是的，模型上下文协议 (MCP) 可以用于桌面和浏览器应用程序，前提是实现符合协议的要求和应用程序的架构。 MCP 旨在处理 AI 模型的上下文管理，使应用程序能够在交互过程中维护状态或会话特定的数据。 协议的灵活性使其能够与各种平台集成，只要应用程序可以通过标准网络方法（如 HTTP/HTTPS、WebSocket 或自定义 API）与 MCP 服务器或服务通信即可。 开发人员需要确保他们的应用程序可以发送和接收结构化数据（例如，JSON）并处理身份验证（如果需要）。
对于桌面应用程序，集成 MCP 通常涉及使用支持网络通信的库或 SDK。 例如，基于 Python 的桌面应用程序可以使用 requests 库将上下文更新发送到 MCP 服务器，而 C# 应用程序可以使用 HttpClient 来管理 API 调用。 桌面应用程序通常对持久存储有更多的控制权，这简化了在本地缓存上下文数据以减少延迟或处理离线场景。 一个用例可能涉及一个设计工具，该工具使用 MCP 来跟踪用户的工作流程历史记录，从而使 AI 模型能够根据过去的操作来建议相关功能。 但是，开发人员必须处理诸如网络中断或服务器不可用之类的极端情况，由于可以直接访问系统资源，因此在桌面环境中更容易管理。
在基于浏览器的应用程序中，MCP 集成依赖于 JavaScript API，如 fetch 或 WebSocket 连接。 例如，React 应用程序可以使用 Axios 将上下文负载发送到 MCP 端点，并将会话标识符存储在 cookie 或 localStorage 中，以保持页面重新加载的连续性。 一个实际的例子是一个协作写作平台，其中 MCP 保留文档编辑历史记录的上下文，从而为多个用户启用实时 AI 建议。 这里的挑战包括跨域资源共享 (CORS) 配置和确保安全的令牌处理以防止未经授权的访问。 浏览器限制（例如，选项卡特定的内存或广告拦截器干扰请求）需要仔细的错误处理。 诸如服务工作者之类的工具可以帮助缓存上下文数据以供离线使用，尽管重新连接后与 MCP 服务器的同步增加了复杂性。 总的来说，MCP 的适应性使其适用于桌面和 Web 应用程序，但具体实施取决于平台的约束。