MCP

模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，让 Claude Code 可以连接外部工具和数据源。当你提出问题时，Claude 会自动理解何时应该使用这些工具来更好地处理你的查询。

你的很多上下文存在于代码库之外——在数据库、生产力应用或公共仓库中。MCP 填补了这一空白。

你能用它做什么？

首先，了解智能 AI 中 "工具" 的概念很重要。工具让像 Claude Code 这样的智能体能够执行操作以帮助更有效地完成任务。这与典型 AI 不同，典型 AI 只是返回文本响应。

例如，如果你的团队使用 Linear 进行项目管理，你可以添加一个 Linear MCP 服务器来引入特定问题的详细信息。如果你需要依赖项的最新文档，像 Context7 这样的文档 MCP 服务器可以为 Claude Code 提供这些内容。

添加 MCP 服务器

你可以使用 claude mcp add 命令添加 MCP 服务器。有两种主要类型：

• HTTP 服务器 用于远程服务。这些由服务提供商托管，通过网络连接。
• Stdio 服务器 用于在你机器上运行的本地进程。

你可以在 Claude Code 会话中使用 /mcp 来管理服务器、查看连接状态、检查状态并禁用不需要的服务器。

限定服务器范围

MCP 服务器可以通过三种方式限定范围：

1. 本地 — 仅在当前项目中可用，仅对你可用。
2. 用户 — 在你所有项目中可用。
3. 项目 — 使用 .mcp.json 文件，你将其提交到版本控制，这样代码库中的任何人都会自动获得完全相同的服务器。

上下文成本

MCP 服务器会将工具定义添加到你的上下文窗口——即使你没有主动使用它们。如果你配置了很多服务器，这会占用你的可用上下文。运行 /mcp 查看连接了什么并禁用你没有主动使用的任何服务器。

如果某个工具有 CLI 等效项（如 GitHub 的 gh 或 AWS 的 aws），CLI 更节省上下文，因为它不会添加持久的工具定义。

你可能也会从使用 Skill 中受益。Skill 有一个名称和描述加载到上下文中，Claude 只有在确定需要使用时才会加载完整的 skill 内容。

如果你的 MCP 工具超过上下文窗口的 10%，Claude Code 会自动切换到工具搜索模式，该模式按需发现正确的工具——尽管这可能不如直接使用可靠。

回顾

MCP 将 Claude Code 连接到你的外部工具和数据源。使用 claude mcp add 添加服务器。使用 .mcp.json 将它们限定到你的项目范围，这样你的团队会自动获得它们。通过禁用未主动使用的服务器来关注上下文使用情况。