В настоящия пейзаж на изкуствения интелект една концепция генерира значителен шум: MCP, или Model Context Protocol (Протокол за контекст на модели). Изненадващо е, че вниманието около тази протоколна система засенчи дори последните версии на модели от OpenAI, превръщайки се в централна точка на индустриалните дискусии.
Внезапният скок в популярността на Agent технологията, подтикнат от възхода на Manus, подхрани ентусиазма на глобалните разработчици. MCP, позициониран като ‘унифициран протокол’ за извикване на Agent инструменти, бързо набра скорост, осигурявайки подкрепа от големи AI играчи като OpenAI и Google само за два месеца. Това бързо изкачване превърна MCP от относително неясна техническа спецификация в основополагащ стандарт в рамките на AI екосистемата, отбелязвайки ‘феноменално събитие’ в сферата на AI инфраструктурата.
Въпреки това, с отшумяването на първоначалното вълнение, се появяват критични въпроси: Дали MCP е наистина универсално приложим? Дали очакванията за неговите възможности не са станали преувеличени?
Това изследване се задълбочава в произхода на MCP, анализирайки неговите основни силни страни и ограничения, изяснявайки преобладаващите погрешни схващания и проучвайки потенциалната му бъдеща траектория. Целта не е да се отхвърли присъщата стойност на MCP, а по-скоро да се насърчи по-основателно разбиране на неговата роля и граници. Само чрез такава яснота може да бъде напълно реализиран неговият потенциал.
Разкриване на MCP: Унифициран протокол за извикване на инструменти
Дефиниране на MCP
MCP е отворен технически протокол, предназначен да стандартизира начина, по който Large Language Models (LLMs) (Големи езикови модели) взаимодействат с външни инструменти и услуги. Мислете за него като за универсален преводач в света на AI, позволяващ на AI моделите да ‘разговарят’ с широк набор от външни инструменти. Той осигурява общ език и структура за LLMs да заявяват и използват функционалности, предлагани от различни приложения и услуги.
Необходимостта от MCP
Преди появата на MCP, извикването на AI инструменти беше затруднено от две основни предизвикателства:
- Фрагментация на интерфейса: Всеки LLM използваше различни формати на инструкции, докато всеки API на инструмент имаше свои уникални структури от данни. Разработчиците бяха принудени да пишат потребителски код за връзка за всяка комбинация, което водеше до сложен и неефективен процес на разработка.
- Неефективност на разработката: Този подход на ‘превод един към един’ се оказа скъп и труден за мащабиране. Това беше подобно на наемането на специализиран преводач за всеки чуждестранен клиент, което възпрепятстваше производителността и гъвкавостта.
MCP адресира тези проблеми, като предоставя стандартизирана рамка за LLMs да взаимодействат с външни инструменти, опростявайки процеса на разработка и позволявайки по-голяма мащабируемост.
Разбиране на функционалността на MCP
Техническата архитектура на MCP може да бъде концептуализирана като система, състояща се от три основни компонента: MCP Host, MCP Client и MCP Server. Тези елементи работят синергично, за да улеснят безпроблемната комуникация между AI моделите и външния свят.
За да разберете ролята на MCP, помислете за модерна корпоративна среда. В тази аналогия:
- Потребителите представляват висши ръководители, отговорни за разбирането на нуждите на потребителите и вземането на окончателни решения.
- Large Language Models (LLMs) (Големи езикови модели) (като Claude или GPT) разбират изпълнителните инструкции, планират стъпките на задачите, определят кога да използват външни услуги и консолидират информацията, за да предоставят отговори.
- Agent Systems (Агентни системи) функционират като лични асистенти или изпълнителни секретари, изпълняващи задачи, както е указано.
- MCP действа като стандартизирана комуникационна платформа или система за достъп до корпоративни услуги, използвана от секретарите. Той не взема решения, а вместо това следва инструкции, комуникирайки с различни доставчици на услуги в унифициран формат и протокол.
Преди MCP, AI взаимодействието с външни инструменти беше подобно на ера на хаотични комуникационни стандарти. Всеки път, когато секретар (Agent) трябваше да се свърже с различен отдел или външен доставчик, те трябваше да използват различно комуникационно устройство или софтуер. Това изискваше запознаване с разнообразни системи, което водеше до неефективност. Разработчиците трябваше да пишат отделен код за връзка за всеки инструмент, което водеше до загуба на време и ограничена мащабируемост.
MCP рационализира този процес, като предоставя унифицирана комуникационна платформа, позволяваща на секретарите да се свързват с всеки отдел или доставчик на услуги, използвайки същата система и комуникационен протокол. Разработчиците трябва да внедрят MCP интерфейса само веднъж, което позволява на AI системите да взаимодействат с всички инструменти, които поддържат протокола.
MCP: Кутия с инструменти, изградена върху Function Call
От решаващо значение е да се разбере, че MCP не е заместител на традиционния Function Call (Извикване на функция); по-скоро той е допълващ компонент, който подобрява неговите възможности.
Function Call е основният механизъм, чрез който LLMs взаимодействат с външни инструменти или APIs. Това е основна възможност на LLMs, позволяваща им да идентифицират кога е необходим инструмент и какъв тип инструмент е необходим.
MCP действа като система за класификация на инструменти, предоставяйки структурирана рамка за организиране и достъп до различни инструменти. Следователно MCP не заменя Function Call, а по-скоро работи в комбинация с Agents за изпълнение на сложни задачи.
Пълният процес на извикване на инструмент включва комбинация от ‘Function Call + Agent + MCP System’.
По същество LLM изразява необходимостта да се извика конкретен инструмент чрез Function Call. Agent следва инструкциите за изпълнение на извикването на инструмента, докато MCP предоставя стандартизирана спецификация за извикване на инструмента.
Помислете за следната аналогия: шеф (потребител) иска кафе. В офиса (MCP Host) офис мениджърът (LLM) инструктира секретаря (Agent) да купи Americano (Function Call). Секретарят проверява списъка с доставчици и установява, че доставчик на кафе Americano се е интегрирал или с Meituan, или с унифицираната система за обществени поръчки на компанията (имплементиран MCP Server). След това секретарката намира доставчика в системата за обществени поръчки (MCP Client) и прави поръчка.
Преди това, без MCP, когато LLM издадеше Function Call, Agent щеше да преведе и да се свърже директно с API, за да извика инструмента. Всеки API изискваше отделен режим на извикване и определен списък с инструменти и режим на извикване, който Agent да интерпретира. С MCP много APIs могат да бъдат поръчани директно чрез MCP Client на доставчика, спестявайки време и усилия на Agent. Въпреки това, Function Call на LLM остава непроменен, все още във формат {tool: ‘buy coffee’, ‘type’: ‘Americano’}.
Чрез разграничаване между Function Call и MCP става ясно, че MCP не определя кой инструмент да се използва, нито се занимава с планиране на задачи или потребителско намерение. Тези аспекти попадат в обхвата на Agent слоя. MCP просто предоставя унифициран интерфейс на инструмент, превръщайки се в признат стандартен протокол в рамките на индустрията.
Предизвикателства пред развитието и пазарен пейзаж на MCP
Разработъчната загадка
От февруари насам AI общността за разработка е свидетел на ‘златна треска за MCP’. В отсъствието на официален магазин за приложения, хиляди инструменти доброволно се интегрираха с MCP протокола в рамките на три месеца.
Този бърз растеж изведе MCP в светлината на прожекторите на индустрията, но също така разкри пропастта между стремеж и реалност. Първоначално разработчиците гледаха на MCP като на ‘универсален ключ’, но установиха, че е по-скоро ‘специализиран гаечен ключ’, превъзхождащ в определени сценарии, но доказано по-малко ефективен в други.
Участниците в MCP могат да бъдат категоризирани като локални клиентски приложения, облачни клиентски приложения и разработчици на MCP сървъри. Локалните приложения са подобни на локалните AI асистенти, докато облачните клиентски приложения приличат на уеб-базирани версии на ChatGPT. Разработчиците на MCP сървъри са действителните доставчици на инструменти, които трябва да препакетират своите APIs, за да отговарят на MCP правилата.
Появата на MCP беше първоначално приветствана от локалните клиентски приложения, но облачните клиентски приложения и разработчиците на MCP сървъри се сблъскаха с предизвикателства.
MCP произхожда от приложението Claude Desktop на Anthropic, първоначално проектирано като интерфейсен протокол за извикване на локални файлове и функции, дълбоко вкоренен в нуждите на клиентската страна.
За потребителите на локални клиенти MCP представляваше революция, предлагайки безкрайно разширяема кутия с инструменти, която позволяваше на потребителите непрекъснато да разширяват възможностите на своите AI асистенти.
Локални клиентски приложения като Cursor и Claude Desktop използваха MCP, за да позволят на потребителите динамично да добавят инструменти въз основа на индивидуални нужди, постигайки неограничено разширяване на възможностите на AI асистента.
MCP адресира основен проблем при разработката на локални клиенти: как да се даде възможност на AI приложенията безпроблемно да взаимодействат с локални среди и външни инструменти, без да се разработват отделни интерфейси за всеки инструмент. Този унифициран протокол значително намалява разходите за интеграция, предоставяйки на малки стартиращи компании и индивидуални разработчици пряк път към изграждането на AI приложения с богати функции с ограничени ресурси.
Въпреки това, привлекателността на MCP намалява, когато се обмисля разработката от страна на сървъра (MCP Server) и облачните клиенти. Ранните версии на MCP използваха механизъм с двойна връзка за облачни сървъри (отдалечени), използвайки SSE дълга връзка за еднопосочно предаване на съобщения от сървъра към клиента и HTTP къса връзка за изпращане на съобщения.
Този подход работеше добре за навременна обратна връзка и намеса на потребителите, но създаде поредица от инженерни предизвикателства в сървърни среди.
Първо, внедряването на MCP интерфейса представлява допълнително натоварване за големите доставчици на корпоративни услуги, без непременно да води до съответните ползи. Тези услуги често имат зрели API системи и предоставянето на допълнителен MCP адаптационен слой може само да увеличи разходите за поддръжка, без да създава съществена стойност. Много приложения на корпоративно ниво предпочитат затворени, контролируеми механизми за извикване на инструменти пред отворената екосистема на MCP.
Освен това, за да обработват извиквания с висока честота, MCP услугите често трябва да бъдат мащабирани до многосървърни архитектури. Моделът с двойна връзка на MCP въвежда сложността на адресирането между машини. Когато е установена дълга връзка на един сървър и заявка е насочена към друг сървър, е необходим допълнителен механизъм за излъчваща опашка, за да координира тези разпределени връзки, което значително увеличава трудността при внедряване и разходите за поддръжка.
Второ, MCP има ограничения в сферата на облачните приложения. Облачните AI Agents (сървърни Agents) обикновено работят в безсъстоятелни услуги, обработвайки задачи след приемане и освобождавайки ресурси след завършване. Използването на MCP Client от страна на сървъра изисква временно създаване на SSE връзка, изпращане на заявка за извикване на инструмент, получаване на резултата от SSE и след това затваряне на SSE връзката, което е неефективен подход, който увеличава сложността и намалява производителността. Една RPC заявка трябва да бъде достатъчна в този сценарий.
На практика облачните приложения, използващи MCP, често разчитат на предварително зададени набори от инструменти и не използват възможността за подпис на MCP за динамично откриване на инструменти и гъвкаво зареждане.
Режимът на взаимодействие с данни на облачните среди ограничава възможността за свободно използване на инструменти, както MCP е предвидил. Той изисква силно стандартизиран процес за извикване на конкретни, кодирани инструменти, жертвайки гъвкавостта.
Екипът на MCP демонстрира отзивчивост към обратната връзка от потребителите. След получаване на обратна връзка от разработчиците от страна на сървъра, MCP актуализира протокола си на 26 март, заменяйки оригиналния SSE транспорт с поточно предаван HTTP транспорт. Новият протокол поддържа както сценарии за безсъстоятелни услуги, които изискват само единични заявки за извикване на инструменти, така и изисквания за предаване в реално време, които преди това бяха изпълнени чрез HTTP + SSE двойни връзки.
Тези подобрения предполагат, че настоящите проблеми с MCP произтичат от първоначални ограничения в дизайна, но не са непреодолими.
Пазарният хаос
Друго предизвикателство, пред което е изправен MCP, е ниската използваемост на много имплементации на пазара.
Настоящият MCP пазар преживява типичен цикъл на технологична шумотевица. Подобно на хаоса на ранния App Store, по-малко от 20% от хилядите MCP инструменти, които са налични в момента, имат практическа стойност. Много имплементации имат сериозни проблеми, вариращи от прости грешки в конфигурацията до пълна неизползваемост. Някои са пуснати на пазара набързо без адекватно тестване, докато други са експериментални продукти, които никога не са били предназначени за практическа употреба.
По-фундаментален проблем е, че много MCP имплементации може да не са необходими на пазара. Много инструменти, предлагани чрез MCP, са просто препакетирани APIs, които вече са били налични и използвани преди появата на MCP, добавяйки малка уникална стойност.
Например, десетки услуги за търсене се предлагат чрез MCP, но тяхното качество варира значително. Някои услуги може да са неточни или бавни, което ги прави по-малко желани от съществуващите решения.
Освен това, MCP няма стабилна система за оценка, което затруднява Agents да избират най-подходящия инструмент въз основа на надеждни показатели. Този неефективен процес на подбор хаби изчислителни ресурси, удължава времето за завършване на задачи и влошава потребителското изживяване.
Липсата на система за оценка затруднява агентите да изберат най-подходящия инструмент. Ако множество MCP услуги предлагат инструменти с подобни имена и описания, агентът може да се затрудни да избере най-добрата опция, което води до загуба на токени и намалена ефективност.
Най-успешните AI приложения често възприемат обратния подход, предоставяйки по-точни инструменти, а не по-голямо количество инструменти. Manus, например, избра да изгради вътрешни приложения вместо да приеме MCP протокола, въпреки съществуването му. Manus приоритизира точността и стабилността на повикванията пред интегрирането с MCP екосистемата.
Кодови редактори като Cursor имат вградени функции за разработка, което прави повечето външни MCP инструменти излишни.
Настоящото хаотично състояние на MCP пазара не е непременно признак на неуспех, а по-скоро необходим етап на растеж за всяка зараждаща се технологична екосистема. Историческият прецедент предполага, че това първоначално свръхразширяване постепенно ще се сближи чрез пазарни механизми за подбор, оставяйки след себе си най-ценните елементи.
Този процес ще позволи на индустрията да се поучи от настоящите предизвикателства и да създаде по-силна и надеждна MCP рамка. Подобно на това как дот-ком балонът доведе до променящи играта иновации в електронната търговия и социалните медии, тенденцията MCP може да доведе до по-рационализирана и ценна екосистема от инструменти.
Отвореното отношение на екипа на MCP към обратната връзка от потребителите е окуражаващо и индустрията се нуждае от по-добри инструменти за оценка и гарантиране на качеството на MCP услугите, което ще помогне да се направи екосистемата по-използваема.
MCP е добър, не е панацея
Проблемите, споменати по-горе, произтичат от ограниченията и недостатъците на MCP, подчертавайки какво може да постигне реалистично. Въпреки това, други критики идват от нереалистични очаквания.
Една скорошна критика етикетира MCP като дефектен протокол, защото не диктува моделите на взаимодействие между LLMs и MCP.
Някои очакват MCP автоматично да подобри вземането на решения от AI системата или да повиши ефективността на планирането на задачи. Това очакване обърква инструменти с занаятчии.
Проблемът произтича от когнитивен несъгласуваност - очакване комуникационен протокол да изпълнява задачи на интелигентна система. Това е като да обвинявате USB, че не редактира снимки, или да обвинявате 5G стандартите, че не пишат код. MCP е предимно стандартизиран ‘инструментен контакт’, гарантиращ съвместимост на щепселите, а не диктуващ кой уред да се използва или как.
Ефективността на извикването на инструменти на Agent зависи от фактори като владеене на подбор на инструменти, умения за планиране на задачи и разбиране на контекста, нито един от които не попада в обхвата на MCP. MCP гарантира само стандартизиран интерфейс на инструмент, а не как тези инструменти ще бъдат избрани и комбинирани.
Често търсим сребърни куршуми в технологиите, универсално приложими решения. Подобно на аксиомата на софтуерното инженерство ‘няма сребърен куршум’, използването на AI инструменти няма магическо решение. Силната AI система се нуждае от проектирани компоненти: LLMs за разбиране и генериране, рамки на Agent за планиране и изпълнение и MCP, фокусиран върху унифицирани интерфейси на инструменти.
MCP показва добър протоколен дизайн - фокусиране върху един проблем и решаването му добре, а не върху всички. Неговата сдържаност му помага да напредне в интегрирането на инструменти от страна на клиента.
Субекти като Qwen на Alibaba, ‘Xinxiang’ на Baidu и Kouzi Space на ByteDance прегръщат MCP протокола, опитвайки се да установят по-ефективни вътрешни MCP екосистеми.
Въпреки това, има ключови разлики в разположението: Baidu и ByteDance са по-агресивни. Baidu опитва C-end подход, интегрирайки няколко AI модела и външни инструменти чрез ‘Xinxiang’ (Kokone), използвайки MCP протокола, предимно за мобилни устройства, за да се интегрира в ежедневието на потребителя и да насърчи приемането.
Kouzi Space на ByteDance има 60+ MCP разширителни плъгина. Достъпно чрез уеб страница, то също така стартира AI-native IDE, Trae, което поддържа MCP, предимно насочено към сценарии за производителност.
Alibaba интегрира MCP протокола в продукти като Alipay, позволявайки извикване на AI инструменти с едно кликване, и с отворен код Qwen3 модела, който поддържа MCP протокола, подобрявайки възможностите на Agent.
Разработчиците на Tencent Cloud пуснаха AI пакет за разработка, който поддържа MCP услуги за хостинг на плъгини. Големият модел двигател за знания на Tencent Cloud позволява на потребителите да извикват MCP плъгини. Интелигентният агент за разработка на софтуер Craft, стартиран от CodeBuddy на Tencent Cloud, е съвместим с MCP отворената екосистема. В допълнение, Tencent Maps и Tencent Cloud Storage пуснаха свой собствен MCP SERVER.
Използването на AI инструменти може да се развие от директна, работа с един инструмент към професионално Agent сътрудничество, точно както стиловете на програмиране се развиха от асемблерен език към обектно-ориентиране.
В тази парадигма MCP може просто да стане част от основната инфраструктура, вместо интерфейс, обърнат към потребителя или разработчика. По-пълен план може да изисква архитектури като Agent to Agents (A2A) за подобряване на планирането на задачи и ефективността на подбора на инструменти чрез увеличаване на нивата на абстракция.
Като върнем MCP към ролята му на ‘протокол’, можем да признаем истинската му сила да стимулира индустриалната стандартизация - това може да е най-ценният момент на ‘демистификация’ в технологичната еволюция.