现在的 AI 聊天机器人和自主代理系统可厉害啦，但它们想要发挥出全部实力，得依靠两个关键因素：一是能给出特别有效的提示，二是能轻松找到并使用各种工具。这些工具就像小助手一样，能完成各种各样专门的任务，有些工具本身甚至还能算是小型的代理。怎么写出好的提示，都快变成一门大学问了。
以前，想找到并使用这些工具可不是一件容易的事。因为每个 AI 框架都有自己独特的方法来管理和使用存储库里的工具，就好像每个地方都有自己独特的语言，让人摸不着头脑。不过别担心，AI 公司 Anthropic 开发出了一个新标准，叫模型上下文协议，也就是 MCP，专门来解决这个麻烦。
今天这篇文章，就是要给大家讲讲什么是 MCP，怎么让 KNIME 用上它，还要一步一步教大家把 KNIME Hub 设置成 MCP 服务器。好多 KNIME 社区的小伙伴都希望能用上 MCP，现在就来看看具体怎么做吧！
一、什么是 MCP？
MCP 其实就是一种能让我们更方便地从存储库找到并使用工具的标准化方法。它主要解决了访问外部数据源的难题，以前在不同的 AI 框架里，访问这些数据源的方式差别特别大。很多时候，获取数据本身也可以看作是一种工具。这里说的工具，就是能完成各种任务的东西，比如 “获取这份数据” 这样的检索任务，或者 “发送电子邮件”“预订航班” 这些更复杂的任务。
MCP 就像是一个万能的接口，它提供了一种通用的、开放的标准，把 AI 和各种数据源、工具连接起来，解决了可扩展性的问题。它没有采用那些复杂又混乱的拼凑集成方式，而是用了一种统一的协议，让我们访问数据源和工具变得更简单、更快，也更可靠。
Anthropic 是这么形容 MCP 的：MCP 就像是 AI 应用的 USB-C 接口。大家都知道，USB-C 接口可以很方便地把各种设备连接到外围设备和配件上，MCP 也是一样，它能把 AI 模型和不同的数据源、工具连接起来。
这个协议还让代理（在 MCP 里也叫 “主机”）和工具集成变得更简单了。以前代理和工具交互的时候，得费很大劲去搞清楚怎么操作，现在 MCP 帮大家省了这个麻烦，让它们之间的沟通变得更顺畅。
从技术层面来讲，MCP 是在 JSON-RPC 2.0 的基础上构建的。JSON-RPC 2.0 是一种远程过程调用协议，它用 JSON 格式来处理请求和响应。简单来说，就是通过发送格式规范的 JSON 对象，让代理和工具之间的交流有了标准，不会乱套。这篇文章参考的是 MCP 在 2025 年 3 月 26 日修订的版本，这个版本增加了可流式传输的 HTTP 传输方式，不再局限于原来的 HTTP 和服务器发送事件的方式，这样我们就能用 KNIME Hub 的服务来部署相关内容。
二、为什么要用 KNIME 搭配 MCP？
KNIME Analytics Platform 和 KNIME Hub 一起配合使用，不仅能搭建出超智能的 AI 聊天机器人，还能打造出一整套完整的代理系统。
KNIME 的工作流特别适合用来构建 AI 工作流和各种各样的工具。它的数据访问和转换功能特别强大，很多公司或组织里已经有的 KNIME 工作流，稍微调整一下，就能变成和 MCP 兼容的工具。
从技术方面来说，让 KNIME 采用 MCP 并不复杂。KNIME 工作流本来就能当成 REST 服务部署在 KNIME Hub 上，现在要让它和 MCP 兼容，主要就是让它符合 MCP 的标准就行。
而且，通过 KNIME 工作流，还能实现工具发现这个功能，也就是能很方便地浏览部署在 KNIME Hub 上、和 MCP 兼容的工作流，这样一来，KNIME Hub 就能变成 MCP 服务器啦。因为 KNIME 最擅长的就是访问数据，所以它的工作流和 MCP 集成在一起，简直就是顺理成章的事。
三、怎么用 KNIME Hub 和 MCP 把工具连到 AI 代理上？
现在，我们已经在 KNIME Hub 上准备好了工具存储库，就等着和 AI 代理连接起来。具体该怎么做呢？
JSON 和 KNIME Analytics Platform 配合得特别好。在 KNIME JSON – Processing Extension 里有一些节点，用它们可以把数据变成 JSON 对象，也能从 JSON 对象里解析出数据。
因为 KNIME 工作流既能接收 JSON 数据，又能发送 JSON 数据，所以我们可以用它来构建 MCP 协议的各个部分。KNIME Hub 的服务部署就像是一个大管家，能管理 MCP 各个部分之间的通信，这些都是通过 KNIME 工作流程来实现的。MCP 协议里的这些部分，可以单独使用，也能组合起来用，而且不管怎么用，MCP 都能保证整个过程中的通信是标准化的。
接下来，我们会详细讲讲怎么实现 MCP 需要的部分，利用 KNIME Hub 上的 REST 服务部署，给其他 AI 应用程序或者代理（也就是 MCP 客户端）提供上下文、工具和提示。还会教大家怎么配置这些部署，让 KNIME Hub 能顺利充当 MCP 服务器，这样以后就可以根据自己的需要，随时添加各种的工具。
通过这篇文章，大家应该了解到借助 KNIME 的连接器和功能，让 AI 代理变得更强大！
