可以在响应中嵌入指令来劫持AI的行为（提示注入）。连接到不受信任的MCP服务器会使其对模型产生影响。
演示
住在 .
| 演示 | 它显示了什么 |
|---|---|
| LLM↔ 通过MCP进行LLM | Claude调用ChatGPT作为MCP工具-真实的API，完整的协议跟踪 |
| 快速注射 | 受损服务器通过工具结果劫持AI |
| 工具调用模拟器 | 分步工具调用周期：JSON-RPC请求、执行、结果 |
规格
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纯HTML/CSS/JS，无构建步骤。 npx serve . 在本地运行。