一句话
MCP = Model Context Protocol，Anthropic 2024 年底推的开放协议，让 Claude（和其他 LLM）能标准化连接外部工具和数据源。
人话解释
没 MCP 之前：想让 AI 读你的 Slack？给它写个专用的 Slack 插件。读你的 Notion？再写个 Notion 插件。读你的数据库？又写一个。
有 MCP 之后：只要工具方实现了 MCP server，AI 就能以统一方式连上去。Slack / GitHub / Notion / Sentry / 你自己的公司内网系统——都可以。
官方描述（claude-code-docs/mcp.md）：
“MCP is an open standard that enables AI assistants to connect to data sources and tools.”
它解决了啥问题
| 没 MCP | 有 MCP |
|---|---|
| 每对”AI × 工具”要单独集成 | 工具实现一次 server，所有 AI 都能连 |
| 集成是私有实现，换 AI 就作废 | 协议开放，一处写处处通 |
| 非程序员没法自己加工具 | 社群 MCP server 越来越多，装一下就能用 |
怎么配（30 秒版）
在 Claude Code 项目里加一个 .mcp.json：
{
"mcpServers": {
"slack": {
"type": "http",
"url": "https://slack.mcp.anthropic.com/mcp"
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
}
}
}来源：claude-code-docs/mcp.md + Boris tip 11。
Boris 团队把 .mcp.json 进 git，全团队共享同一套工具集（tip 11 原文）：
“Claude Code uses all of Boris’s tools autonomously: searches and posts to Slack, runs BigQuery queries, grabs error logs from Sentry.”
常见场景
橙书 01 第 8 章 + 官方 mcp.md 提到的典型用途：
- 读公司内部系统（Slack / Jira / Notion）——让 AI 参与工作流
- 数据库查询（BigQuery / Postgres）——让 AI 查数据
- 监控/告警（Sentry / Datadog）——让 AI 读日志定位问题
- 自建内部服务——公司自己实现 MCP server，AI 连过来
跟 Skill 的区别（常被混）
| 维度 | Skill | MCP |
|---|---|---|
| 在哪 | 本地 md 文件 | 外部服务（可本地可远程） |
| 定义 | AI 会”一种技能” | AI 能”连一个外部工具” |
| 例子 | PDF 处理 skill | Slack MCP server |
| 状态 | 静态能力 | 动态连接（server 挂了就用不了） |
Skill 是”我自己会什么”，MCP 是”我能连什么”。
陈彬视角
MCP 最被低估的用法是”连自己的系统”——不只是连大厂服务。你自己有个内网系统？写个 MCP server 暴露出来，所有 AI 都能直接读。
被高估的部分：大多数人不需要那么多 MCP server。有 GitHub + 文件系统就够用了 80% 的场景。装一堆 MCP server 会让上下文变重、调试变难。少即是多。
关联
- 跟它容易混的：Agent vs Skill vs Workflow（Skill 是另一回事）
- 实操前置：Claude Code 入门
- 同级概念：什么是 Hook 和 Slash Command
官方链接
needs_sources
- MCP 用错的故事、MCP server 不稳定怎么降级——目前素材全正面，要有反面视角。