人工智能（AI）正迅速渗透到商业世界的各个角落，但这些系统的有效性取决于它们适应并智能响应动态环境的能力。随着组织越来越多地采用机器学习和生成式AI，通用型模型的局限性变得越来越明显。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种突破性的框架，旨在弥合AI的理论潜力与在现实商业场景中的实际应用之间的差距。
对上下文感知AI的需求
向上下文感知AI的转变是由对以下系统的需求驱动的：不仅能处理信息，还能理解其在更广泛的运营环境中的相关性和含义。这种演变超越了基本的聊天机器人集成和独立的模型，需要能够精确响应、适应不断变化的条件并无缝集成到现有业务工作流程中的AI解决方案。
MCP通过提供对实时数据、工具和工作流程的结构化访问，使AI系统能够超越孤立的任务。这种能力对于做出需要全面理解当前情况的知情、业务关键型决策至关重要。
模型上下文协议的工作原理：深入探讨
MCP为AI系统配备了必要的框架，以保持连续性，优先处理相关信息并访问相关记忆。与早期专注于诸如代码完成等狭窄任务的协议（如语言服务器协议 Language Server Protocol, LSP）不同，MCP授予模型对更广泛工作流程的访问权限，包括文档检索、用户历史记录和特定于任务的功能。
MCP的机制
- 上下文分层（Context Layering）： MCP使AI模型能够同时访问和处理多个上下文层，从用户意图到实时系统数据和策略规则。可以根据特定任务对这些层进行优先级排序或过滤，从而使AI能够专注于相关信息，而不会被无关的细节淹没。
- 会话持久性（Session Persistence）： 与每次交互后重置的传统AI系统相比，MCP支持模型保留其状态的长时间运行的会话。此功能使AI能够从中断的地方继续，使其对于多步骤流程（如入职、计划和复杂的审批）非常有价值。
- 模型-记忆集成（Model-Memory Integration）： MCP通过将模型连接到外部记忆系统（包括结构化数据库、向量存储和公司特定的知识库）来超越模型内置记忆的限制。此集成允许模型回忆超出其初始训练范围的事实和决策，从而确保它可以访问全面的知识库。
- 交互历史管理（Interaction History Management）： MCP会仔细跟踪模型与用户（或其他系统）之间的过去交互，从而为模型提供对该历史记录的结构化访问。此功能有助于更智能的跟进，提高连续性，并最大程度地减少跨时间和渠道重复提问的需求。
实施模型上下文协议的益处
强大的模型上下文协议将AI从单纯的助手转变为团队可靠的扩展。当模型始终如一地了解您的系统、工作流程和优先级时，其输出质量会显着提高，同时摩擦会显着减少。对于投资于可扩展AI的领导团队而言，MCP代表了从实验到可靠结果的清晰路径。
MCP的主要优势
- 提高对模型输出的信任和信心： 当AI决策植根于真实世界的上下文中时，用户更有可能在关键工作流程中信任和依赖它们。这种可靠性可以增强内部信心并加速团队的采用。
- 改善合规性： MCP可以在交互过程中显示相关的策略和规则，从而最大程度地降低不合规输出的风险。此功能在金融和医疗保健等高度监管的行业中尤其重要。
- 提高运营效率： 模型浪费在请求重复输入或产生偏离目标结果上的时间更少，从而减少了返工和降低了支持成本。这种效率使团队可以专注于更高价值的任务。
- 更好的协作和知识共享： MCP为AI提供对共享工具和内容的结构化访问，从而促进团队之间更好的协调。它还可以通过减少孤立的交互来促进跨部门的连续性。
- 更强大的创新基础： 借助MCP，公司可以构建更高级的AI工具，而无需每次都从头开始，从而为更复杂、上下文感知的应用程序打开了大门，这些应用程序可以与业务同步发展。
模型上下文协议的实际应用
一些主要的科技公司已经采用了模型上下文协议，利用其功能来简化开发、增强AI的日常实用性并减少工具和团队之间的摩擦。
MCP应用示例
- Microsoft Copilot 集成： 微软将MCP集成到Copilot Studio中，以简化构建AI应用程序和代理的过程。此集成使开发人员能够创建可以与数据、应用程序和系统无缝交互的助手，而无需为每个连接编写自定义代码。在Copilot Studio中，MCP使代理能够从会话、工具和用户输入中提取上下文，从而在复杂的任务中获得更准确的响应并提高连续性。例如，销售运营团队可以开发Copilot助手，该助手可以通过从CRM系统、最近的电子邮件和会议记录中提取数据来自动生成客户简报，即使没有手动输入。
- AWS Bedrock Agents： AWS实施了MCP来支持旨在处理复杂任务的代码助手和Bedrock代理。这项进步使开发人员可以创建更自主的代理，而无需为每个操作提供逐步说明。MCP使Bedrock代理能够在交互过程中保留目标、上下文和相关的用户数据，从而实现更独立的操作、减少微观管理和改善结果。例如，营销机构可以部署Bedrock代理来管理多渠道广告系列设置。借助MCP，这些代理可以记住广告系列的目标、受众群体细分和先前的输入，从而使他们能够自动生成量身定制的广告文案或跨平台设置A/B测试，而无需团队重复指示。
- GitHub AI 助手： GitHub已采用MCP来增强其AI开发人员工具，尤其是在代码辅助领域。现在，该模型可以理解开发人员的上下文，而不是将每个提示视为全新的请求。借助MCP，GitHub的AI工具可以提供与更广泛项目的结构、意图和上下文相符的代码建议。这样可以得出更清晰的建议并减少更正。例如，如果开发团队正在从事合规性软件的开发，他们可以收到已经遵守严格架构模式的代码建议，从而减少了审查和修复自动生成的代码所花费的时间。
- Deepset 框架： Deepset将MCP集成到其Haystack框架和企业平台中，以帮助公司构建可以实时适应的AI应用程序。此集成为将AI模型连接到业务逻辑和外部数据建立了一个清晰的标准。通过利用MCP，使用Deepset工具的开发人员可以使他们的模型从现有系统中提取信息，而无需自定义集成，从而在不增加开销的情况下提供更智能AI的快捷方式。
- Claude AI 扩展： Anthropic已将MCP集成到Claude中，使其能够访问和利用来自GitHub等应用程序的实时数据。现在，Claude可以动态检索所需的信息，而不是孤立地运行。此设置使Claude能够处理涉及公司特定数据或正在进行的任务的更复杂的查询。它还增强了Claude管理跨多个工具的多步骤请求的能力。例如，产品经理可以要求Claude通过收集来自Jira或Slack等各种工作流程工具的更新来总结正在进行的项目状态，从而节省了手动检查的时间，并有助于识别障碍或延误。
实施模型上下文协议的注意事项
模型上下文协议释放了更强大和上下文感知的AI系统的潜力，但是有效实施它需要仔细考虑。企业团队必须评估MCP如何与其现有的基础设施、数据治理标准和资源可用性相符。
MCP实施的实际考虑
- 与现有AI工作流程集成： 将MCP集成到您的组织中，首先要了解它如何补充您现有的AI基础设施。如果您的团队依赖于微调模型、RAG管道或工具集成的助手，则目标是无缝地合并MCP，而无需重写整个工作流程。MCP的灵活性在于其基于协议的方法，该方法允许在管道的各个阶段进行选择性采用。但是，将其与您当前的编排层、数据管道或向量存储逻辑对齐将需要一些初始配置。
- 隐私、治理和安全风险： MCP增强了模型上下文和连续性，这意味着它会与持久的用户数据、交互日志和业务知识进行交互。这就需要彻底审查数据的存储方式、谁有权访问数据以及数据的保留时间。企业需要有关模型内存范围、审计日志和权限级别的明确策略，尤其是在AI系统处理敏感信息或跨多个部门运行时。尽早与现有的治理框架保持一致可以防止将来出现潜在问题。
- 构建或购买： 组织可以选择在内部开发与MCP兼容的基础设施，以使其与内部架构和合规性要求保持一致，或者他们可以采用已经支持MCP的工具或平台。该决定通常取决于您的用例的复杂性和团队内部的AI专业知识水平。构建可以提供更大的控制权，但需要持续的投资，而购买则可以提供更快的实施速度，且风险更低。
- 预算预期： 与采用MCP相关的成本通常出现在开发时间、系统集成和计算资源中。尽管在实验或试点扩展期间，这些成本可能适中，但生产级别的实施需要更全面的计划。预计首次实施MCP的中型企业将分配250,000美元至500,000美元的预算。此外，还需要考虑与维护、日志记录基础设施、上下文存储和安全审核相关的持续费用。MCP提供了价值，但这不是一次性的投资，为长期维护做预算至关重要。
AI的未来：上下文感知和协作
模型上下文协议不仅仅代表着技术升级；它标志着AI系统在交互过程中理解和响应方式的根本转变。对于寻求构建更一致、记忆感知的应用程序的企业而言，MCP为以前分散的领域提供了结构。无论您是开发助手、自动化工作流程还是扩展多代理系统，MCP都为更智能的协调和更高的输出质量奠定了基础。它朝着无缝的、上下文感知的AI的承诺迈进了一步，该AI理解业务运营的细微之处，并成为实现组织目标的真正合作伙伴。