MCP 是什么？
先一句话解释（最重要）
MCP = 让 AI“会用你们公司系统 / 数据 / 接口”的一种标准方式
就像给 AI 装插件、接外脑、连工具。
用一个生活比喻
你可以把 AI（比如 ChatGPT）想成一个很聪明但被关在房间里的人：
- 它会聊天、会写东西
- ❌ 但不知道你们公司的数据库
- ❌ 不能直接查你们的系统
- ❌ 不能调用你们的接口
👉 MCP 就是给它一部“公司内部电话 + 工具说明书”
MCP 到底在干嘛（稍微技术一点）
MCP（Model Context Protocol） 是一种协议，用来：
告诉 AI：
- 👉 有哪些工具
- 👉 每个工具怎么用
- 👉 什么时候该用哪个工具
AI 决定后
- 👉 自动调用接口
- 👉 拿到结果
- 👉 再用自然语言回复人
核心目标：
❌ 不只是“聊天的 AI”
✅ 而是“能干活的 AI”
“项目MCP”通常是什么意思？
结合真实工作场景，99% 不是让你发明协议，而是：
👉 把你们的系统 / 接口 / 数据，接给 AI 用
常见任务包括：
把某个接口包装成 MCP tool
让 AI 能：
- 查数据
- 查订单
- 查用户信息
- 调内部 API
写配置 / 写描述，让 AI 知道：
- 这个接口是干嘛的
- 参数怎么填
- 返回结果怎么看
📌 简单说：让 AI 会用你们的接口
什么是 Dify？
一句话解释
Dify = 一个“做 AI 应用的平台”，不用从零写代码
生活比喻
- MCP：插头 / 插座标准
- Dify：AI 应用“搭积木平台”
你可以在 Dify 里：
接大模型（GPT、Claude、通义、百川等）
配提示词
接数据库 / API
做：
- AI 客服
- AI 助手
- 内部 AI 工具
Dify 和 MCP 的关系
✔ Dify 支持 MCP
也就是说：
- MCP：能力标准
- Dify：落地平台
👉 很多公司是：
用 Dify + MCP，把内部系统接给 AI
什么是「扣子（Coze / 扣子）」？
一句话解释
扣子 = 字节跳动出的 AI 应用平台（偏产品/业务）
Dify 的区别（超重要）
| 对比 | 扣子 | Dify |
|---|---|---|
| 公司 | 字节跳动 | 开源社区 |
| 上手 | 非常简单 | 稍微技术一点 |
| 定位 | 产品 / 运营 / 业务 | 技术 / 企业 |
| 可控性 | 一般 | 很高 |
| 私有部署 | ❌ | ✅ |
👉 扣子更像“AI 低代码工具”
👉 Dify 更像“企业级 AI 平台”
扣子适合谁？
- 产品经理
- 运营
- 不太写代码的人
- 快速做 Demo / 机器人
什么是 ModelScope（魔搭）？
一句话解释
ModelScope = 阿里出的“AI 模型商店 + 工具箱”
它是干嘛的？
你可以把它理解成：
AI 版的 GitHub + 应用市场
里面有：
各种模型：
- NLP
- 语音
- 图像
示例代码
数据集
推理服务
ModelScope 和前面的关系
- ❌ 它不是做 AI 应用的
- ✅ 它是模型和技术资源平台
常见用途：
- 技术选型
- 找国产模型
- 离线 / 私有部署
把这几个东西放一起，你就懂了
一张“人话版”全景图
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一句话总结
- MCP：让 AI 会用工具
- Dify：做 AI 应用的平台
- 扣子：更偏业务的 AI 搭建工具
- ModelScope：模型和技术资源库