摘要：随着人工智能技术的飞速发展，如何让AI系统更高效地与外部数据源和工具进行交互，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨一种名为MCP（Model Context Protocol）的新兴技术，供大家学习。
随着人工智能技术的飞速发展，如何让AI系统更高效地与外部数据源和工具进行交互，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨一种名为MCP（Model Context Protocol）的新兴技术，供大家学习。
完整大纲：
1、通俗解释MCP
2、MCP的基本概念和定义
3、MCP的起源和发展
4、MCP的核心原理和架构
5、MCP的主要应用场景
6、MCP的优劣及挑战分析
7、MCP的演进方向
让我们继续上一文的内容~
MCP的主要应用场景MCP作为连接AI与数据/工具的桥梁，最直接的应用场景就是各种需要将大模型接入外部数据或执行动作的AI应用。当前，MCP已经在以下几个方面展现出潜力：
智能问答和聊天助手
许多企业希望定制自己的大模型助手，让它能访问企业内部知识库、文件文档、客户数据等。MCP非常适合这种场景：开发者可以为不同数据源（Wiki文档、数据库、CRM系统等）各自编写一个MCP服务器，然后让企业版AI助手（如Claude for Work）通过这些服务器获取答案所需的信息。例如，当用户询问“一小时后会议室是否空闲”时，AI助手可以通过调用日历MCP服务器查询会议室预订情况并给出回答。又如客户支持机器人可以通过MCP访问FAQ数据库或工单系统，在对话中实时提取相关答案，而不局限于模型训练内容。这类知识问答类AI将因为MCP而具备实时查证和基于私有数据回答的能力，大幅提升准确性和实用性。Anthropic等公司也提供了Google Drive、Confluence等文档系统的MCP服务器，方便构建智能文档助手，让模型能直接“阅读”最新的文档内容来回答问题。
编程辅助与开发者工具
在编程场景下，AI助手往往需要了解用户代码库、依赖文档，甚至执行一些开发相关操作。MCP已经被多家开发工具集成，用于增强AI编程助手的能力。例如，Sourcegraph等代码搜索工具正在利用MCP让AI代理直接检索代码仓库内容，找到相关函数定义或最近的提交记录。开发者可以实现一个Git MCP服务器，提供诸如“查找提交日志”“读取文件内容”等资源/工具，让AI助手在IDE中通过它获取代码上下文。Replit和Zed等IDE厂商也计划通过MCP让AI助手能执行诸如“打开项目Issue列表”“运行单元测试”等操作。这将使AI编程助手从被动回答拓展为主动协助：当你在VS Code里调试时，AI可以自己去搜索相关文件、运行测试看看结果，再总结反馈给你。目前Cursor等编辑器已经实现了MCP客户端，支持用户添加自定义MCP工具供其内置的AI Agent使用。可以预见，未来开发工作流的许多环节（构建、部署、代码审核等）都可以通过MCP暴露为工具，交给AI代理完成，从而自动化大量重复劳动。
办公自动化和个人助理
面向普通用户的AI助手，也有大量与第三方服务集成的需求。借助MCP，可以为常用的办公应用或云服务构建连接器，让个人AI助理变得更有用。例如，日程管理AI可以通过一个Calendar MCP服务器读取和修改用户的日历事件；邮件助手AI可以通过Email MCP服务器读取未读邮件并草拟回复；项目管理AI可以通过Jira MCP服务器查询任务状态或新建任务卡片等等。在Claude的桌面应用中，官方已提供Slack聊天、Notion笔记等MCP服务器，用户可以授权Claude助手连接这些服务。这样，当用户对Claude说“请把刚才这份报告发在团队Slack频道”，Claude会自动使用Slack工具执行发送操作。这种AI驱动的办公自动化将让个人助理真正成为“数字秘书”，直接操作各种应用完成任务，而不再仅仅是提供建议。
分布式系统与DevOps场景
在云计算和分布式系统领域，也出现了使用MCP的可能。一方面，AI可作为运维助手接入各类系统监控数据源。比如通过MCP服务器连接到Kubernetes API、AWS云监控等，让AI能够实时获取系统指标、日志信息，并据此分析报告或执行扩容操作。实际上，MCP已有人用于构建简易的DevOps Agent：运维人员可以问“现在生产环境CPU使用率如何？”，AI助手即可通过Prometheus MCP服务器查询监控数据并给出答案。如果发现异常，还能调用PagerDuty MCP工具发送告警通知。另一方面，MCP的开放标准也利于多智能体协作。在复杂流程中，不同AI Agent可以各自负责一部分任务，通过MCP共享中间数据或工具。例如，一个AI负责规划任务，它可以将子任务下发给不同MCP服务器（其中每个服务器可能挂接一个专用AI Agent）去完成，再汇总结果。这类似于分布式计算中的任务编排，只不过执行者变成AI模型。MCP提供的标准通信协议可以简化这些AI-Agent之间、AI-Agent与系统之间的交互，使构建分布式AI工作流成为可能。目前MCP官方路线图中也提到了对多层级Agent系统的支持计划
总的来看，MCP的应用场景几乎覆盖所有需要AI与外界交互的地方。社区观点认为，MCP的通用性使其可以应用于从代码助手、数据分析到个人助理的各种AI应用。一篇分析文章指出：“Unlike previous solutions limited to specific applications, MCP is designed to work across all AI systems and data sources”——也就是说，无论是开发者工具还是数据分析平台，都能用MCP这种统一方式来拓展AI能力。当然，不同行业可能会开发各自领域特定的MCP服务器（比如医疗领域连接医院信息系统的MCP服务器，金融领域连接行情数据的MCP服务器等）。但因为MCP是开放标准，这些连接器一旦开发出来，就可以被任何支持MCP的AI应用复用，从而形成生态共享。可以预见，在人工智能迅速渗透各行各业的过程中，一个像MCP这样的统一协议将大大加速AI落地：就好比过去标准化的接口促进了不同系统间的集成，如今MCP正促进AI“大脑”和各种工具“肢体”之间的协作。
MCP的优缺点分析和可能的挑战作为一项新兴的开放协议，MCP为AI集成带来了诸多便利和优势，但同时也面临一些局限和挑战。下面我们分别分析其主要优点和缺点/挑战：
标准统一，解决集成碎片化： MCP最大的价值在于提供了一个通用标准，彻底缓解了“每个模型 × 每个工具”都需定制集成的窘境。开发者只需针对MCP编写一次服务器，任何支持MCP的AI客户端都能使用该服务器提供的功能，从而大幅减少开发工作量和维护成本。这种标准化降低了出错概率，也避免了重复造轮子。据VentureBeat报道，过去每接入一个新数据源都要写Python代码或构建LangChain链路，而有了MCP后，这将变成调用标准协议接口。开源开放，灵活可扩展： MCP以开放源代码方式发布，并建立了开源社区。这意味着任何人都可以参与改进MCP、开发新插件，实现社区驱动创新。相较于封闭的厂商专有接口，开放标准更容易赢得业界支持。MCP已经提供了Python、TypeScript等多语言SDK，方便开发者在自己项目中快速上手。它的设计也充分考虑扩展性，例如支持自定义传输层、允许新增原语类型等。这保证了MCP可以随着需求演进，不至于很快过时或无法满足新场景。正如Anthropic所承诺的，将把MCP打造成一个“协作的开源项目和生态”，欢迎各类AI开发者共建未来。丰富的预构建集成和复用： 得益于社区力量，MCP已经涌现出许多现成的连接器实现。官方提供的多个常用服务MCP服务器只是开始，开发者社区也在贡献更多接入，比如有人实现了Notion文档的MCP服务器、浏览器控制的MCP服务器等等。随着时间推移，会有“现成的MCP插件库”供AI应用直接拿来用。这带来的好处是一种**“即插即用”的可能：就像浏览器装扩展一样，为AI助手装上新的MCP服务器，它立刻就学会了新本领。另一方面，MCP也允许能力的重复利用**。企业内部开发的MCP服务器，可以在不同AI产品间通用，不用担心换了模型框架就推倒重来。这种可复用性将大大保护开发投入，并促进一个生态体系的形成。模型/平台无关，降低厂商锁定： MCP协议本身与具体的大模型无关，只要AI应用支持MCP客户端，就能接入所有MCP服务器提供的功能。这意味着开发者可以自由切换LLM或平台而无需改动后端集成逻辑。例如，今天用Claude接入了几个MCP数据源，明天换成另一个支持MCP的模型（比如开源模型搭建的Agent）也能继续使用这些数据源。这降低了对单一AI厂商的依赖，让企业可以根据效果选择不同模型，同时保持相同的工具接入。不仅如此，MCP也不局限于文本对话模型，未来计算机视觉、语音助手等如果需要上下文数据，同样可以采用MCP标准接入。这种跨模型、跨平台的通用性无疑是它的一大卖点。安全和权限控制内建： MCP在设计时非常注重安全性，为此引入了用户审批、作用域限制等机制。模型调用外部Tool时必须经人类确认，“Sampling”请求也建议有人监督。客户端只会暴露经过配置的本地Roots路径给服务器，防止服务器越权访问敏感数据。此外，传输层采用JSON-RPC也有助于安全审计——所有调用都有迹可循。相比直接给模型接入一堆API没有中间约束，MCP多了一道安全闸门，可以显著降低AI系统在开放环境下误用资源的风险。Anthropic也提供了最佳实践指南，教开发者如何在基础设施内安全部署MCP服务器，保护数据不泄露。总的来说，MCP努力在能力与安全之间取得平衡，让AI既能“做事”，又不会“胡来”。上下文保持和多步骤流程： 通过MCP，AI可以在不同工具之间保持上下文连续。传统上，如果AI用脚本调用多个API，很难让这些API调用彼此关联。但MCP由于有统一的客户端，可以管理一次对话或任务中的多次调用，使模型调用一系列工具时具备某种事务性和记忆性。例如模型先用一个工具获取了文档ID，再用另一个工具下载该ID文档，MCP客户端可以自动将前一步结果提供给后一步。这在实现复杂Agent时非常关键。再者，MCP的Sampling机制允许嵌入式地再次调用模型，使多轮推理成为可能。因此MCP对复杂工作流的支持远超简单API调用组合，尤其适合构建那种需要决策-行动反复循环的智能体。以上优点使很多人认为MCP将极大提升AI系统集成效率和能力。然而MCP也并非万能，在当前阶段还有一些明显的限制和挑战需要克服：
生态体系尚处起步，支持度有限： 作为2024年底才推出的新协议，MCP目前的生态圈还比较小。尽管Anthropic率先在Claude中支持了MCP，并推动了一些合作伙伴采用，但其他主流AI模型（如OpenAI的ChatGPT、Google的Bard等）尚未直接支持MCP。这意味着互操作性还未真正实现：开发一个MCP服务器，目前主要服务于Claude用户群。如果目标用户使用的是不同AI助手，MCP的价值就难以发挥。这需要时间来培养生态，需要行业主要玩家的认可。存在的风险是标准之争：如果其它大厂不加入MCP阵营，可能各自推出类似但不兼容的方案，反而造成新的碎片化。这就要求Anthropic在标准推进上积极与各方合作，也可能需要引入独立的标准组织来主导（MCP路线图中提到了考虑通过标准化机构来推动）。总之，网络效应对MCP非常重要。目前MCP还称不上成熟的行业标准，更像是一个有前景的候选，需要社区和产业进一步响应。目前功能局限（特别是远程支持）： 现阶段MCP主要支持本地部署的AI助手与本地运行的服务器通信（通过stdio管道）。对于远程MCP服务器的支持还在开发中，例如需要完善身份认证、权限授权等机制，以便安全地通过网络访问MCP服务。根据官方路线图，他们将引入OAuth 2.0等认证方式，以及服务发现、无状态操作等功能。在这些完成前，大多数使用场景仍限定在同一台机器或受控环境内。这在一定程度上限制了MCP的用武之地，因为许多企业数据源在内网或云端。如果无法方便地远程连接，MCP的实用性会打折扣。不过好消息是官方已将“Remote MCP”作为首要优先事项，相信不久就会支持服务器端部署和云端调用。在那之前，用户可能需要自行通过SSH隧道、反向代理等方式绕过，这对一般开发者来说增加了复杂度。学习成本和心智负担： 对开发者而言，MCP引入了一些全新的概念（如Prompts/Tools/Resources分类、客户端/服务器双端开发等）。要采用MCP，需要理解协议规范、掌握SDK使用方式，这相比直接写脚本调用REST API显得更重一些。在初期阶段，文档完善度和社区支持也有限，一些开发者可能觉得MCP“门槛”较高或踩坑机率大。此外，从运维角度看，引入MCP意味着要运行额外的服务器进程、管理这些进程的生命周期和版本升级，这也增加了系统复杂性。尤其当数据源本身已经有成熟API时，再封装一层MCP似乎显得多余。这就需要一个理念转变：把MCP视为架构的一部分而非简单工具，否则对其价值认知不到位就很难投入成本去采用。因此，MCP在推广上需要降低开发者的心理阻力——通过提供丰富的模版、简单的上手例子、完善的调试工具（好在官方已提供“MCP Inspector”这类调试工具）来减少学习曲线。性能与效率考量： 虽然对于大多数交互场景，MCP的JSON-RPC通信开销不算瓶颈，但在极端高性能要求下，它可能不如某些定制集成高效。比如，每次模型调用工具都要JSON序列化、用户审批、再序列化，延迟会比模型直接调用内部函数高。另外，如果有大量并发调用，MCP服务器可能成为瓶颈，需要做好横向扩展。而目前的SDK和参考实现是否足够高效，有待大量生产环境验证。相比之下，直接使用二进制RPC（如gRPC）或内嵌插件可能在吞吐量上更有优势。因此MCP更适合一次调用链不长、对实时性要求不苛的任务。如果要用MCP做高频实时数据推送（例如每秒成百上千次事件通知模型），可能需要调优或等待协议的性能改进。同时，MCP作为中介层，也引入了新的故障点：如果MCP服务器挂掉或卡死，模型就失去那个数据源。所以在关键任务场景，需要对MCP服务器进行监控和容错设计，这增加了系统复杂度。安全与滥用防范： 虽然MCP有用户审批等机制，但安全仍然是很大挑战。首先，用户审批在提升安全的同时也降低了体验——如果模型频繁请求调用工具，用户不断点击允许会烦不胜烦，甚至可能一时大意批准了不应批准的操作。这就需要在便利和安全间找到平衡，例如对低风险操作自动批准，高风险操作严格把关。其次，MCP打开了模型与外界互联的大门，也就增加了被恶意利用的可能。比如，假如模型被提示攻击，引诱用户批准执行某不良工具，那后果可能很严重。这需要在产品层面对社工防范、权限分级做更多设计。对于在企业环境中运行的MCP服务器，还得考虑访问控制：哪些用户或模型可以调用哪些工具，需要细粒度权限，否则一旦某个模型凭借MCP获得了全公司数据访问权，那风险极大。目前MCP刚推出，对于这些深层次安全问题仍在探索阶段。解决这些问题可能需要引入更强的身份验证、权限管理体系，甚至借鉴零信任架构来限定每次调用的范围。标准推进和竞争： 最后从产业角度，MCP也面临标准存亡的挑战。历史上，很多技术标准并非技术最优就能胜出，还取决于大厂支持和市场接受度。MCP目前由Anthropic主导，这既是优势（有知名AI企业背书），也是风险（其他竞争者可能不愿采用“别人的标准”）。OpenAI、Google也在让自家模型通过插件或工具扩展，如果他们选择各搞各的标准，开发者就会观望甚至放弃MCP。这对MCP推广很不利。不过Anthropic显然意识到了这一点，在努力推动社区共治。他们在路线图中提到要“通过平等参与和共享治理来促进所有AI提供商共同塑造MCP”。也就是说，希望未来成立一个中立的联盟或标准组织，使MCP真正成为大家的协议，而非一家之言。这需要各方有共识：继续各自为政大家都麻烦，不如携手定标准共赢。目前来看，至少一些中小型AI企业和开源社区对MCP是持欢迎态度的，但需要更广泛的联盟。当然，也存在MCP被替代的可能——万一出现另一套更简单或更强大的协议且得到广泛支持，MCP可能被边缘化。因此Anthropic和社区需要不断改进MCP，使其保持技术先进性和易用性，以应对潜在竞争。这是一场技术和时间的赛跑。总体而言，MCP利大于弊。它抓住了AI落地过程中的痛点并提供了一个优雅解决方案，其标准化带来的长远收益（生态繁荣、效率提升）很可观。但它当前的不足也不容忽视，需要在技术完善、生态拓展、安全保障等方面持续努力。正如一些论坛网友所言，MCP要成功，不仅要有好的技术设计，更需要经营一个繁荣的社区和被广泛接受的行业规范。这既是机遇也是挑战。
MCP的未来潜力和演进方向尽管MCP还处于早期阶段，但其展现出的潜力让人对其未来充满期待。随着AI技术的发展和行业协作的加强，MCP可能在以下几个方向上演进：
更成熟的远程和云支持
未来MCP最重要的里程碑之一就是完全支持远程服务器。根据路线图，官方正在开发统一的认证授权机制（如OAuth2）、服务发现、无状态操作支持等，以便客户端能够方便安全地连接分布在云端的MCP服务器。这将打开云端AI集成的大门：企业可以在自己的服务器或云上部署MCP服务器，将私有数据开放给云端AI模型使用，同时确保访问受控安全。一旦这项能力成熟，MCP将不再局限于本地桌面应用，而可以适用于SaaS AI服务、云代理等更多场景。同时，为支持大规模的云部署，MCP或将引入无状态模式以便水平扩展。比如让多个无状态MCP实例在负载均衡后面共同服务，以承载高并发请求。这些改进都会使MCP更加企业级和可扩展。
标准化分发与“应用商店”
设想当有成百上千个MCP服务器可用时，如何让用户方便地获取并安装所需的服务器？未来MCP生态可能出现标准的打包和分发机制。例如类似Docker镜像或VS Code扩展的仓库，集中托管各种MCP服务器实现，用户通过一个命令就能下载并运行所需的服务器。这涉及打包格式标准化、安装工具开发以及服务器注册中心建设。一旦实现，MCP的推广将更为迅猛——开发者分享一个MCP插件，用户能像装App一样一键启用。这有点像打造AI助手的“应用商店”，只不过这些“App”是各种数据源/工具连接器。例如，一个安全分析MCP服务器打包后上传社区，所有需要此功能的AI助手都可轻松集成。这种集中发现与分发机制将极大降低MCP功能获取的门槛，推动其生态繁荣。
复杂Agent和多智能体支持
AI代理的发展是当前AI领域的热门方向之一。MCP天然适合作为多Agent协作的通信层，未来版本也计划增强这方面能力。例如，引入层次化Agent系统支持，通过命名空间或拓扑结构让一个Agent可以管理下属子Agent。这可能意味着MCP可以在一个主机内注册多个不同级别的客户端，每个负责一类任务。另外，针对多Agent互相请求用户许可、信息共享的问题，MCP可能设计更好的权限传递和用户交互方案。例如，当一个子Agent需要用户许可时，可以通过父Agent统一请求，以免用户被大量分散的请求淹没。还有在长时间运行操作时提供实时进度更新（Streaming Results）等，也是在Agent场景下很有用的功能。这些改进将使MCP成为构建自主AI系统的有力工具，让复杂任务分解、并行处理、结果汇总都通过标准协议完成。扩展至多模态与新领域： 目前MCP主要围绕文本交互和传统数据源设计，但未来很可能拓展到多模态AI领域。例如，为了支持图像生成模型，MCP服务器可以提供图像资源（如读取一张图片）或图像工具（如调用OCR识别）。再比如语音助手，可以有音频输入输出的Resource类型，或硬件设备控制的Tool类型。路线图提到将考虑音频、视频等格式的支持。这可能需要对协议做一些增强，比如支持二进制数据传输（目前JSON-RPC不太适合大二进制blob）。但这些都是可解决的问题。此外，随着AI模型能力拓展，MCP也可能增添新的原语类型。例如也许未来引入“交互式会话”原语，允许服务器与模型持续对话，或“知识库”原语，允许模型查询大规模嵌入式向量数据库等。这些都取决于实际需求和社区提案。开放的结构意味着MCP能够适应AI技术演进，不局限于当前定义。
治理和标准化
如前所述，MCP要长远发展，必须走向行业标准化道路。可以预见，Anthropic不会一直单方面决定MCP规范细节，而是会寻求一个更开放的治理模式。可能的路径包括成立MCP工作组，吸收各大AI公司、开源社区代表共同参与标准制定；或者把MCP提案提交给像IEEE、W3C这类标准组织审核通过。一旦上升为行业标准，厂商采用MCP的意愿会更强，也有助于在敏感问题上达成一致（比如安全规范、版权责任划分等）。不过标准化的过程需要各方让步和协商，也意味着MCP规范的发展会更稳健而不是Anthropic一家公司说了算。这对MCP的长期生命力是好事。可以想象一个场景：五年后，大部分新的AI应用开发时都会默认支持MCP接口，就像今天的浏览器默认支持HTML/JS一样自然。而MCP标准本身可能也经历多个版本迭代，吸收实践经验变得更加完善。
AI助理新范式的催化剂
从更远的角度看，MCP的成熟有望催生一些新颖的AI应用范式。例如，个人层面可能出现**“AI数字助手网络”：用户的手机、电脑上跑着各种MCP服务器（访问传感器、日历、邮件等），个人的AI代理可以随时接入完成任务。不同用户的AI助手之间甚至可以通过各自MCP接口协作（当然基于用户授权），形成一种群体智能**。在企业层面，如果大家都采用MCP，一家公司内部不同部门的AI工具也能通过标准接口交互，实现跨部门的AI流程自动化。再比如，AI应用商店、AI技能交换市场等概念都更加容易实现——因为标准接口降低了兼容成本。可以说，MCP有潜力成为AI时代的基础协议之一，把如今相对孤立的AI功能串联成更大规模的智能网络。这种前景是令人兴奋的。
总的来说，MCP目前只是迈出了“万里长征第一步”。但其背后的思想——为AI与环境交互建立统一接口——注定会在未来持续发展。正如Marc Nuri在博客中总结的：“MCP是一个革命性的标准，有望改变AI应用与世界交互的方式…随着AI代理的发展，MCP将在让它们理解和响应周围世界方面发挥关键作用”。当然，这个过程中还有许多技术和非技术问题要解决，但MCP已经点燃了业界对“AI上下文接口”的想象。不夸张地说，如果MCP或类似标准成功落地，我们将迎来一个AI系统高度互联的时代——人工智能将不再是一个个孤岛，而会通过标准接口融入我们的数字生态，就像电器插上了通用电源插座一样，开始发挥更大价值。
MCP的核心价值就在于统一标准、消除隔阂。它把AI和外界连接的方式从“烟囱林立”变成了“道路纵横”，让信息和指令能够自由流通。当然，比喻终归是比喻，真正实现起来MCP还有许多技术细节和挑战。但如果抓住大方向，我们可以期待MCP引领AI生态从各自为政走向开放联通，就像互联网协议统一了网络通信一样。总而言之，MCP给AI装上了一个标准接口插头，未来无论想连什么，插上就可以用。这将帮助我们构建出更加强大、灵活的AI应用，迎接一个万物智联的时代。
来源：人人都是产品经理