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MCP 全称是 Model Context Protocol（模型上下文协议），它的本质就是一个通信协议。MCP 将函数调用的理念从一种具体实现，提升到了一个开放、通用的标准。这带来了显著的变化：
即插即用：任何遵循 MCP 协议的工具（Server），都可以被任何兼容 MCP 的 AI 应用（Client）直接使用，无需为每个组合进行单独开发。
丰富生态：工具开发者只需开发一次 MCP 服务，就能接入广阔的 AI 应用生态。AI 应用开发者也只需兼容MCP协议，就能立即获得生态中所有工具的能力。
在活字格中， 平台提供了具有双向集成能力的 MCP 功能，使 AI 和工具能够深度参与到业务流程中。
双向集成能力
活字格对 MCP 的支持是双向的。它既可以作为MCP客户端，调用外部提供的工具；也可以将自身的业务功能封装为 MCP 服务器，供其他 AI 应用调用。
作为客户端：集成外部工具能力
当作为客户端时，活字格可以连接并使用外部工具，将工具的扩展能力应用到实际业务中：
对接外部知识库：用于构建企业内部的问答系统，让 AI 根据上传的文档资料进行回答。
调用内容生成工具：可实现自动化报告生成，例如，让 AI 根据系统数据调用工具生成 PPT 演示文稿。
接入实时联网搜索：使 AI 能够获取外部实时信息，用于行业分析或事实核查。
作为服务器：将业务能力封装为 AI 工具
平台支持将服务端的业务逻辑——即“服务端命令”（如“新增订单”、“查询库存”）——发布为标准的MCP 服务。这意味着：
能力输出：用活字格构建的系统功能，可以被统一的 AI 助手或其他 MCP 客户端调用，支持跨系统的 AI 驱动操作。
构建 AI 应用基础：企业可以将现有的活字格应用功能，转换为 AI 可调度的服务，为构建更广泛的 AI 应用提供基础。
可视化配置与安全控制
无论是添加外部工具还是发布自身服务，平台都提供了相应的配置界面。同时，支持设置“执行前确认”等选项，以保证 AI 调用操作的安全性与可控性。
在通过 MCP 集成第三方工具时，需要关注相关的安全性问题，以保护数据和业务流程的稳定。以下是几点注意事项：
数据隐私：在配置和使用时，请明确 AI 可能向外部服务发送哪些数据。对于涉及敏感信息（如客户资料、财务数据）的场景，应谨慎评估，或避免使用不受信任的第三方工具处理此类数据。
凭证安全：许多第三方工具需要通过 API 密钥（Key）或令牌（Token）进行认证。这些凭证应被视为敏感信息并妥善保管。
操作确认：对于可能修改数据、发送信息或产生费用的操作，建议在平台中启用“执行前确认”选项。这可以增加一个人工审核环节，防止 AI 因误解指令而自动执行高风险操作。
服务商选择：在选择第三方 MCP 服务时，建议对服务提供商的信誉、服务稳定性和数据隐私政策进行基本了解。优先考虑来自可信赖厂商的官方或认证工具。
总之，集成外部工具在扩展平台能力的同时，也引入了新的安全考量。保持谨慎，遵循安全实践，是确保系统稳定可靠的重要环节。
