“AI 的 USB-C” 時代來臨
2024 年末，Anthropic 透過推出模型上下文協定 (MCP) 引領了 AI 系統連接的變革性轉變。 這個開放標準充當通用連接器，實現大型語言模型與外部資料來源、工具和環境之間的無縫通訊。
其基本原則非常簡單：與其為每個 AI 助理和資料來源開發自定義整合，不如使用單一標準化協定來促進任何 AI 和任何工具之間的探索和互動。 把它想像成 ‘AI 的 USB-C’，一個統一的介面取代了複雜的專有連接器網絡。
MCP 的顯著之處不僅在於其技術複雜性，還在於其迅速採用。 截至 2025 年 2 月，最初的技術規範已發展成為一個蓬勃發展的生態系統，擁有超過 1,000 個社群構建的連接器。 這種加速成長源於產業內的罕見共識，Anthropic 最初的推出之後迅速得到 OpenAI 和 Google 的認可和採用，從而確立了 MCP 作為事實上的標準。 這種程度的合作在 AI 領域確實是前所未有的。
MCP 架構：簡潔與力量
MCP 架構基於企業開發人員熟悉的客戶端-伺服器模型。 主機應用程式（例如 IDE 或聊天機器人）連接到多個 MCP 伺服器，每個伺服器都公開各種工具或資料來源。
安全通訊通道使用伺服器傳送事件 (SSE) 進行串流回應。 這種簡單而靈活的結構支援廣泛的應用，從基本檔案存取到複雜的多代理協調。
塑造 MCP 生態系統的關鍵參與者
從全球 IT 公司到 GitHub 上的開放原始碼專案，MCP 的快速接受在其廣泛的支持者中可見一斑。
1. Anthropic 的基礎性角色 (2024 年末)
Anthropic 創建了 MCP，並立即將其作為開放社群標準採用。 他們發布了包含 Python 和 TypeScript 中的 SDK 的完整規範，展現了對開放性的承諾。
推出具有原生 MCP 客戶端支援的 Claude Desktop 展示了 AI 助理如何跨多個工具維持上下文，而不是僅限於個別整合。 Anthropic 提供了檔案系統、Git、Slack、GitHub 和資料庫的參考連接器，為其他人樹立了先例。
Block (Square) 和 Apollo 等早期企業採用者在真實的商業環境中驗證了 MCP，而 Zed、Replit 和 Codeium 等開發人員工具開始使用該協定增強其 AI 功能。
2. OpenAI 的市場驗證 (2025 年初)
當 OpenAI 的 Sam Altman 公開支持 MCP 並宣布在其產品中實施該協定時，生態系統經歷了巨大的推動。 這統一了先前競爭的 AI 生態系統，使 ChatGPT 和 Claude 能夠共享相同的工具池。
OpenAI 的整合涵蓋其 Agents SDK、即將推出的 ChatGPT 桌面應用程式和 Responses API，有效地允許所有 OpenAI 支援的代理利用整個 MCP 伺服器領域。 這標誌著從其專有外掛程式方法轉向開放生態系統的重大轉變。 市場領導者採用標準是轉折點的明顯標誌。
3. Google 的企業焦點
Google Cloud 的 Vertex AI 平台也隨之推出了其代理程式開發套件 (ADK)，明確支持 MCP，以 ‘使用開放標準為代理程式配備您的資料’。 這與用於代理程式間通訊的 Agent2Agent 協定配對，為在企業環境中構建多代理程式系統創建了全面的框架。
MCP（用於代理程式到工具的連接）和 Agent2Agent（用於代理程式到代理程式的協作）的結合為複雜的商業工作流程開闢了新的可能性。 Google 的方法以與包括 Salesforce 在內的 50 多家產業參與者的合作夥伴關係而聞名，這表明了其致力於使 MCP 在多樣化的企業環境中發揮作用的決心。
4. Microsoft 的開發人員整合
Microsoft 已將 MCP 深入整合到其開發人員工具生態系統中，與 Anthropic 合作發布官方 C# MCP SDK 並將其整合到 GitHub Copilot 和 Microsoft 的 AI 協調框架 Semantic Kernel (SK) 中。
Microsoft 的創新在於將 MCP 帶到軟體開發的核心。 他們已將 VS Code 等工具轉變為 AI 增強型環境，其中 AI 不僅建議程式碼，還主動執行任務。 GitHub Copilot 現在可以透過 MCP 介面執行終端機命令、修改檔案以及與儲存庫互動。 他們對開放標準的擁抱，加上他們透過 GitHub、VS Code 和 Azure 實現的市場覆蓋範圍，正在加速社群驅動的創新。
超越科技巨頭：不斷擴大的生態系統
雖然主要參與者提供了大部分基礎架構，但重大創新正在邊緣發生。 幾個專案正在以引人入勝的方式推動 MCP 的界限：
企業 Java 整合 (Spring AI MCP)
VMware 的 Spring Framework 團隊認識到 Java 開發人員需要一流的 MCP 支援。 他們為 MCP 客戶端和伺服器啟動了 Spring Boot 啟動器，使為企業 Java 應用程式創建 MCP 介面變得容易。
這彌合了尖端 AI 和傳統企業軟體之間的差距，允許 Java 開發人員透過 MCP 將現有系統（資料庫、訊息佇列、舊版應用程式）公開給 AI 代理程式。
整合即服務 (Composio)
Composio 已成為 MCP 伺服器的託管中心，提供超過 250 個隨時可用的連接器，涵蓋雲端應用程式、資料庫等。 這個 ‘MCP 應用程式商店’ 允許開發人員將其 AI 代理程式連接到數百個服務，而無需自行託管或編碼每個連接器。 Composio 的創新在於其商業模式，為 AI 代理程式提供整合即服務，並處理身份驗證和維護的複雜性。
多代理程式協作 (CAMEL-AI 的 OWL)
CAMEL-AI 研究社群的 ‘最佳化勞動力學習‘ (OWL) 框架展示了多個專門的 AI 代理程式如何協作完成複雜的任務，每個代理程式都配備了不同的 MCP 工具。
這種方法反映了人類團隊合作，允許代理程式分工、共享資訊和協調。 OWL 在 GAIA 多代理程式基準測試中獲得了最高排名，平均得分為 58.18，證明具有 MCP 工具的多代理程式系統優於孤立的方法。
物理世界整合 (Chotu Robo)
也許最引人入勝的發展是看到 MCP 擴展到數位領域之外。 一位獨立開發人員 Vishal Mysore 創建了 ‘Chotu Robo‘ – 一個由 Claude AI 透過 MCP 控制的物理機器人。 該機器人使用 ESP32 微控制器，MCP 伺服器公開電機命令和感測器讀數。
該專案展示了 MCP 在將雲端 AI 服務連接到邊緣設備方面的多功能性，有可能開闢物聯網和機器人技術的新領域。
使用工具的 AI 的經濟影響
MCP 代表了一個重要的基礎架構層，它將加速部署充當人類等效勞動力的 AI 代理程式。 透過標準化 AI 連接到企業系統的方式，MCP 大大降低了整合成本。 這歷來是 AI 採用的最大障礙之一。 一種新的經濟範式即將來臨，AI 代理程式可以快速配備專用工具，就像人類員工被授予對公司系統的訪問權限一樣。 區別在於規模和速度。 一旦一個代理程式可以透過 MCP 使用工具，任何代理程式都可以。
這對組織如何構建其數位員工隊伍產生了深遠的影響。 公司現在可以部署靈活的代理程式，這些代理程式可以根據需要發現和使用工具，而不是構建具有有限、硬編碼功能的客製化 AI 助理。
Salesforce 的 MCP 困境：對抗不可避免的事？
在快速發展的 MCP 格局中，Salesforce 發現自己處於特別脆弱的境地。 雖然該公司已對其 Agentforce 平台進行了大量投資，但他們顯然不願意接受其競爭對手正在迅速採用的 MCP 標準。 這種猶豫是可以理解的，但可能目光短淺。 MCP 從根本上挑戰了 Salesforce 的嵌入式 AI 策略，它使 AI 助理能夠無縫地跨多個工具維持上下文，而不是按整合進行隔離。
經濟效益引人注目：覆蓋解決方案可以將企業資料饋送到各種 AI 模型中，其成本僅為嵌入式 AI 附加元件（如 Agentforce）的一小部分，後者每月每個用戶可能需要 30-100 美元。 隨著 MCP 成為將 AI 與資料來源連接的通用標準，Salesforce 面臨著被降級為僅僅是記錄系統的風險，而真正的智慧和使用者參與發生在可以與其他企業系統無縫訪問 Salesforce 資料的覆蓋 AI 平台中。
Salesforce 不願完全擁抱開放標準反映了典型的創新者困境 – 在市場發生轉變的情況下保護其專有生態系統。 對於已經投資於 Salesforce 以外的多個系統的企業客戶而言，MCP 承諾在沒有供應商鎖定的情況下進行整合，這對 Agentforce 的圍牆花園方法提出了越來越有吸引力的替代方案。
前進的道路：問題與機會
雖然 MCP 的採用速度非常快，但仍存在一些問題：
- 安全與治理：隨著 MCP 從 localhost 演變為基於伺服器的，企業將如何管理 AI 代理程式透過 MCP 訪問敏感系統的權限和審計追蹤？
- 工具發現：隨著數千個 MCP 伺服器的可用，代理程式如何智能地選擇適合給定任務的正確工具？
- 多代理程式協調：隨著複雜的工作流程跨越多個代理程式和工具，將會出現什麼協調和錯誤處理模式？
- 商業模式：我們是否會看到專用的 MCP 連接器成為有價值的 IP，或者生態系統是否主要保持開放原始碼？
- 覆蓋 AI 資料訪問：Salesforce、SAP 等公司將如何應對將它們降級為僅僅是資料容器的 MCP 伺服器？
對於企業領導者來說，訊息很明確：MCP 正在成為 AI 與您的系統互動的標準方式。 現在規劃這種整合將使您的組織能夠在未來幾年利用越來越複雜的 AI 代理程式。
對於開發人員來說，機會是巨大的。 為獨特的資料來源或專用工具構建 MCP 伺服器可能會隨著生態系統的擴展而創造重大價值。
隨著此標準的持續成熟，我們可能會看到跨行業的更多創新應用。 首先理解和擁抱 MCP 的公司將在有效部署使用工具的 AI 方面具有顯著優勢。