模型上下文协议 (MCP) 使 Claude Desktop 等宿主应用程序能够与 AI 模型共享结构化上下文，确保模型可以访问相关数据，同时保持用户控制。 MCP 充当标准化接口，定义应用程序如何传输用户偏好、实时应用程序状态或历史交互等信息。 例如，如果开发人员将 Claude 集成到项目管理工具中，MCP 将允许应用程序向 Claude 发送任务列表、截止日期和用户角色。 然后，模型使用此上下文来生成针对项目特定情况量身定制的响应，例如建议优先级调整或标记时间表冲突。 这避免了强制用户手动重新输入详细信息，并使交互专注于应用程序的当前状态。
从技术上讲，MCP 通过 JSON 或协议缓冲区等结构化数据格式运行，并使用显式模式定义有效的上下文类型。 宿主应用程序将上下文数据包与用户查询一起发送，通常通过模型平台提供的 API 调用或 SDK。 例如，使用 Claude 进行调试的代码编辑器可以使用 MCP 传输当前文件的代码、错误日志和依赖项。 安全性通过身份验证令牌和权限进行处理：应用程序必须请求访问特定上下文类型（例如，日历事件、文档），并且用户授予明确的同意。 MCP 还包括版本控制，以确保模式演变时的向后兼容性。 开发人员在其应用程序中实现钩子来捕获相关上下文（例如，监视文本编辑器中的文件更改），并通过 MCP 定义的端点将其传递给模型。
实际用例突出了 MCP 的灵活性。 在客户支持应用程序中，MCP 可以与 Claude 共享工单历史记录和用户帐户详细信息，从而实现个性化响应，而无需公开敏感数据。 医疗保健应用程序可以使用 MCP 提供患者记录（经过适当的匿名化处理）以生成摘要。 开发人员必须考虑权衡：虽然 MCP 减少了手动输入，但用不相关的上下文过度加载模型会降低性能。 上下文窗口限制和优先级标记等工具有助于管理此问题。 例如，集成 Claude 的设计工具可能会优先通过 MCP 发送活动画板的图层，同时排除未使用的资产。 调试通常涉及验证模式是否符合要求并监视上下文摄取日志，以确保模型接收到准确、及时的数据。