“AI的USB-C”时代的到来
2024年末，Anthropic率先推出了模型上下文协议（MCP），推动了AI系统连接的变革。这一开放标准充当通用连接器，实现大型语言模型与外部数据源、工具和环境之间的无缝通信。
其基本原理非常简单：无需为每个AI助手和数据源开发自定义集成，只需一个标准化的协议即可促进任何AI与任何工具之间的发现和交互。可以将其视为“AI的USB-C”，一种统一的接口取代了复杂的专有连接器网络。
MCP的卓越之处不仅在于其技术复杂性，还在于其快速普及。到2025年2月，最初的技术规范已发展成为一个蓬勃发展的生态系统，拥有超过1,000个由社区构建的连接器。这种加速增长源于行业内部罕见的共识，Anthropic最初的发布之后，OpenAI和Google迅速表示支持并采用，从而将MCP确立为事实上的标准。这种合作水平在AI领域是前所未有的。
MCP架构：简洁与强大
MCP架构基于企业开发人员熟悉的客户端-服务器模型。主机应用程序（例如IDE或聊天机器人）连接到多个MCP服务器，每个服务器都公开各种工具或数据源。
安全通信通道利用服务器发送事件（SSE）来流式传输响应。这种简单而灵活的结构支持广泛的应用，从基本文件访问到复杂的多智能体编排。
塑造MCP生态系统的关键参与者
MCP的迅速普及体现在广泛的支持者中，从全球IT公司到GitHub上的开源项目。
1. Anthropic的基础性作用（2024年末）
Anthropic被认为是MCP的创建者，并立即将其作为开放社区标准采用。他们发布了包含Python和TypeScript SDK的全面规范，表明了对开放性的承诺。
具有原生MCP客户端支持的Claude Desktop的发布展示了AI助手如何跨多个工具保持上下文，而不是局限于单个集成。Anthropic提供了文件系统、Git、Slack、GitHub和数据库的参考连接器，为其他人树立了榜样。
Block (Square)和Apollo等早期企业采用者在真实商业环境中验证了MCP，而Zed、Replit和Codeium等开发者工具开始使用该协议增强其AI功能。
2. OpenAI的市场验证（2025年初）
当OpenAI的Sam Altman公开认可MCP，宣布在其产品中实施该协议时，生态系统经历了巨大的推动。这统一了先前相互竞争的AI生态系统，使ChatGPT和Claude可以共享相同的工具池。
OpenAI的集成涵盖其Agents SDK、即将推出的ChatGPT桌面应用程序及其Responses API，从而有效地允许所有由OpenAI驱动的代理利用整个MCP服务器领域。这标志着从其专有插件方法到开放生态系统的重大转变。市场领导者采用标准是转折点的明显标志。
3. Google的企业重点
Google Cloud的Vertex AI平台也紧随其后，其Agent Development Kit（ADK）明确支持MCP，以“使用开放标准为代理配备您的数据”。这与用于智能体间通信的Agent2Agent协议配对，从而为在企业环境中构建多智能体系统创建了全面的框架。
MCP（用于智能体到工具的连接）和Agent2Agent（用于智能体到智能体协作）的结合为复杂的业务工作流程开启了新的可能性。Google的方法因其与包括Salesforce在内的50多家行业参与者的合作而引人注目，这表明其致力于使MCP在各种企业环境中工作。
4. Microsoft的开发者集成
Microsoft已将MCP深度集成到其开发者工具生态系统中，与Anthropic合作发布了官方C# MCP SDK，并将其集成到GitHub Copilot和Microsoft的AI编排框架Semantic Kernel（SK）中。
Microsoft的创新在于将MCP引入软件开发的核心。他们已将VS Code等工具转变为AI增强型环境，在这些环境中，AI不仅建议代码，还主动执行任务。GitHub Copilot现在可以通过MCP接口运行终端命令、修改文件并与存储库交互。他们对开放标准的拥抱，以及通过GitHub、VS Code和Azure的市场影响力，正在加速社区驱动的创新。
超越科技巨头：不断扩展的生态系统
虽然主要参与者提供了大部分基础设施，但边缘正在发生重大创新。一些项目正在以令人着迷的方式推动MCP的边界：
企业Java集成 (Spring AI MCP)
VMware的Spring Framework团队认识到Java开发人员需要一流的MCP支持。他们为MCP客户端和服务器启动了Spring Boot starter，从而可以轻松地为企业Java应用程序创建MCP接口。
这弥合了尖端AI与传统企业软件之间的差距，使Java开发人员可以通过MCP将现有系统（数据库、消息队列、旧版应用程序）公开给AI代理。
集成即服务 (Composio)
Composio已成为MCP服务器的托管中心，提供250多个随时可用的连接器，涵盖云应用程序、数据库等。这个“MCP应用商店”使开发人员可以将他们的AI代理连接到数百种服务，而无需自己托管或编写每个连接器。Composio的创新在于其商业模式，为AI代理提供集成即服务，并处理身份验证和维护的复杂性。
多智能体协作 (CAMEL-AI 的 OWL)
CAMEL-AI研究社区的“优化工作团队学习” (OWL) 框架展示了多个专业AI代理如何协作完成复杂任务，每个代理都配备了不同的MCP工具。
这种方法模仿了人类团队合作，允许代理分配劳动、共享信息和协调。OWL在GAIA多智能体基准测试中名列前茅，平均得分为58.18，证明具有MCP工具的多智能体系统优于孤立的方法。
物理世界集成 (Chotu Robo)
也许最令人着迷的发展是看到MCP扩展到数字领域之外。一位独立开发者Vishal Mysore创建了“Chotu Robo” – 一个由Claude AI通过MCP控制的物理机器人。该机器人使用带有MCP服务器的ESP32微控制器，这些服务器公开电机命令和传感器读数。
该项目证明了MCP在将云AI服务连接到边缘设备方面的多功能性，有可能在IoT和机器人技术领域开辟新的前沿。
使用工具的AI的经济影响
MCP代表了一个关键的基础设施层，它将加速AI代理的部署，使其发挥与人类等效的劳动作用。通过标准化AI与企业系统的连接方式，MCP大大降低了集成成本。这历来是AI采用的最大障碍之一。一种新的经济模式即将到来，在这种模式下，可以像为人类员工提供公司系统访问权限一样，快速为AI代理配备专门的工具。区别在于规模和速度。一旦一个代理可以通过MCP使用工具，任何代理都可以。
这对组织如何构建其数字劳动力具有深远的影响。公司现在可以部署灵活的代理，这些代理可以根据需要发现和使用工具，而不是构建具有有限的、硬编码功能的定制AI助手。
Salesforce的MCP困境：对抗不可避免的事情？
在快速发展的MCP环境中，Salesforce发现自己处于特别脆弱的境地。虽然该公司已在其Agentforce平台上进行了大量投资，但他们一直明显不愿采用其竞争对手正在迅速采用的MCP标准。这种犹豫是可以理解的，但可能目光短浅。MCP从根本上挑战了Salesforce的嵌入式AI策略，因为它使AI助手能够跨多个工具无缝维护上下文，而不是按集成进行隔离。
经济效益引人注目：覆盖解决方案可以以远低于嵌入式AI插件（如Agentforce，每月每用户可能花费30-100美元）的成本将企业数据馈送到各种AI模型中。随着MCP成为将AI与数据源连接的通用标准，Salesforce可能会仅仅降级为记录系统，而真正的智能和用户参与则通过覆盖AI平台进行，这些平台可以与其他企业系统无缝访问Salesforce数据。
Salesforce不愿完全接受开放标准反映了一个典型的创新者困境——在市场发生变化时保护其专有生态系统。对于已经投资于Salesforce以外的多个系统的企业客户而言，MCP无需供应商锁定的集成的承诺提供了一种越来越有吸引力的替代Agentforce的封闭环境方法。
前进的道路：问题与机遇
尽管MCP的采用速度非常快，但仍存在一些问题：
- 安全和治理：随着MCP从localhost发展到基于服务器，企业将如何管理AI代理通过MCP访问敏感系统的权限和审计跟踪？
- 工具发现：随着数千个MCP服务器可用，代理如何智能地选择适合给定任务的工具？
- 多智能体编排：随着复杂的工作流程跨越多个代理和工具，将出现哪些协调和错误处理模式？
- 商业模式：我们是否会看到专门的MCP连接器成为有价值的IP，或者生态系统是否仍主要保持开源？
- 覆盖AI数据访问：Salesforce、SAP等公司将如何响应将它们降级为纯粹数据容器的MCP服务器？
对于企业领导者来说，信息很明确：MCP正在成为AI与您的系统交互的标准方式。现在计划此集成将使您的组织能够在未来几年内利用越来越复杂的AI代理。
对于开发人员来说，机会是巨大的。随着生态系统的扩展，为独特的数据源或专用工具构建MCP服务器可能会创造巨大的价值。
随着该标准的不断成熟，我们可能会看到各个行业出现更多创新应用。首先理解和采用MCP的公司将在有效部署使用工具的AI方面具有显着优势。