序言：AI 应用层进入 MCP 时代

过去一年，AI 模型的发展进入了快车道。从 GPT-4、Claude 3 到 DeepSeek R1，不论是推理能力还是减少幻觉的能力都有了质的飞跃。与此同时，Prompt 工程、RAG（检索增强生成）、AI Agent 等技术路线也极大推动了 AI 应用的多样性。

然而，AI 应用在集成现有系统和工具链方面进展缓慢。尽管市面上涌现了大量新的 AI 服务，但它们几乎都是“全新打造”的，而不是融入我们日常使用的工作流、软件或系统中。

直到 2023 年 11 月，Anthropic 发布 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）后，AI 应用开发才真正迎来了新阶段。MCP 的提出使得 AI 模型可以标准化地访问外部服务和数据源，开启了 AI 系统原生集成的新时代。

为什么 MCP 开启 AI 应用融合新时代的钥匙

当前 AI 应用虽然能力强大，但仍有以下局限：

• 多数 AI 应用是“孤岛”，不能无缝与开发者常用工具整合。
• 很少有 AI 工具能做到同时联网搜索、发邮件、发博客等操作。
• 实现这些功能的代码并不复杂，但集成非常困难，主要是因为系统割裂，数据流动不畅。

比如在 IDE 中，如果我们能让 AI 做到以下事情，开发体验将有质的飞跃：

• 查询本地数据库，辅助开发
• 检索 GitHub Issue 判断是否是已知问题
• 发消息通知同事 Code Review 某个 PR
• 修改 AWS/Azure 配置自动部署

AI 无法完成这些自动化整合，原因主要在两点：

1. 企业数据敏感，流程重、安全要求高。
2. 缺少统一标准协议来连接模型与服务。

而 MCP，正是为了解决这一“协议层”的缺失而诞生的。

为什么是 MCP？它与 Function Calling、Agent 有什么区别？

很多人可能会问：OpenAI 不是早就有 function calling？AI Agent 不也能整合多种服务？为什么还需要 MCP？

Function Calling

Function Calling 是模型根据上下文自动调用外部函数的机制，起到了模型与外部服务之间的桥梁作用。

特点：

• 模型平台（如 OpenAI、Claude）定义函数结构。
• 需要开发者明确提供函数描述、输入输出。
• 执行任务时，模型根据内容决定调用哪个函数。

缺点：

• 不适合处理多轮复杂任务。
• 代码不易维护，难以标准化和复用。

AI Agent

AI Agent 是一个可以自主完成任务的智能系统。

特点：

• 具备决策和行动能力。
• 可以连续进行多步推理。
• 可连接多种工具，具备一定自治性。

但问题是，目前大多数 AI Agent 构建仍依赖于自定义、耦合严重的工具代码，难以复用、协作和共享。

MCP（Model Context Protocol）

MCP 是一个开放协议，目标是“Type-C 化”AI 接入生态。

特点：

• 不依赖某个模型平台，统一标准。
• 建立模型与服务之间的通用上下文交换机制。
• 支持多步任务、状态保持、权限控制。

优势：

• 将服务按层次抽象：描述、能力、限制。
• Client（Agent）根据协议自行组合能力，完成任务。
• 构建生态后，不同服务之间可以互操作，AI 自动化能力大大增强。

简而言之：

对比维度	Function Calling	AI Agent	MCP 协议
目的	调用函数	执行任务	构建生态
复杂任务支持	弱	强	强
标准化程度	弱（平台私有）	弱（工具割裂）	强（协议层）
维护难度	高	高	低（生态共享）

MCP 如何工作

我们看一下官方提供的架构图：

MCP 的系统由五个核心组成部分：

1. MCP Hosts
   运行在用户侧的应用程序，如 Cursor、Claude Desktop 等，它们是模型调用服务的发起者。

2. MCP Clients
   在 Host 中运行的模块，负责与远程 MCP Server 保持连接，并转发请求、维持上下文。

3. MCP Servers
   服务提供者，通过 MCP 协议暴露 API、数据源、工具能力。它是系统的“能力注册中心”。

4. Local Data Sources
   如本地文件、本地数据库、本地服务接口等。

5. Remote Services
   如网络 API、第三方服务、云平台资源等。

MCP Server 的意义

Server 是整个 MCP 系统的“智能服务目录”，它定义了：

• 哪些服务对 AI 可见；
• 每个服务的输入输出格式；
• 每个服务的权限范围和调用限制；
• 如何持久化和恢复上下文。

以 Cursor 为例，其 AI Agent 演进过程如下：

阶段	能力	说明
AI Chat	提建议	由人执行
AI Composer	自动修改代码	需要人确认
AI Agent	全自动任务执行	可读图、调试、部署

MCP Server 的角色就是在这个过程中，为 Agent 提供所有服务的信息与上下文支持。

最终，MCP 目标是构建一个跨平台、跨服务的“AI 应用生态协议层”，使得 AI Agent 可以像人一样自由调度各种能力，实现“从建议到行动”的完整闭环。

总结

MCP 是通往 AI 原生集成世界的关键协议。它的出现，使得：

• AI Agent 可以理解并调用各种服务；
• 开发者可以复用协议组件，加速开发；
• 企业可以构建自己的 MCP Server，有效保护数据隐私。

正如 USB Type-C 统一了电子设备之间的连接，MCP 有望统一 AI 与工具、服务之间的交互方式。

未来，AI 不再只是“聊天机器人”，而是能真正执行任务、连接系统、完成工作流的全能助手。

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