模型上下文协议 (MCP)：标准化 AI 与释放创新
虽然对越来越大型的 AI 模型的不懈追求占据了新闻头条，但一场更安静、更深刻的革命正在进行：标准化。 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的模型上下文协议 (MCP) 旨在通过标准化 AI 应用程序与其初始训练数据之外的世界的交互方式来重塑 AI 格局。 可以将其视为 AI 世界的 HTTP 和 REST，为 AI 模型提供连接外部工具和服务的通用语言。
虽然无数文章剖析了 MCP 的技术方面，但其真正的力量在于其成为普遍标准的潜力。 标准不仅仅是技术的组织框架； 它们是指数增长的催化剂。 早期采用者将乘着创新浪潮，而忽视它的人则有被抛在后面的风险。 本文探讨了 MCP 的重要性、它带来的挑战以及它对 AI 生态系统的变革性影响。
从混乱到上下文：MCP 革命
想象一下莉莉，一家繁华的云基础设施公司的产品经理。 她的日常工作包括在各种工具（如 Jira、Figma、GitHub、Slack、Gmail 和 Confluence）中处理多个项目。 像当今快节奏工作环境中的许多人一样，她不断受到信息和更新的轰炸。
到 2024 年，莉莉认识到大型语言模型 (LLM) 在综合信息方面的卓越能力。 她设想了一个解决方案：将她团队所有工具中的数据输入到一个模型中，以自动执行更新、生成通信并按需回答问题。 然而，她很快意识到每个模型都有自己连接外部服务的专有方式。 每次集成都将她更深地拉入单一供应商的生态系统，使得将来切换到更好的LLM 变得越来越困难。 例如，集成来自 Gong 的成绩单需要构建另一个自定义连接。
进入 Anthropic 的 MCP：一种旨在标准化上下文如何流向 LLM 的开放协议。 这项举措迅速获得关注，并获得了 OpenAI、AWS、Azure、Microsoft Copilot Studio，最终是 Google 等行业巨头的支持。 官方软件开发工具包 (SDK) 针对流行的编程语言（如 Python、TypeScript、Java、C#、Rust、Kotlin 和 Swift）发布。 社区驱动的 Go 和其他语言的 SDK 很快也随之而来，加速了采用。
今天，莉莉利用 Claude，通过本地 MCP 服务器连接到她的工作应用程序，从而简化了她的工作流程。 状态报告自动生成，领导更新只需一个提示即可完成。 在评估新模型时，她可以无缝集成它们，而不会中断她现有的集成。 当她从事个人编码项目时，她使用带有 OpenAI 模型的 Cursor，连接到她与 Claude 一起使用的同一个 MCP 服务器。 由于 MCP 提供的易于集成，她的 IDE 可以无缝地理解她正在构建的产品。
标准化的力量和意义
莉莉的经历突出了一个基本事实：用户更喜欢集成工具，不喜欢供应商锁定，并希望避免每次切换模型时都重写集成。 MCP 使使用者能够自由选择最适合工作的工具。
但是，标准化也带来需要考虑的影响。
首先，缺乏强大的公共 API 的 SaaS 提供商很容易过时。 MCP 工具依赖于这些 API，并且客户将越来越要求支持 AI 应用程序。 随着 MCP 成为事实上的标准，SaaS 提供商再也无法忽视他们的 API。
其次，AI 应用程序的开发周期有望显着加快。 开发人员不再需要编写自定义代码来测试简单的 AI 应用程序。 相反，他们可以将 MCP 服务器与现成的 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf）集成。
第三，切换成本正在崩溃。 由于集成与特定模型脱钩，因此组织可以在不重建基础设施的情况下从 Claude 迁移到 OpenAI 到 Gemini，甚至混合模型。 未来的 LLM 提供商将受益于 MCP 周围现有的生态系统，从而使他们能够专注于提高价格性能。
应对 MCP 的挑战
虽然 MCP 提供了巨大的潜力，但它也引入了新的摩擦点，并留下了一些尚未解决的现有挑战。
信任：提供数千个社区维护的服务器的 MCP 注册表的激增引起了对安全性的担忧。 如果你不控制服务器，或者不信任控制服务器的一方，你可能会将敏感数据暴露给未知的第三方。 SaaS 公司应提供官方服务器来减轻此风险，开发人员应优先使用它们。
质量：API 会不断发展，维护不善的 MCP 服务器很容易过时。 LLM 依赖高质量的元数据来确定使用哪些工具。 缺乏权威的 MCP 注册表加强了对来自受信任提供商的官方服务器的需求。 SaaS 公司应在其 API 不断发展时勤奋地维护其服务器，开发人员应支持官方服务器以提高可靠性。
服务器大小：使用过多的工具过度加载单个服务器会导致通过令牌消耗增加成本，并使模型承受过多的选择。 如果 LLM 有权访问过多的工具，它们可能会感到困惑，从而导致不太理想的体验。 更小、以任务为中心的服务器将至关重要。 在构建和部署服务器时请记住这一点。
授权和身份：即使使用 MCP，授权和身份管理的挑战仍然存在。 考虑莉莉的场景，她授予 Claude 发送电子邮件的能力，指示它“快速向 Chris 发送状态更新”。 LLM 可能不会向她的老板 Chris 发送电子邮件，而是可能会向她联系人列表中的每个“Chris”发送电子邮件，以确保消息已送达。 对于需要良好判断力的行动，人工监督仍然至关重要。 例如，莉莉可以设置一系列审批或限制电子邮件收件人的数量，从而增加一定程度的控制。
AI 的未来：拥抱 MCP 生态系统
MCP 代表了支持 AI 应用程序的基础设施的范式转变。
像任何被广泛采用的标准一样，MCP 正在创建一个良性循环。 每个新的服务器、集成和应用程序都会增强其动力。
新的工具、平台和注册表正在涌现，以简化构建、测试、部署和发现 MCP 服务器的过程。 随着生态系统的成熟，AI 应用程序将提供直观的界面，用于插入新功能。 采用 MCP 的团队将能够更快地开发产品，并具有更好的集成能力。 提供公共 API 和官方 MCP 服务器的公司可以将自己定位为这个不断发展的格局中不可或缺的参与者。 然而，后来的采用者将面临保持相关的艰苦斗争。
采用 MCP 并非没有潜在的陷阱，这就是为什么组织必须保持警惕和积极主动，以确保它们在最大限度地提高收益的同时减轻风险。
建立明确的治理和政策
为确保安全和合乎道德地使用支持 MCP 的 AI 应用程序，组织必须建立明确的治理政策。 这包括定义可接受的用例、访问控制和数据隐私协议。 定期审查和更新这些政策将有助于解决新兴风险并确保符合不断发展的法规。
投资培训和教育
随着 MCP 变得越来越普遍，为开发人员和最终用户投资培训和教育至关重要。 开发人员需要了解协议的细微差别以及构建安全可靠的集成的最佳实践。 最终用户需要了解支持 MCP 的 AI 应用程序的功能和局限性，以及如何负责任地使用它们。
监控和审计
组织应实施强大的监控和审计系统，以跟踪支持 MCP 的 AI 应用程序的使用情况，并识别潜在的安全漏洞或滥用情况。 这包括监控 API 调用、数据访问模式和用户活动。 定期审计可以帮助确保符合治理政策并确定需要改进的领域。
协作和分享最佳实践
AI 格局在不断发展，对于组织而言，协作和分享采用和管理 MCP 的最佳实践至关重要。 这可以通过行业论坛、开源项目和协作研究计划来实现。 通过共同努力，组织可以集体解决挑战并最大限度地发挥 MCP 的优势。
拥抱多模式方法
虽然 MCP 侧重于标准化 AI 模型和外部工具之间的连接，但组织还应考虑采用多模式 AI 方法。 这涉及结合不同类型的 AI 模型和数据源，以创建更全面和强大的解决方案。 例如，将 LLM 与计算机视觉模型相结合可以使 AI 应用程序能够理解文本和图像。
专注于以人为本的设计
在开发支持 MCP 的 AI 应用程序时，优先考虑以人为本的设计原则至关重要。 这意味着设计直观、易于访问且符合人类需求和价值观的应用程序。 通过专注于以人为本的设计，组织可以确保负责任且合乎道德地使用 AI 应用程序。
培养创新文化
最后，组织应培养一种创新文化，鼓励实验和持续改进。 这包括为开发人员提供他们探索 MCP 新可能性以及从成功和失败中学习所需的资源和支持。 通过拥抱创新文化，组织可以保持领先地位并释放 MCP 的全部潜力。
总而言之，MCP 是一种变革性技术，具有彻底改变 AI 格局的潜力。 通过标准化 AI 模型和外部工具之间的连接，MCP 使开发人员能够构建更强大和通用的 AI 应用程序。 但是，组织必须解决信任、质量和服务器大小的挑战，以确保安全和负责任地使用 MCP。 通过建立明确的治理政策、投资培训和教育以及培养创新文化，组织可以释放 MCP 的全部潜力并推动下一波 AI 创新。