虽然不少HR都已经开始运用AI，但大多数HR由于不是技术出身，因此对于AI往往是能知其然但不知其所以然，也就是不了解AI应用实现背后所需要的一些技术、原理以及相关术语。
HR如能了解一些AI原理和术语，就能更好地与技术专家进行进一步的交流与沟通，对于AI应用能逐步做到不仅知其然，还能知其所以然。
这就是我目前在尝试尽量用通俗的语言和示例来进行AI知识小科普的原因。
今天我来用HR能听得懂、尽量通俗的语言来解释：什么是模型上下文协议 MCP（Model Context Protocol）？
你可以把它想成是：
“AI和外部系统之间约定好的一套说话规则”，用来让AI记得前后文、角色、对话状态、流程位置等上下文信息。
用HR场景比喻一下：
想象你是一名HR，现在有个员工来问你：
“我下周能不能请3天假？”
你会不会立刻回答？不会！
你可能会先参考一下：
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他的请假记录（看他还剩多少年假）
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下周有没有公司重要活动？
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他请假对业务影响如何，期间是否有人可以临时接手他的工作？
这些背景信息，对你回答问题非常重要。
同样，对AI来说也一样！
那“模型上下文协议”在AI系统里干嘛用？
当你搭建一个像“员工手册问答机器人”这样的系统时，AI模型自己并不知道是谁在提问、提到什么、是第几轮问答、该不该跳转系统查数据……
这时候，“模型上下文协议”（MCP）就派上用场啦：
它就像是：
?️ 一份 工作记录表 + 用户小档案 + 会话日志，在每一次问答之间帮AI保留这些信息：
举个《员工手册》知识问答的例子：
员工问：
“我想请年假，可以吗？”
没有MCP的AI可能回答：
“请年假可以通过OA系统申请。”
（这是泛泛而谈，没看上下文）
有MCP的AI会先查上下文协议，发现：
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员工是“李小明”，在“市场部”
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他年假总额10天，今年已休了8天，还剩2天
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当前流程还没提交审批表
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他刚才问过“假期审批的流程是什么？”
于是，AI会回复：
“你今年还有2天年假。如果你下周请3天假，需要先用掉剩余年假2天，剩下1天可以申请事假或调休，由主管审批。可在系统里提交申请，我可以引导你。”
✅ 这就体现了 MCP 的厉害之处！
总结一句话：
模型上下文协议（MCP） 就像给AI配了一本“员工小档案+对话记录”，让它能像一名真正的HR一样，理解背景、连贯对话、针对性回答。
如果你在做员工智能问答系统，想要让AI记住用户、跟踪对话、灵活跳转流程——那就一定要有一个模型上下文协议 MCP（Model Context Protocol）在背后撑着，才会变得 “聪明又可靠”。
