为何所有AI公司都在谈MCP？重塑智能代理的技术协议

人工智能（AI）技术日新月异的2025年，名为MCP（Model Context Protocol）的协议去年底默默发布，近期突然成为AI圈热门话题，掀起讨论热潮。这由Anthropic提出的开放协议，最初未受太多瞩目，甚至部分人认为是技术“噱头”。然短短几个月后，却迅速跃升为业界焦点，吸引开发者、企业甚至投资机构的目光。MCP在AI模型与外部工具、数据源以及多种服务之间，提供更标准化且结构化的互动方式，甚至带动了所谓“智能代理”（AI Agent）往商业实用迈进的新一波浪潮。

为什么这个在2023年底就被提出的技术协议，直到现在才抢占讨论版面？

从Anthropic在2024年11月公布MCP之初，就有“MCP有潜力成为AI领域的全新HTTP协议”的说法出现──MCP被视为一种标准化的“桥接技术”，可用以串联外界的各种API以及AI模型，包括像是Claude、ChatGPT等大模型，还能在让各种开发者工具与开发平台协作。这里面最关键的就是“client-server architecture”，即官方文件所提到的“MCP采客户端─服务器架构，允许一个主机应用程序同时连接多个服务器。”借由让AI模型成为客户端、或通过额外代理层去管理多个服务端，系统得以在标准化的基础上进行延伸。这种模式的目标是让AI从“只能接收用户输入并回传结果”的被动模式，迈向能够主动“调用工具”或“完成任务”的全新境界，某种意义上就是让AI化身为更加能自主行动的智慧代理。

MCP的出现并非偶然，而是对当前AI发展瓶颈的直接回应。随着像GPT和Claude这样的大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域大放异彩，它们的局限性也逐渐浮出水面──这些模型虽然能生成流畅的文本，但在与外部世界的互动上却显得力不从心。例如，要查询数据库、调用API或执行系统命令，开发者往往得为每个场景手动编写繁琐的程序代码，这不仅耗时费力，还导致应用场景的零碎化。

Anthropic推出MCP正是为了解决这问题。根据Anthropic官方文件，MCP想要通过标准化的互动方式，让AI模型能像人类一样灵活地“调用工具”或“完成任务”。它提供了一个统一的“中介层”，让模型与外部资源，无论数据库、文件系统或硬件设备串联。不仅提升AI实用性，也为人工智能代理（AI Agent）的商业化应用铺路。可说MCP诞生代表AI从单纯的语言生成，迈向更广阔的智慧应用领域。

MCP在2024年11月推出时，生态仍处于早期阶段，实际应用案例有限，开发者社交媒体对其潜力尚未完全理解。到了2025年初，情况开始改变，越来越多MCP服务器开发，GitHub、Google Drive和Slack相关开发，开发者开始看到MCP的实用性，短短几个月就有超过250个MCP服务器可用，让MCP的生态系统迅速丰富起来。这些应用案例的积累，让开发者从“听起来不错”转变为“真的能用”，进而推动了MCP的关注度提升。

一方面是因为许多创业公司在寻找突破口，另一方面也因为企业开始进一步要求AI能解决更复杂、更跨领域的需求。过去那种通过单一模型来做所有事的方式、逐渐暴露出局限性，如专门做文本生成的模型，无法即时运行某些数据分析逻辑，或无法直接与特定文件系统进行互动。工程师若要让这些模型取得外部资讯，就得绑定特定开发框架或API，各家做法千差万别，难以形成规模。

到今年3月，Datacamp讨论MCP实务操作的文章迅速窜红，详述开发者如何通过MCP将AI与现有的数据系统和云计算服务集成，包括常见的Slack、Google Drive、GitHub甚至一些金融业的专有系统。作者表示，MCP在获取资讯与执行命令的效率高于原本临时拼凑的脚本，维护成本反而因此降低。他也指出，MCP的特点是它不依赖特定模型，无论是Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT，或是任何别的语言模型，都能在客户端通过MCP做到“自动发现可用工具、动态调度外部资源”。

MCP推出后在一季的时间内使用率暴增。（Source：Medium）

MCP的爆发与AI应用从“单一模型竞争”转向“多模型协作”的趋势密切相关。当前，企业与研究机构需要的不再是单一强大的模型，而是能够跨领域、多任务集成的AI系统。MCP恰好填补了这一空白，让不同专长的模型能够互相沟通、协作，进而解决复杂问题。与此同时，业界的支持也持续MCP的热度推波助澜──微软已将MCP集成进Azure OpenAI服务，而Block、Apollo等公司，以及Zed、Replit、Sourcegraph等开发工具也陆续采用MCP。这种大规模的行业背书，让开发者与企业开始正视MCP的潜力。知名投资机构a16z在其报告中更指出，MCP有望催生一个全新的AI技术栈，进一步点燃了市场的热情。

此外，MCP的开放性也成为其爆红的重要因素。与OpenAI的专有技术不同，MCP是一个开源协议，任何人都可以参与开发与改进。这种特性降低了技术门槛，让中小型企业与独立开发者也能轻松上手，进而推动了MCP在社交媒体中的快速传播。

要理解MCP为何能引发热潮，就必须深入探讨它的技术核心。根据Speakeasy首席执行官Sagar Batchu的说法，MCP遵循用户端-服务器架构，通过一套通用的API界面，让AI模型能以标准化的模式与外部资源交换。简单来说，它就像一个“AI通用转接器”，无论是数据库、API还是本机文件，MCP都能让模型顺利串联。这代表MCP服务器能即时回应AI的请求，使得API更能贴合智能代理的工作流程。这种技术上的突破，让MCP成为串起AI模型与外部世界的“关键桥梁”。

MCP的运行流程可分为三个阶段：第一，AI模型依照任务需求提出请求；第二，MCP将这个请求引导至对应的工具或服务；第三，处理结果回传给模型，供进一步使用。这种模块化的设计不但简化了开发流程，也赋予系统高度的弹性与可维护性。无论是HTTP或WebSocket，MCP都能应对各种通信环境，确保系统顺畅运行。

更重要的是，MCP内置了安全机制。对于涉及敏感操作的场景，例如删除文件或修改系统设置，MCP规定必须取得人为审查才能执行──在企业应用场合中，这点尤其显得关键，能有效避免AI失控带来的风险。Prezi的资深工程师Eduard Ruzga在接受采访时提到，他通过MCP结合Claude，取代了过去常用的工具例如Windsurf和Cursor：他提到MCP让Claude不只会写程序代码，还能浏览程序代码库、搭建图标，甚至负责视频压缩等任务。这样的多功能运用，使他感受“跳脱传统开发环境的限制”，反而拥有一个能多面向解题的好帮手。，他打造的MCP服务器不仅能让Claude读写文件、管理长时间执行的尝试，还会在操作前提示是否允许，进一步强化了系统的可控性与实用效益。

在商业场景中，MCP同样有亮眼表现。像Dub这类连接分享平台已经导入MCP服务器，让营销团队能借由AI直接查询上一周最热门的连接数据，甚至自动生成可视化报表。对电商企业而言，MCP可协助AI助手即时调阅销售数据、产出报告并提出营销建议，大幅节省人工分析的时间与成本。

在智能居家领域，MCP也展现了高实用度。用户只要对AI说一句“客厅的灯暗一些”，AI就能通过MCP与家电沟通，马上调整灯光亮度。从数据查询到任务执行，MCP的弹性特质让AI得以在各行各业施展拳脚，也解释了它近期名声飙升的原因。

MCP最大的长处是标准化与开放性：由于它不依赖特定模型，几乎能与各家AI模型配合，也不受单一厂商的技术生态所限。这意味着开发者无需为每一种集成场景额外撰写定制程序，省时又可避免许多潜在错误。此外，MCP也有望促进一个全新生态体系的形成。a16z的报告提到，一旦MCP普及，技术门槛可能进一步降低，非专业人士也能轻松结合AI与各种应用，为智能代理的商业化打开新的想象。甚至还可能跟区块链技术集成，通过智能合约来实现AI调用与收益分享的去中心化机制，替Web3发展另辟新局。

MCP在现阶段的市场环境下并没有明确的对手，但有几项技术在功能层面上部分重叠：像OpenAI的“Work with Apps”可以让ChatGPT与本机应用互动，但由于它属于专有模式，难以与MCP的开放环境相匹敌。Unified Intent Mediator（UIM）专注在模型间的协调，不同于MCP更着重于“AI与外部工具连接”的设计；LangChain则是用来串联AI工作流程的框架，并非标准化外部集成的方案，可视为和MCP互补而非竞争。

不过，MCP的发展仍有许多问题需要解决：首先，模型间的协作相对耗费计算资源，这在环境限制多或硬件条件不足的情况下，可能成为瓶颈；此外，MCP的通信协议仍需持续优化，才能在效率与正确性更进一步；再来市场竞争也是另一个变量，虽然当前缺少能直接替代MCP的开放协议，但OpenAI的“Work with Apps”已实现了部分目标功能。Sagar Batchu在访谈中预言，未来可能会出现“schema wars”（协议之争），直到有个统一标准成形。假设如果科技巨头推出更强大的专有协议，MCP的竞争优势可能受到冲击。

最后，AI模型本身的进化或许也会淡化MCP的必要性──若未来有模型能不依赖任何中介层就直接读懂外部系统，MCP的角色或将被边缘化。不过，短期内此种情况仍不太可能落实，企业部署还是离不开具备审查与安全管理功能的通用协议，这也是MCP目前的价值核心。

Today @Anthropic is releasing MCP, a framework that allows Claude to run servers, giving it superpowers and effectively turning the Claude app into an API.

We created some server that I think you'll love!

FileSystem: Claude can create, read, and edit files and folders locally.

— Pietro Schirano (@skirano) November 25, 2024

AI技术开发者Pietro Schirano分享MCP实操视频。

随着应用场景不断增加，MCP也有机会成为未来10年AI技术的主要基石之一──从提升开发效率到催生跨领域应用，MCP的潜力相当值得期待。优化很有可能成为AI能持续在不同状况下交替使用的“新HTTP”，就像当年HTTP协议彻底改变了网际网络的生态一样。然而，若竞争对手端出更强大的替代方案、或有强大的模型跳脱协议束缚自创新局，MCP的光环或许就会逐渐消退。但以目前的态势来看，MCP的时代似乎才正要打开。

从去年底的静悄悄亮相，到如今成为AI圈的热门议题，MCP的崛起之路可谓戏剧化。它不仅有效解决了AI模型与外部连接的需求痛点，也仰仗标准化和开放性赢得了技术界的赞赏。无论是开发者性能提升，还是企业应用拓展，MCP都展现出一股改变游戏规则的力量。整体来看，MCP之所以能在近期迅速走红，主要在于它正好抓住了AI发展的关键转折，并以务许可行的方式让AI应用得以更为全面化。

正如Anthropic官方文件所言：“MCP是将AI代理与API之间的缺口补足的产品。”

（首图来源：shutterstock）