概述：MCP 服务器充当中间件，使 AI 代理能够通过连接到本地数据和远程服务来实现任务自动化。它支持如查询执行和提示等功能，以高效处理上下文。这代表了向完全自动化的 AI 系统迈出的一步，这些系统能够执行复杂操作。

概述：Model Context Protocol (MCP) 是一个旨在使 AI 代理能够访问和利用上下文、工具和提示的协议。它允许创建提供标准化接口以与本地或远程服务交互的服务器，从而实现诸如读取文件、操作数据库、调试代码以及将更改推送到 GitHub 等自动化工作流程。

概述：MCP 是一个标准协议，类似电子设备的 Type C 协议（可以充电也可以传输数据），使 AI 模型能够与不同的 API 和数据源交互。它旨在替换碎片化的 Agent 代码集成，提高 AI 系统的可靠性和效率。通过建立通用标准，服务提供商可以根据协议提供自己的 AI 功能，支持开发者更快地构建更强大的 AI 应用程序。MCP 维护不同应用程序和服务之间的上下文，增强自主任务执行的整体能力。

概述：MCP 服务器是一个中间层，告知 AI 代理当前存在的服务、API 和数据源。它使 AI 代理能够根据 Server 提供的信息决定是否调用某个服务，并通过 Function Calling 来执行函数。

概述：MCP（模型上下文协议）是一个通过标准化协议实现AI自动化的框架，包含主机、客户端、服务器、本地数据源和远程服务等关键组件。其核心在于服务器，它为客户端提供上下文、工具和提示。MCP使AI代理能够自动化执行任务，如代码生成、调试以及与GitHub仓库等外部服务交互。

概述：MCP Server旨在实现AI代理的完全自动化，通过提供标准化协议作为中间层，告知AI代理当前可用的服务、API和数据源，使其能够决定是否调用特定函数以执行诸如代码修改、GitHub上的仓库查找、问题搜索与创建等任务。

概述：README.md文件概述了Model Context Protocol (MCP) Server，详细说明了其组成部分和功能。它解释了MCP如何通过标准化协议实现AI自动化，并连接主机、客户端、服务器、本地数据源和远程服务。文档还描述了从基本的AI聊天到高级AI代理（能够执行自动任务）的发展过程。