14 · MCP 协议与自定义连接器

连接器的底层技术——MCP 协议是什么、为什么重要、怎么自己写一个连接器

📚 系列导航：上一篇学会了用现成的连接器，这篇深入技术底层——MCP 协议。就算你不是开发者，了解它能帮你判断「什么能接、什么不能接」。如果你是开发者，这篇能让你自己动手写连接器。

01 MCP 是什么

MCP = Model Context Protocol（模型上下文协议）——一个开放标准协议，让 AI 应用能安全、标准化地访问外部工具和数据源。

可以把 MCP 理解成 「AI 的 USB 接口」：

• USB 让任何设备（鼠标、键盘、U 盘、打印机）都能插到电脑上
• MCP 让任何工具（数据库、API、文件系统、SaaS 服务）都能「插」到 AI 上

在 WorkBuddy 中，每个连接器本质上就是一个 MCP Server——遵循 MCP 协议的插件。

02 为什么 MCP 重要

在 MCP 之前，每个 AI 工具要接外部服务都得自己写一套对接逻辑。结果就是：

• 每个 AI 工具的「插件」互不兼容
• 工具开发者要重复造轮子
• 用户被锁定在特定 AI 平台

MCP 改变了这一点：

• 一次编写，多处运行：一个 MCP Server 可以被任何支持 MCP 的 AI 工具使用（WorkBuddy、Claude Desktop、Cursor 等）
• 标准化：工具、资源、提示词——三个核心概念的交互方式统一了
• 安全：用户授权、权限控制、传输加密——安全机制内建于协议

03 MCP 的三个核心概念

简单说：Tools 是 AI 的手，Resources 是 AI 的眼睛，Prompts 是 AI 的工作指南。

04 自定义 MCP 连接器入门

如果你会写代码，可以自己写一个 MCP Server 接入 WorkBuddy：

典型场景：

• 接公司内部的 OA 系统、ERP、CRM
• 接自建的数据库（MySQL、PostgreSQL）
• 接内部 API（项目管理工具、工单系统）
• 接物联网设备（从传感器读取数据）

最简单的 MCP Server 示例（Python）：

# 一个简单的 MCP Server：提供公司内部 API 的访问
from mcp.server import Server, Tool
 
server = Server("my-company-api")
 
@server.tool("查询员工信息")
def query_employee(name: str) -> dict:
    """根据姓名查询员工信息"""
    # 调用公司内部 API
    response = requests.get(f"https://api.company.com/employees?name={name}")
    return response.json()
 
@server.tool("提交请假申请")
def submit_leave(employee_id: str, start_date: str, end_date: str) -> dict:
    """提交员工请假申请"""
    response = requests.post("https://api.company.com/leaves", json={
        "employee_id": employee_id,
        "start_date": start_date,
        "end_date": end_date
    })
    return response.json()
 
if __name__ == "__main__":
    server.run()

05 在 WorkBuddy 中配置自定义 MCP

1. 左侧栏 → 🔗 连接器 → 添加连接器 → 选择「自定义 MCP」
2. 填写 MCP Server 的地址和认证信息
3. 配置权限：AI 可以调用哪些 Tool、访问哪些 Resource
4. 保存后，在对话中就可以直接调用自定义的 Tool

配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "my-company-api": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-api-key"
      }
    }
  }
}

06 MCP 生态的未来

MCP 正在成为 AI Agent 时代的「连接标准」。目前生态中已有：

• 30+ 官方连接器（GitHub、Slack、Notion、Jira、MySQL…）
• 社区贡献的数百个 MCP Server（涵盖了主流 SaaS 工具）
• WorkBuddy 的 MCP 兼容性：大部分社区 MCP Server 可以直接在 WorkBuddy 中使用

这意味着：WorkBuddy 能连接的工具会越来越多——而且你不需要等官方开发，社区会持续贡献。

07 小结

• MCP = AI 的 USB 协议——标准化 AI 和外部工具的连接
• 三个核心概念：Tools（操作）、Resources（数据）、Prompts（模板）
• 自定义 MCP：会写代码就能把自己公司的系统接入 WorkBuddy
• 生态前景：连接器会越来越多，WorkBuddy 的能力边界不断扩展

你现在应该能：理解 MCP 是什么、知道能不能接你的系统、如果你是开发者——能动手写一个简单的自定义连接器。下一篇，回到使用技巧——怎么写出高质量的指令。