MCP 協定的揭示：起源、架構優勢與未來發展軌跡
MCP (Model Communication Protocol，模型通訊協定) 協定由 Anthropic 團隊構思，其設計靈感源自於 Language Server Protocol (LSP，語言伺服器協定)，旨在標準化 AI 應用程式與外部擴充功能之間的通訊。其基本設計強調模型驅動的工具調用、完整的用戶控制，以及對三種類型互動的支持：工具、資源和提示。該協定利用 JSON-RPC 進行雙向通訊，並與 OpenAPI 互補，未來將集中關注有狀態互動和安全授權。開發人員可以使用 AI 輔助來加速伺服器建構，生態開發將促進跨公司合作和多元化的應用場景。
起源與靈感：解決 AI 應用程式整合挑戰
MCP 協定源於解決 AI 應用程式及其擴充功能中遇到的複雜 MxN 整合挑戰的需求。受到 Language Server Protocol (LSP) 的啟發，該協定徹底改變了程式碼編輯器的整合方式，Anthropic 尋求創建一個標準化的協定，以促進 AI 模型與外部工具或服務之間的無縫通訊和互操作性。
LSP 協定是一個基礎元素，可實現程式碼編輯器和語言伺服器之間的順暢通訊。此功能提供諸如自動完成、錯誤檢測和導航等重要功能。Anthropic 團隊將這種經過驗證的策略應用於 AI 領域，認識到標準化通訊協定簡化 AI 模型與各種外部工具和服務整合的潛力。
目標是簡化先前複雜且經常是臨時性的 AI 應用程式與外部資源整合的過程。在沒有標準化協定的情況下，開發人員面臨著為他們希望合併的每個工具或服務創建自定義整合的艱鉅任務。這種方法不僅耗時，而且容易出現錯誤和相容性問題。MCP 協定旨在透過提供 AI 應用程式和外部擴充功能通訊和交換資料的通用框架來緩解這些挑戰。
透過建立標準化協定，MCP 旨在降低與 AI 應用程式與外部資源整合相關的複雜性和開銷，使開發人員能夠專注於建構創新且具有影響力的 AI 解決方案。
核心設計原則：賦能用戶和模型
MCP 協定的核心設計圍繞三個關鍵原則：模型驅動的工具調用、資源和用戶操作綁定，以及堅定不移的用戶控制。
- 模型驅動的工具調用： 此原則規定，工具應僅由 AI 模型調用，而不是直接由用戶調用（用於提示目的除外）。這確保了模型保留對執行流程的控制，並且可以協調各種工具的使用以實現其目標。透過將工具調用的責任委託給模型，MCP 協定可以實現更複雜和自動化的工作流程。
- 資源和用戶操作綁定： 此原則強調將資源與特定用戶操作關聯的重要性。這確保了用戶可以清楚地了解和控制 AI 模型正在訪問和操作的資源。透過將資源綁定到用戶操作，MCP 協定可促進 AI 互動的透明度和責任性。
- 堅定不移的用戶控制： 此原則強調授予用戶對 MCP 操作的完整控制權的重要性。用戶應能夠監控、管理甚至覆蓋 AI 模型採取的行動。這確保了 AI 系統與用戶的偏好和意圖保持一致。
這些核心設計原則共同有助於建立以用戶為中心且更透明的 AI 生態系統。透過賦予用戶控制權，並確保 AI 模型以負責任且可問責的方式運作，MCP 協定可以培養對 AI 技術的信任和信心。
與 OpenAPI 的互補關係：為任務選擇正確的工具
OpenAPI 和 MCP 不是相互競爭的技術，而是服務於不同目的的互補工具。關鍵在於為手邊的特定任務選擇最合適的工具。
- 適用於複雜互動的 MCP： MCP 在涉及 AI 應用程式之間豐富互動的場景中表現出色。它處理複雜工作流程和協調多個工具使用的能力使其非常適合於諸如自動決策、個人化推薦和智能流程自動化等任務。
- 適用於 API 規範解析的 OpenAPI： 當目標是使模型能夠輕鬆讀取和解讀 API 規範時，OpenAPI 會大放異彩。其標準化格式和全面的文檔使其成為諸如資料檢索、服務整合和應用程式開發等任務的理想選擇。
透過了解每個協定的優勢，開發人員可以就為給定任務使用哪個工具做出明智的決策。在某些情況下，混合方法可能是最有效的，它可以利用 MCP 和 OpenAPI 的優勢來實現最佳結果。
透過 AI 輔助快速建構：簡化伺服器開發
AI 輔助程式碼編寫是加速 MCP 伺服器建構的寶貴資產。透過利用大型語言模型 (LLM) 的強大功能，開發人員可以顯著減少建構和部署符合 MCP 標準的伺服器所需的時間和精力。
- 程式碼片段生成： 在初始開發階段，開發人員可以將 MCP SDK 中的程式碼片段饋入 LLM 的上下文視窗中。然後，LLM 可以分析這些片段並生成用於建構伺服器的程式碼。這種方法允許開發人員快速建立基本的伺服器框架，並在後續階段對其進行迭代。
- 詳細優化： 儘管 LLM 可以為伺服器開發提供堅實的基礎，但必須改進和優化生成的程式碼。開發人員應仔細審閱程式碼，以確保其滿足應用程式的特定要求，並遵守效能和安全性的最佳實務。
透過結合 AI 輔助程式碼編寫的速度和效率與人類開發人員的專業知識，組織可以加速基於 MCP 的 AI 解決方案的開發和部署。
未來方向：擁抱有狀態性並平衡複雜性
AI 應用程式、生態系統和代理的未來越來越趨向於有狀態性。這種範式轉變帶來了機遇和挑戰，這是 Anthropic MCP 核心團隊內部持續辯論的主題。
- 有狀態性的優勢： 有狀態性使 AI 系統能夠在多個互動中維護和利用上下文資訊。這使得互動更加個人化、適應性和高效。例如，有狀態 AI 助理可以記住過去的對話和偏好，從而提供更相關和有用的回應。
- 複雜性權衡： 儘管有狀態性提供了許多好處，但它也增加了複雜性。管理和維護狀態可能具有挑戰性，尤其是在分散式和動態環境中。在有狀態性的優勢和相關複雜性之間取得平衡至關重要。
Anthropic 團隊致力於探索和解決與有狀態性相關的挑戰，確保 MCP 協定可以有效地支援有狀態 AI 應用程式，同時保持其易用性和可擴展性。
生態系統開發：促進協作和開放標準
MCP 協定有望成為社群驅動的開放標準，它將接受多家公司的貢獻，並應用於各種不同的應用程式。這種協作方法將確保該協定保持相關性，並能適應 AI 社群不斷變化的需求。
- 多家公司的貢獻： 多家公司參與 MCP 協定的開發，有助於促進創新，並確保該協定能反映各種不同的觀點和用例。
- 多語言 SDK 支援： 提供多種程式語言的 SDK，可讓開發人員更輕鬆地採用 MCP 協定並將其整合到現有專案中。
- 社群驅動的開發： MCP 協定致力於社群驅動的開發，這可確保它能回應 AI 社群的需求，並以造福所有利害關係人的方式發展。
透過促進協作、推廣開放標準，以及擁抱社群驅動的開發，MCP 協定正在為一個更開放、可互通和創新的 AI 生態系統鋪平道路。