【收藏必备】ChatGPT拥抱MCP：一条Prompt实现全自动化，小白也能轻松上手

【收藏必备】ChatGPT拥抱MCP：一条Prompt实现全自动化，小白也能轻松上手 - 指南

news/2025/9/18 11:47:44/文章来源:https://www.cnblogs.com/wzzkaifa/p/19098446

OpenAI近期放出重磅更新——ChatGPT正式支持MCP功能！这一功能允许ChatGPT调用第三方工具融入自动化流程，只需一句容易指令，就能实现任务全自动化处理，意味着ChatGPT的自动化能力迎来质的飞跃，即便没有技术基础的用户，也能轻松享受高效便捷的操作体验。

盼了许久的MCP功能，终于在ChatGPT上落地了！

就在近期，OpenAI官方正式宣布，ChatGPT的MCP功能已正式上线，引发不少用户关注。

不过需要注意的是，目前该功能仅对ChatGPT Plus和Pro版本的用户开放，普通用户暂时还无法体验。

为了让大家更直观地感受MCP的能力，官方还特意发布了一个演示案例。从Demo中能清晰看到，接入MCP后的ChatGPT，自动化潜力被完全激活，一条Prompt就能轻松搞定多个复杂步骤，帮用户解决实际困难：

一、为什么MCP对ChatGPT如此关键？

可能很多用户对MCP还比较陌生，先给大家简单科普一下。

MCP的全称是Model Context Protocol，中文名为模型上下文协议打通AI模型、第三方工具（如各类API）以及数据源之间的沟通壁垒，让它们能顺畅协作。就是。它本质上是一套标准化的交互规则，作用

具体来说，MCP主要具备三大核心能力：

统一接口：简化调用不同AI模型的代码复杂度，不用再为适配不同模型的接口反复调整代码；
上下文管理：在多轮对话或长时间的复杂任务中，能稳定保留之前的对话内容和已获取的数据，避免信息丢失；
灵活扩展：支持插件式添加新的数据源或推理模块，就像给手机装APP一样简单。

如果用一个通俗的比喻来理解，不同的AI模型就像来自不同国家的人，不仅“语言”不同（接口格式、数据标准有差异），“做事习惯”也不一样（处理上下文的方式不同）。而MCP就相当于一位专业的“翻译官+协调员”：

不管是什么AI模型，只需用同一种“语言”（遵循MCP协议）就能收发信息，消除沟通障碍；
对话过程中的上下文（比如之前聊过的需求、已收集的用户数据）能在不同模型和工具间自动传递，不会出现“聊到一半忘事”的情况；
想新增一个AI模型或工具，就像在微信群里拉人一样简单，不用修改复杂的底层代码，轻松实现功能扩展。

理解了MCP的作用，就能明白它对ChatGPT的重要性：

各类AI Agent系统（比如大家熟悉的LangChain）能更轻松地与ChatGPT对接，接入更多模型和程序，拓展应用场景；
多模型分工协作变得更简便——比如让擅长数据分析的模型处理数据，让擅长文案创作的模型生成报告，ChatGPT借助MCP协调它们，各自专注擅长领域，提升整体效率；
通过未来用户能够像插U盘一样，给ChatGPT接入新的AI模型或数据源，真正实现“即插即用”，不用再依赖专业技术人员帮忙配置。

如今ChatGPT支持了MCP，自然也就拥有了这些强大的能力，应用潜力大幅提升。

二、ChatGPT的MCP功能怎么用？手把手教你落地

想要开启ChatGPT的MCP能力，操作步骤其实并不复杂，具体流程如下：

开启开发人员模式：打开ChatGPT对话界面，点击左下角的个人头像，在弹出的菜单中依次选择“设置”→“连接器”，滑动到页面最下方找到“高级设置”，点击开启“开发人员模式”；
调整聊天界面安装：完成设置后返回聊天界面，会发现聊天框样式发生变化，新增了“添加源”等功能选项：

添加MCP服务器：点击“添加源”→“连接更多”，就能根据自身需求，添加对应的MCP服务器。如果不清楚如何配置，也行参考官方提供的详细指南，里面详细说明了创建MCP服务器的步骤，链接为：https://platform.openai.com/docs/mcp

官方Demo中，也演示了添加MCP服务器的完整过程，大家可以参考学习：

在这个示例里，由于必须调用Stripe（一款国外常用的支付程序，作用类似国内的支付宝）的数据，所以首先要求Stripe为OpenAI授权相关处理权限，这一步是为了确保数据安全和运行合规：

授权成功后，就可以在ChatGPT的聊天框中直接调用Stripe的功能了。比如想查询自己Stripe账户的余额，不用再单独打开StripeAPP，直接在ChatGPT中发送指令即可：

可能有人会觉得，直接用手机打开Stripe查余额更简单，但Demo的核心目的是展示：ChatGPT现在能获取到Stripe个人账户的实时数据，并且允许基于这些数据参与更复杂的任务流程，比如后续的收费、开发票等操作。

在Demo中，OpenAI员工Edwin Arbus直接给出Prompt：“收取ChatGPT Pro费用并开发票”。考虑到这类涉及金钱交易的操作存在风险，OpenAI特意设置了“安全闸”——必须用户进行二次确认，避免误操作。同时，用户也可能选择在本次对话中，对同一敏感数据的授权取消弹窗确认，提升管理效率：

确认后，转账操控很快就能完成：

紧接着，Demo还演示了退款流程：针对刚刚订阅的ChatGPT Pro服务发起退款，并向用户发送退款通知。整个过程同样只需一句指令，ChatGPT就能自动达成操作：

最终，退款成功完成，用户也及时收到了通知：

从收费到开发票，再到后续的退款，这一系列既定任务，全都通过简短的Prompt一次性完毕，充分体现了MCP带来的自动化便利。

三、ChatGPT+MCP：优势明显，但仍有提升空间

OpenAI官宣ChatGPT支持MCP后，很快在用户社群中引发热议，大部分网友的态度都十分积极。

新增了MCP支持，就让ChatGPT的实用价值提升了10倍，原本很多需要多步操作的任务，现在一句话就能搞定，效率大幅提高：就是有网友直言，仅仅

还有不少热心网友第一时间上手测试MCP功能，甚至录制了运行视频分享到社交平台，为其他想尝试的用户提供参考，进一步推动了MCP功能的普及。

不过，经过实际体验，也有用户发现该作用目前还存在一些可改进的地方。比如，开启MCP模式后，ChatGPT原本的一些强大特性（如部分高级对话生成、实时信息检索优化等）暂时无法同时使用，得在不同模式间切换，多少影响了运用体验。不少用户都期待，OpenAI能在后续的更新中优化这一问题，让MCP功能与原有功能搭建更好的兼容。

总体来看，ChatGPT支持MCP无疑是一次重要的升级，它不仅让ChatGPT的自动化能力迈上新台阶，也为后续更多场景的应用打下了基础。对于普通用户而言，即便没有技术背景，也能借助这一功能轻松实现复杂任务的自动化处理；而对于开发者来说，MCP的出现也降低了设备对接的门槛，未来或许会有更多基于“ChatGPT+MCP”的创新应用涌现。