MCP技术与Cline集成指南：打造智能AI助手的数据连接解决方案

引言

Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic推出的一种全新开放标准，旨在为AI助手提供与数据源之间的安全连接能力。通过MCP技术，开发者可以实现AI助手与内容存储库、业务工具和开发环境的无缝集成，从而帮助前沿模型生成更加准确和相关的响应。MCP的推出克服了AI助手因信息孤岛和遗留系统造成的数据隔离问题，为构建真正互联的智能系统提供了可扩展的解决方案。

本文将详细介绍MCP的核心功能与技术原理，随后结合Cline 2.2.0版本的更新内容，探讨其在开发工作流中的实际应用，并提供在Cline中配置与使用MCP的完整指南。

MCP的核心功能与特点

MCP技术的设计目标是通过一个通用开放协议，简化AI系统与数据源之间的连接。如上图所示，以下是其主要特点：

1.开放标准与可扩展性

MCP提供了一个通用协议，取代了当前碎片化的集成方式。开发者可以通过MCP快速构建与不同数据源的连接，而无需为每个数据源单独定制实现。

2.安全的双向连接

MCP允许开发者构建安全的双向连接，使AI工具能够访问和操作数据，同时保护用户的隐私和数据安全。

3.丰富的参考实现与开源支持

MCP提供了多种参考实现，包括Google Drive、Slack、GitHub、Postgres等流行的企业系统。此外，MCP的SDK和服务器实现均为开源，开发者可以根据需要进行定制化开发。

4.支持多种集成场景

MCP支持文件系统操作、数据库查询、浏览器自动化、团队协作工具等多种场景，能够满足企业和个人用户的多样化需求。

5.促进生态系统发展

MCP的生态系统正在快速扩展，已有Block、Apollo等企业以及Zed、Replit等开发工具公司率先采用该协议。

MCP的技术原理与架构

如上图所示，MCP基于客户端-服务器架构，通过以下几个核心组件实现AI助手与数据源的集成：

1.MCP服务器

MCP服务器是MCP架构的核心组件，负责与具体的数据源交互。每个服务器专注于一种资源类型或功能，例如文件系统、数据库、Web搜索等。服务器的模块化设计确保了协议的可扩展性。

2.MCP客户端

MCP客户端是AI助手与MCP服务器之间的通信桥梁，负责将用户请求转化为MCP服务器可识别的标准化API调用，并返回结果。

3.MCP主机

MCP主机（如Claude Desktop、Cline）充当应用程序的中心枢纽，管理与多个数据源的连接，确保数据访问的安全性与权限控制。

4.本地与远程资源

MCP支持与本地文件、远程API、数据库及云服务的集成，能够将多种数据源整合到AI助手的工作流中。

MCP的架构设计使得AI助手能够从孤立的工具转变为动态的智能代理，可以灵活地访问和利用各种数据资源。

MCP服务器示例

MCP生态系统虽然刚开始构建，但已经提供了丰富的服务器参考实现，具体可参见网址：https://github.com/modelcontextprotocol/servers, 以下是一些常用的MCP服务器：

Filesystem — 文件操作与可配置的访问控制
GitHub — 仓库管理、文件操作和GitHub API集成
GitLab — GitLab API，支持项目管理
Git — 读取、搜索和操作Git仓库
Google Drive — Google Drive的文件访问和搜索功能
PostgreSQL — 只读数据库访问与模式检查
SQLite — 数据库交互
Slack — 频道管理和消息传递
Memory — 基于知识图谱的持久化内存系统
Puppeteer — 浏览器自动化和网页抓取
Brave Search — 使用Brave的搜索API进行网页和本地搜索
Google Maps — 位置服务、路线和地点详情
Fetch — 网络内容抓取和转换以高效使用LLM

这些服务器可以根据需要单独使用，也可以组合使用以构建更复杂的应用场景。例如，在开发环境中，可以同时使用文件系统服务器、数据库服务器和开发工具服务器，实现完整的开发工作流程。

Cline 2.2.0版本MCP支持更新

不愧是最强开源AI编程工具，Cline很快就为了MCP推出了2.2.0版本，为开发者带来了以下重要更新：

1.MCP支持与自定义工具集成

Cline全面支持Model Context Protocol（MCP），允许用户通过MCP添加和配置自定义工具，如Web搜索工具或GitHub工具。
用户可以通过点击菜单栏的新服务器图标，快速添加和管理MCP服务器。

2.自动化MCP服务器创建与安装

Cline能够自动完成从创建MCP服务器到在扩展中安装的全过程。
所有配置的MCP服务器都会保存在~/Documents/Cline/MCP目录中，方便用户共享和复用。

3.增强的自然语言工作流

用户只需通过简单的自然语言命令即可让Cline为其工作流构建特定工具。例如：“添加一个工具来获取最新的npm文档”：Cline会自动生成对应的工具并安装。

在Cline中配置与使用MCP

这里假设大家对Cline有基本了解，我就不再赘述如何安装Cline了。有需要的朋友可以参看我之前的文章。总的来说，Cline是一个基于VS Code的AI编程扩展，但是通过MCP的集成以后，Cline能够实现对数据源的深度访问与操作，极大地提升开发者的工作效率，同时也扩大了Cline作为通用AI智能体的应用场景。

这里我就以实现Brave Search MCP服务器的配置与使用方法为例，给大家介绍一下如何在Cline中配置与使用MCP。这也解决了一个之前使用Cline的痛点，就是Cline无法直接使用Web搜索工具，想搜索参考信息不太方便。

配置Brave Search MCP服务器

Brave Search MCP服务器允许Cline通过Brave Search API执行Web搜索任务。以下是配置步骤：

1.获取API密钥

访问 Brave API https://brave.com/search/api/ ，注册账户并获取您的免费API密钥。

2.编辑Cline配置文件

如上图所示，打开VS Code，点击左边的Cline插件图标，打开Cline，点击上方的MCP配置图标，然后点击最下方的"Edit MCP Settings"，打开Cline的配置文件。添加以下内容：

   {"mcpServers": {"brave-search": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-brave-search"],"env": {"BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"}}}}

如果是Windows系统，根据我的测试结果，可能会找不到npx的执行路径，需要全局安装MCP服务器，使用如下命令：

npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search

然后在MCP设置中，使用绝对路径直接调用，如下所示：

   {"mcpServers": {"brave-search": {"command": "node","args": ["C:\\Users\\wangz\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@modelcontextprotocol\\server-brave-search\\dist\\index.js"],"env": {"BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"}}}}

当然，args中的路径需要根据你电脑上的实际路径进行修改，也别忘了把Brave API Key替换为你的API Key。

3.验证连接状态

如下图所示，在Cline的MCP设置中，检查MCP服务器的连接状态是否为绿色，确保Brave Search服务器已成功连接。如果没连接，可能要重启一下VSCode。如果连接成功，可以看到列出的Brave Search工具。

4.示例对话

因为MCP是开放标准，所以你可以使用任何支持工具调用的LLM，来使用Brave Search工具。正好Cline也支持各种模型的调用，所以我这里直接用OpenRouter选择Gemini 2.0 Flash模型实验版（现在还是免费的，而且是为Agent而设计），如何设置也可以参见我之前的文章。设置好之后，我让Cline：搜索一下生成式AI的最新发展，然后帮我写入本地的一个md文档。

如下图所示，Cline成功使用了brave_web_search工具，然后使用Gemini 2.0 Flash模型实验版对结果进行了总结，并帮我写入本地的一个md文档。是不是很赞！

结论

到此为止，我们已经完整尝试了一个MCP服务器的使用，通过Model Context Protocol，任何AI助手都可以与各种数据源和服务进行集成，从而实现更加强大的功能，这将大幅提升AI助手的能力与生产力。我相信，未来，随着MCP生态系统的不断扩展，它将在更多领域发挥重要作用。我也会继续研究各种新的MCP服务器，并尝试给大家带来更有趣和更实用的示例。