MCP（Model Context Protocol）跨赛道索引
MCP 是 AI Agent 的”USB 接口标准”——让 Agent 能以统一协议连接任意工具和数据源。这个概念在本站至少 3 个赛道中被反复提及，本页汇聚所有 MCP 相关文档，避免重复阅读。
核心 MCP 专题文档
| 赛道 | 文档 | 聚焦点 |
|---|---|---|
| Agent 框架 | Claude Code MCP 深度集成 | 7 种传输方式、OAuth 2.1、Elicitation、Tool 注册 |
| AI 记忆 | MCP 记忆集成层 | 记忆 Server 如何通过 MCP 暴露 read/write/search |
| AI 记忆 | MCP 记忆拓扑 | 多 Agent 共享记忆的拓扑模式（星形/网状/层级） |
| 跨赛道 | MCP 集成对比：Claude Code vs Codex | 传输、配置层级、Server 模式、互操作 |
MCP 在各赛道中的出现
Agent 框架赛道
MCP 是 Agent 框架的核心扩展机制——让 Agent 能调用外部工具（文件系统、数据库、API）而无需硬编码。
- Claude Code MCP 深度集成：最完整的 MCP 实现分析（7 种传输、OAuth、增量 scope）
- Claude Code SDK：SDK 中 MCP 的复用模式
- Claude Code 版本演进：MCP 支持从 v0.2 到 v2.x 的演进时间线
- Codex App Server：Codex 的 MCP Server 双角色设计
- tRPC-Agent-Go：tRPC 框架中工具插件与 MCP 的关系
AI 记忆赛道
MCP 是记忆系统的标准化接口——让不同 Agent 能通过统一协议访问共享记忆。
- MCP 记忆集成层：记忆如何通过 MCP Server 暴露（read/write/search 三操作）
- MCP 记忆拓扑：多 Agent 共享记忆的网络拓扑设计
- Codex 记忆深度剖析：Codex 通过 MCP 暴露记忆的具体实现
- Claude Code 记忆系统：memdir + CLAUDE.md 的记忆 MCP 集成
- Claude Code vs Codex 记忆：两者 MCP 记忆接口的设计差异
- 框架原生记忆：各框架内建记忆 vs MCP 外挂记忆的取舍
RAG / 知识库赛道
MCP 让 RAG 系统能作为 Agent 的知识工具被统一调用。
- Agentic RAG 模式：RAG 作为 MCP Tool 被 Agent 调用的模式
- RAG 知识全景：MCP 在知识库生态中的定位
- RAG Agent 集成：RAG 与 Agent 框架的集成方式（含 MCP）
沙箱赛道
MCP 为沙箱内的 Agent 提供安全的外部工具访问通道。
- Daytona 精读：Daytona 的 MCP Server 集成
- Coding Agent 沙箱对照：各沙箱对 MCP 的支持程度
推荐阅读路线
如果你想理解 MCP 协议本身：MCP 集成对比（协议规范 + 传输方式）→ Claude Code MCP（最完整实现）
如果你想做 MCP 记忆贡献：MCP 记忆集成层 → MCP 记忆拓扑 → 竞赛指南
如果你想理解 MCP 在 Agent 框架中的角色：Claude Code MCP → Codex App Server → 全维度对比
MCP 竞赛贡献机会
| 赛道 | 方向 | 难度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| AI 记忆 | 为 DB-Agent-Memory 实现 MCP Server 接口 | L3 | 让其他 Agent 通过 MCP 访问记忆 |
| RAG | 为 WeKnora 添加 MCP Tool Provider | L3 | 让 Agent 框架直接调用 WeKnora 检索 |
| Agent 框架 | tRPC-Agent-Go MCP Client 集成 | L4 | 让 tRPC Agent 调用外部 MCP Server |