深度解析 MCP 與 AI 工具的未來
自 2023 年 OpenAI 發布函數調用功能以來，我一直在思考如何構建一個智能體與工具協同的生態系統。隨著基礎模型的智能化程度提升，智能體與外部工具、數據和 API 的交互能力變得日益碎片化：開發者需要為每個集成系統單獨實現包含特定業務邏輯的智能體。顯然，我們需要一個執行、數據獲取和工具調用的標準接口。API 曾是互聯網的首個偉大統一者，為軟件通信創造了通用語言，但 AI 模型仍缺乏類似標準。
2024 年 11 月推出的模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP），作為潛在解決方案在開發者和 AI 社區中迅速獲得關注。本文將探討 MCP 的定義、其如何改變 AI 與工具的交互方式、開發者基于 MCP 的創新實踐，以及仍需解決的挑戰。
與您之前使用的本地 MCP 服務器不同，遠程 MCP 服務器可通過互聯網訪問。人們只需使用熟悉的授權流程登錄并向 MCP 客戶端授予權限即可。我們認為這將是一項重大舉措 — 在過去幾個月中，將編碼代理連接到 MCP 服務器讓開發人員大開眼界，而遠程 MCP 服務器同樣有潛力為更廣泛的受眾開辟類似的使用 LLM 和代理的新方式，包括更多日常消費者用例。
1.什么是 MCP？
MCP 是一種開放協議，允許系統以可跨集成場景通用的方式為 AI 模型提供上下文。該協議定義了 AI 模型調用外部工具、獲取數據和與服務交互的標準。以 Resend MCP 服務器與多個 MCP 客戶端的協作流程為例：
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智能體選擇Resend → MCP服務器及內置的send_email工具 →
Cursor（MCP客戶端）調用send_email
提示："能否發送郵件至yli@a16z.com并問候？" →
Claude Desktop調用send_email(內容) →
Resend MCP服務器工具 → Resend服務
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MCP 的靈感源自語言服務器協議（LSP）。在 LSP 中，用戶在編輯器輸入時，客戶端會向語言服務器請求代碼補全或診斷建議。MCP 的擴展之處在于以智能體為中心的執行模型：LSP 主要是被動響應 IDE 請求，而 MCP 旨在支持自主 AI 工作流。基于上下文，AI 智能體可決定工具調用順序、組合方式，并引入人工介入機制以補充數據或審批執行。
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2.當前熱門用例
通過部署 MCP 服務器，用戶可將任意 MCP 客戶端轉化為 “全能應用”。
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2.1開發者工作流
開發者可在 IDE 內直接完成數據庫查詢、緩存管理等操作，無需切換工具：
使用 Postgres MCP 服務器執行只讀 SQL 命令
通過 Upstash MCP 服務器創建緩存索引
借助 Browsertools MCP 實時調試代碼（示例：Tetris 游戲過早結束的調試流程）
2.2全新用戶體驗
- Claude Desktop：為非技術用戶提供友好的 MCP 工具入口
- Highlight：通過 @命令調用任意 MCP 服務器（示例：直接在聊天中創建 Notion 頁面）
- Blender MCP：支持自然語言生成 3D 模型（示例："a16z infra" 標志設計）
3.MCP 生態系統
當前生態系統呈現以下特征：
- 客戶端：以編碼工具為主（如 Cursor），商業場景客戶端正在興起
- 服務器：聚焦本地優先和單用戶場景，遠程服務器標準化進程啟動
- 基礎設施：市場平臺（Mintlify、Smithery）降低服務器發現成本，部署工具（Cloudflare）解決擴展性問題
4.未來可能性
盡管 MCP 已取得進展，但仍需解決以下關鍵挑戰：
- 多租戶架構：支持企業級共享服務器部署
- 認證授權體系：統一 OAuth/API 令牌標準，實現細粒度權限控制，比如 cloudflare 做了一套 MCP 服務認證授權系統
- 網關層：集中管理流量、安全策略和工具路由
- 標準化開發體驗：統一工具選擇邏輯、UI 交互模式和調試工具
- 執行環境：支持多步工作流的狀態管理
5.AI 工具的深遠影響
若 MCP 成為 AI 工作流的事實標準，可能引發以下變革：
- 競爭維度轉移：企業需同時優化 API 設計和工具集合
- 動態定價模型：工具選擇將基于速度、成本和相關性實時決策
- 文檔基礎設施化：需提供機器可讀的工具說明（如 llms.txt）
- 新型托管服務：支持多步執行、重試機制和實時負載均衡
6.前行之路
2025 年將是 MCP 發展的關鍵年：
- 能否形成統一的 MCP 市場平臺？
- 智能體認證能否實現無縫銜接？
- 多步執行能否成為協議原生功能？
MCP 正重塑 AI 智能體生態，但下一階段的突破將取決于我們如何解決這些基礎挑戰。若成功，MCP 有望成為 AI 與工具交互的默認接口，開啟自治化、多模態、深度集成的 AI 新時代。
