模型上下文協定 (MCP)：AI 標準化與創新釋放
對更大規模 AI 模型的不懈追求一直是新聞頭條的焦點，但一場更安靜、更深刻的革命正在進行中：標準化。Anthropic 於 2024 年 11 月推出的模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP) 旨在通過標準化 AI 應用程式與其初始訓練資料之外的世界互動的方式，來重塑 AI 格局。可以將其視為 AI 世界的 HTTP 和 REST，為 AI 模型提供一種連接外部工具和服務的通用語言。
雖然無數文章已經剖析了 MCP 的技術層面，但其真正的力量在於它有可能成為一種無處不在的標準。標準不僅僅是技術的組織框架；它們是指數級增長的催化劑。早期採用者將乘著創新浪潮，而那些忽視它的人則有被拋在後面的風險。本文探討了 MCP 的重要性、它所帶來的挑戰以及它對 AI 生態系統的變革性影響。
從混亂到上下文：MCP 革命
想像一下莉莉，一家繁華雲端基礎設施公司的產品經理。她的日常工作包括在 Jira、Figma、GitHub、Slack、Gmail 和 Confluence 等各種工具上處理大量項目。與當今快節奏工作環境中的許多人一樣，她不斷受到資訊和更新的轟炸。
到 2024 年，莉莉意識到大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 在綜合資訊方面的卓越能力。她設想了一個解決方案：將來自她團隊所有工具的數據輸入到一個單一模型中，以自動化更新、生成通信並按需回答問題。然而，她很快意識到每個模型都有其自己連接外部服務的專有方式。每次整合都將她更深入地拉入單一供應商的生態系統，使得未來切換到更好的 LLM 變得越來越困難。例如，整合來自 Gong 的文字記錄需要建立另一個自訂連接。
Anthropic 的 MCP 應運而生：一種旨在標準化上下文如何流向 LLM 的開放協定。這項倡議迅速獲得了關注，並獲得了 OpenAI、AWS、Azure、Microsoft Copilot Studio，以及最終 Google 等行業巨頭的支持。官方軟體開發套件 (Software Development Kits, SDKs) 已發布，適用於 Python、TypeScript、Java、C#、Rust、Kotlin 和 Swift 等流行的程式語言。社群驅動的 Go 和其他語言的 SDK 很快也隨之出現，加速了採用。
今天，莉莉利用 Claude，通過本地 MCP 伺服器連接到她的工作應用程式，從而簡化了她的工作流程。狀態報告會自動生成，並且只需一個提示即可獲得領導層的更新。在評估新模型時，她可以無縫地整合它們，而不會中斷她現有的整合。當她從事個人編碼項目時，她使用 Cursor 和來自 OpenAI 的模型，連接到她與 Claude 使用的同一個 MCP 伺服器。由於 MCP 提供的易於整合性，她的 IDE 能夠無縫理解她正在構建的產品。
標準化的力量和影響
莉莉的經驗突顯了一個基本事實：使用者更喜歡整合的工具，不喜歡供應商鎖定，並且希望避免每次切換模型時都重寫整合。MCP 使使用者能夠自由選擇最適合工作的工具。
然而，標準化也帶來了需要考慮的影響。
首先，缺乏健全公共 API 的 SaaS 提供商很容易被淘汰。MCP 工具依賴這些 API，並且客戶將越來越需要對 AI 應用程式的支持。隨著 MCP 成為事實上的標準，SaaS 提供商再也無法忽視他們的 API。
其次，AI 應用程式的開發週期有望大幅加速。開發人員不再需要編寫自訂程式碼來測試簡單的 AI 應用程式。相反，他們可以將 MCP 伺服器與現成的 MCP 客戶端（如 Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf）整合。
第三，切換成本正在崩潰。由於整合與特定模型解耦，因此組織可以在不重建基礎設施的負擔下，從 Claude 遷移到 OpenAI 到 Gemini，甚至可以混合模型。未來的 LLM 提供商將受益於 MCP 周圍現有的生態系統，使他們能夠專注於提高價格效能。
應對 MCP 的挑戰
雖然 MCP 提供了巨大的潛力，但它也引入了新的摩擦點，並留下了一些尚未解決的現有挑戰。
信任：提供數千個社群維護伺服器的 MCP 註冊表激增，引發了對安全性的擔憂。如果您不控制伺服器，或者不信任這樣做的黨派，您就有可能將敏感數據暴露給未知的第三方。SaaS 公司應提供官方伺服器來減輕此風險，開發人員應優先使用它們。
品質：API 會不斷發展，維護不善的 MCP 伺服器很容易過時。LLM 依賴高品質的元數據來確定要使用哪些工具。缺乏權威的 MCP 註冊表加強了對來自受信任提供商的官方伺服器的需求。SaaS 公司應隨著其 API 的發展而勤奮地維護其伺服器，開發人員應青睞官方伺服器以提高可靠性。
伺服器大小：在單個伺服器上超載過多的工具可能會導致透過代幣消耗增加成本，並讓模型承受過多的選擇。如果 LLM 可以訪問過多的工具，它們可能會變得混亂，從而導致不太理想的體驗。更小、以任務為重點的伺服器將至關重要。在構建和部署伺服器時請記住這一點。
授權和身份：即使使用 MCP，授權和身份管理的挑戰仍然存在。考慮莉莉的場景，她授予 Claude 發送電子郵件的能力，指示它"快速向克里斯發送狀態更新"。LLM 可能不會向她的老闆克里斯發送電子郵件，而是向她的聯絡人清單中的每個"克里斯"發送電子郵件，以確保訊息已傳遞。對於需要合理判斷的行動，人類監督仍然至關重要。例如，莉莉可以設置一系列批准或限制電子郵件收件人的數量，從而增加一定程度的控制。
AI 的未來：擁抱 MCP 生態系統
MCP 代表了支援 AI 應用程式的基礎設施的範式轉變。
像任何廣泛採用的標準一樣，MCP 正在創造一個良性循環。每個新的伺服器、整合和應用程式都加強了它的動力。
新的工具、平台和註冊表正在湧現，以簡化構建、測試、部署和發現 MCP 伺服器的過程。隨著生態系統的成熟，AI 應用程式將提供直觀的介面，用於插入新的功能。採用 MCP 的團隊將能夠更快地開發產品，並具有更好的整合能力。提供公共 API 和官方 MCP 伺服器的公司可以將自己定位為這個不斷發展的格局中不可或缺的參與者。然而，後期的採用者將面臨保持相關性的艱鉅挑戰。
採用 MCP 並非沒有潛在的缺陷，這就是為什麼組織必須保持警惕和積極主動，以確保他們在最大限度地提高效益的同時減輕風險。
建立明確的治理和政策
為了確保安全和合乎道德地使用啟用 MCP 的 AI 應用程式，組織必須建立明確的治理政策。這包括定義可接受的用例、存取控制和數據隱私協定。定期審查和更新這些政策將有助於應對新出現的風險，並確保符合不斷發展的法規。
投資於培訓和教育
隨著 MCP 變得越來越普遍，投資於開發人員和最終使用者的培訓和教育至關重要。開發人員需要了解協定的細微差別以及構建安全可靠整合的最佳實踐。最終使用者需要了解啟用 MCP 的 AI 應用程式的功能和限制，以及如何負責任地使用它們。
監控和審計
組織應實施健全的監控和審計系統，以追蹤啟用 MCP 的 AI 應用程式的使用情況，並識別潛在的安全漏洞或濫用情況。這包括監控 API 調用、數據存取模式和使用者活動。定期審計可以幫助確保符合治理政策，並確定需要改進的領域。
協作和分享最佳實踐
AI 格局不斷發展，組織必須協作和分享採用和管理 MCP 的最佳實踐。這可以通過行業論壇、開源項目和協作研究計劃來實現。通過共同努力，組織可以集體應對挑戰，並最大限度地提高 MCP 的效益。
擁抱多模態方法
雖然 MCP 側重於標準化 AI 模型和外部工具之間的連接，但組織也應考慮採用多模態 AI 方法。這涉及結合不同類型的 AI 模型和數據來源，以創建更全面和穩健的解決方案。例如，將 LLM 與電腦視覺模型結合使用可以啟用可以理解文本和圖像的 AI 應用程式。
關注以人為本的設計
在開發啟用 MCP 的 AI 應用程式時，優先考慮以人為本的設計原則至關重要。這意味著設計直觀、可訪問且符合人類需求和價值的應用程式。通過關注以人為本的設計，組織可以確保 AI 應用程式得到負責任和合乎道德的使用。
培養創新文化
最後，組織應培養一種鼓勵實驗和持續改進的創新文化。這包括為開發人員提供探索 MCP 新可能性以及從成功和失敗中學習所需的資源和支持。通過擁抱創新文化，組織可以保持領先地位，並釋放 MCP 的全部潛力。
總之，MCP 是一項變革性技術，有可能徹底改變 AI 格局。通過標準化 AI 模型和外部工具之間的連接，MCP 使開發人員能夠構建更強大和多功能的 AI 應用程式。但是，組織必須應對信任、品質和伺服器大小的挑戰，以確保安全和負責任地使用 MCP。通過建立明確的治理政策、投資於培訓和教育以及培養創新文化，組織可以釋放 MCP 的全部潛力，並推動下一波 AI 創新。