模型上下文协议（MCP）的出现，预示着人工智能应用生态系统即将发生根本性变革。 由 Anthropic 于2024年11月推出的 MCP，旨在规范 AI 应用程序与其训练数据之外的世界进行交互的方式。正如 HTTP 和 REST 为 Web 应用和服务间的连接奠定了基础，MCP 正在为 AI 模型与各种工具的连接建立统一的标准。
虽然关于 MCP 的技术解读已屡见不鲜，但其作为一项“标准”的真正力量往往被忽视。标准化的意义远不止于技术上的统一，它更能催生增长的飞轮效应。早期采纳者将能乘势而上，而忽视者则可能落后于时代。
从混乱走向情境:MCP 如何赋能 AI 应用
想象一下像 Lily 这样的产品经理，她需要同时在 Jira、Figma、GitHub、Slack、Gmail 和 Confluence 等多个工具之间切换，以推进项目。直到大型语言模型（LLM）出现，并在信息整合方面展现出卓越的能力，她才看到一线曙光。如果能将团队使用的所有工具都接入到一个模型中，就能实现自动更新、草拟沟通内容并按需解答疑问。
然而，当时的每个模型都有其连接服务的独特方式，这使得每次集成都将 Lily 更深地绑定在特定供应商的平台上。每当需要接入新的服务（例如 Gong 的通话记录）时，都意味着需要构建新的定制连接，这无疑增加了未来切换到更优 LLM 的难度。
MCP 的出现改变了这一切。这个开放协议标准化了上下文信息流向 LLM 的方式，并迅速获得了 OpenAI、AWS、Azure、Microsoft Copilot Studio 以及即将加入的 Google 等行业巨头的支持。官方 SDK 覆盖了 Python、TypeScript、Java、C#、Rust、Kotlin 和 Swift 等主流编程语言，社区也积极贡献了 Go 等其他语言的 SDK。MCP 的普及速度令人瞩目。
如今，Lily 可以通过 Claude 运行各种功能，并通过本地 MCP 服务器连接到她的工作应用。状态报告自动生成草稿，领导层更新只需一个简单的提示即可完成。随着新模型的出现，她可以轻松替换底层模型，而无需重新构建任何集成。甚至在她编写代码时，也可以在 Cursor 中使用 OpenAI 的模型，并与 Claude 共享同一个 MCP 服务器，让 IDE 能够理解她正在构建的产品。MCP 让这一切变得无缝衔接。
标准的力量与影响:重塑 AI 生态系统
Lily 的故事揭示了一个朴素的真理:用户厌倦了碎片化的工具，反感被供应商锁定，企业也不希望每次更换模型都必须重写集成。人们渴望自由地选择和使用最佳工具，而 MCP 正是实现这一愿景的关键。
标准化带来的影响是深远的:
- 缺乏强大公共 API 的 SaaS 提供商将面临淘汰风险。 MCP 工具依赖于这些 API，客户将要求为其 AI 应用提供支持。随着事实标准的形成，缺乏开放 API 将不再是可接受的理由。
- AI 应用开发周期将大幅缩短。 开发者无需再为简单的 AI 应用编写自定义集成代码，而是可以直接将 MCP 服务器与现成的 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf）集成。
- 转换成本将显著降低。 由于集成与特定模型解耦，企业可以在 Claude、OpenAI 和 Gemini 等不同模型之间自由切换，甚至混合使用，而无需重建底层基础设施。未来的 LLM 提供商将受益于围绕 MCP 构建的现有生态系统，从而专注于提升模型本身的性价比。
利用 MCP 应对挑战:标准化进程中的摩擦
任何标准的推行都会带来新的挑战，MCP 也不例外:
- 信任至关重要。 目前涌现了大量的 MCP 注册中心和由社区维护的服务器，但如果无法控制或信任服务器的运营方，就可能面临将敏感信息泄露给未知第三方的风险。SaaS 公司应提供官方服务器，开发者应优先选择官方服务器。
- 质量参差不齐。 API 不断发展，维护不善的 MCP 服务器很容易与最新的 API 不同步。LLM 依赖高质量的元数据来选择合适的工具，而目前缺乏权威的 MCP 注册中心，这更加凸显了来自可信机构的官方服务器的重要性。SaaS 公司应随着 API 的更新维护其服务器，开发者应寻求官方服务器。
- 大型 MCP 服务器会增加成本并降低实用性。 将过多的工具捆绑到单个服务器中会增加 token 消耗，并使模型面临过多的选择，导致混淆。构建和分发小型化、专注于特定任务的服务器至关重要。
- 授权和身份验证挑战依然存在。 这些问题在 MCP 出现之前就已存在，MCP 并未完全解决。例如，赋予 LLM 发送邮件的能力时，需要谨慎控制其行为，避免超出预期范围的操作。对于高风险操作，人工监督仍然至关重要。
展望未来:MCP 引领 AI 应用基础设施变革
MCP 并非昙花一现的炒作，而是人工智能应用基础设施的根本性转变。
如同以往被广泛采纳的标准一样，MCP 正在构建一个自我强化的飞轮:每一个新的服务器、每一个新的集成、每一个新的应用程序都在增强其影响力。
新的工具、平台和注册中心正在不断涌现，旨在简化 MCP 服务器的构建、测试、部署和发现过程。随着生态系统的不断发展，AI 应用将提供更简洁的接口来接入新的功能。采用 MCP 协议的团队将能够更快地交付产品，并提供更完善的集成方案。提供公共 API 和官方 MCP 服务器的公司将能积极参与到集成生态中，而那些行动迟缓者则可能逐渐失去竞争力。
正如 Postman 的产品负责人 Noah Schwartz 所言，标准化正在成为驱动下一波人工智能创新浪潮的隐秘而强大的力量。
