當(dāng)Model Context Protocol(MCP)在2024年11月首次亮相時(shí),技術(shù)社區(qū)曾短暫為之振奮——從Copilot到Cognition再到Cursor,主流AI工具鏈玩家相繼宣布接入支持。然而這場(chǎng)技術(shù)狂歡如同流星劃過(guò),直到2025年2月AI工程師峰會(huì)上演了驚人轉(zhuǎn)折。令人意外的是,這場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)120分鐘的技術(shù)布道竟在社交媒體引發(fā)病毒式傳播。這場(chǎng)現(xiàn)象級(jí)傳播背后,是開發(fā)者社區(qū)對(duì)MCP規(guī)范白皮書技術(shù)細(xì)節(jié)的饑渴,更是對(duì)首個(gè)"AI原生協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)"時(shí)代來(lái)臨的集體覺(jué)醒。 坦白說(shuō),很多人曾與a16z的觀察者持相同觀點(diǎn):GPT Wrapper憑借其優(yōu)雅的抽象層設(shè)計(jì),理應(yīng)成為智能體通信協(xié)議的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。但MCP的逆襲軌跡顛覆了所有預(yù)測(cè)——這個(gè)最初僅為Claude Desktop打造隱私優(yōu)先本地化集成的協(xié)議,竟在短短三個(gè)月內(nèi)完成了從邊緣工具到生態(tài)基石的躍遷。這驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)鐵律:協(xié)議價(jià)值永遠(yuǎn)錨定在已有生態(tài)密度。 站在2025年Q2的時(shí)間節(jié)點(diǎn)回望,MCP的崛起暗合技術(shù)史經(jīng)典范式:始于最小可行協(xié)議,成于高迭代節(jié)奏,終于全棧生態(tài)閉環(huán)(從客戶端到云端的完整工具矩陣)。我們可能在7月見(jiàn)證歷史性時(shí)刻:一個(gè)誕生僅8個(gè)月的開源協(xié)議,在開發(fā)者采用率維度超越AI巨頭十年構(gòu)建的生態(tài)護(hù)城河。這不僅是技術(shù)的勝利,更是開放標(biāo)準(zhǔn)的勝利。 ![]() 廣泛接受的標(biāo)準(zhǔn),如 Kubernetes、 React 和 HTTP,通過(guò)將爆炸性的 MxN 問(wèn)題轉(zhuǎn)換為易處理的 m + n 生態(tài)系統(tǒng)解決方案,適應(yīng)了數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者的廣泛多樣性,因此,如果它們能夠獲得臨界質(zhì)量,那么它們將是非常有價(jià)值的。事實(shí)上,即使是 OpenAI 也有先前的 AI 標(biāo)準(zhǔn) ,甚至 Gemini、 Anthropic 和 Ollama 都在宣傳 OpenAI SDK 的兼容性。但是,MCP “贏得” 了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的地位,超過(guò)了不完全等價(jià)但可供選擇的方法,如 OpenAPI 和 LangChain/LangGraph,為什么? 1. MCP 是聚焦于問(wèn)題解決的AI原生方法當(dāng)我們這些經(jīng)歷SOAP/WSDL時(shí)代的老兵初次拆解MCP協(xié)議時(shí),難免陷入技術(shù)還原論誤區(qū)——數(shù)據(jù)顯示,MCP在API設(shè)計(jì)范式上僅實(shí)現(xiàn)OpenAPI 3.0規(guī)范的72%功能,事務(wù)處理吞吐量更是落后GraphQL 23%。這種技術(shù)層面的"平庸性"與生態(tài)爆發(fā)的矛盾,恰如2008年RESTful API取代SOAP時(shí)的歷史重演:當(dāng)時(shí)REST在WS-*規(guī)范完備性評(píng)分中僅得50多分,卻最終贏得了90%以上的市場(chǎng)份額。 協(xié)議價(jià)值具有自反性 。也就是說(shuō),協(xié)議之所以有價(jià)值,是因?yàn)樗鼈兡軌虮徊捎茫?這意味著任何一個(gè)協(xié)議在事前都沒(méi)有什么價(jià)值。它是對(duì)一個(gè)舊觀念的修正,這意味著它實(shí)際上滿足了我們知道自己擁有的需求,而不是一個(gè)未經(jīng)證實(shí)的偽需求。 將MCP簡(jiǎn)單視作"OpenAPI的AI復(fù)刻版"是一種嚴(yán)重誤判——正如SWE-Bench基準(zhǔn)測(cè)試揭示的殘酷現(xiàn)實(shí):在Claude Sonnet創(chuàng)造83.2%準(zhǔn)確率新紀(jì)錄的背后,是傳統(tǒng)API范式高達(dá)47%的上下文丟失率。當(dāng)工程師在白板寫下"模型即上下文"的宣言時(shí),一個(gè)AI原生協(xié)議的紀(jì)元已悄然開啟。 ![]() 一個(gè) “AI 原生” 的標(biāo)準(zhǔn),可以在每一個(gè)Agent上實(shí)現(xiàn), 是更符合人體工程學(xué)的使用和構(gòu)建工具。這種架構(gòu)本質(zhì)上是"反互操作性"的——當(dāng)LangChain還在用中間件縫合不同LLM時(shí),MCP直接重構(gòu)了價(jià)值流,采用MCP的Agent系統(tǒng)上下文利用率達(dá)60%以上。MCP縫合了工具 (模型控制)、資源 (應(yīng)用程序控制) 和提示符 (用戶控制) 之間的區(qū)別。 ![]() MCP的AI原生基因誕生于LLM工具鏈演進(jìn)的特殊階段,當(dāng)?shù)谝淮蚣苌钕?互操作性陷阱"(Gartner報(bào)告顯示,主流LLM中間件不低于70%的代碼用于協(xié)議轉(zhuǎn)換),MCP選擇了反共識(shí)突圍。MCP提出了AI工程的范式:"模型即上下文的函數(shù)"。這一洞見(jiàn)源自認(rèn)知科學(xué)的啟示——正如赫伯特·西蒙的有限理性理論,LLM的智能邊界嚴(yán)格受制于上下文質(zhì)量。 2. MCP 是一個(gè)有強(qiáng)大支持者的 “開放標(biāo)準(zhǔn)”對(duì)于那些希望最好的想法獲勝的理想主義者來(lái)說(shuō),這可能是最令人沮喪的: 來(lái)自大實(shí)驗(yàn)室的標(biāo)準(zhǔn)比來(lái)自其他人的標(biāo)準(zhǔn)更容易成功,即使是那些擁有成千上萬(wàn) Github Star和數(shù)千萬(wàn)美元頂級(jí)風(fēng)投資金的公司。這一點(diǎn)都不公平;如果創(chuàng)業(yè)公司的財(cái)務(wù)前景能夠激勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)出品人把開發(fā)者鎖定在你的標(biāo)準(zhǔn)上,很多人可能是不會(huì)接受的。如果標(biāo)準(zhǔn)支持者看起來(lái)太大而不真正關(guān)心將開發(fā)者鎖定在標(biāo)準(zhǔn)中的時(shí)候,那么很多人將采用它。因此 MCP 戰(zhàn)勝了 Composio 等方案。 MCP的開放戰(zhàn)略本質(zhì)上可能是新時(shí)代的"數(shù)字殖民":
任何 “開放標(biāo)準(zhǔn)” 都應(yīng)該有一個(gè)規(guī)范,MCP 有一個(gè)非常好的規(guī)范,僅此規(guī)范就擊敗了許多競(jìng)爭(zhēng)者,競(jìng)爭(zhēng)者沒(méi)有提供如此詳細(xì)的規(guī)范。因此 MCP 戰(zhàn)勝了許多開源框架,甚至可以說(shuō)戰(zhàn)勝了 OpenAI 函數(shù)調(diào)用,后者的文檔仍不夠詳盡。 3. Anthropic 擁有良好的 AI 開發(fā)者口碑或許與背后有一個(gè)大支持者這一事實(shí)同樣重要的是,是哪個(gè)大支持者。如果您打算構(gòu)建一個(gè)面向開發(fā)人員標(biāo)準(zhǔn),那么受到開發(fā)人員的喜愛(ài)是有幫助的。Claude已經(jīng)展現(xiàn)了這方面的強(qiáng)大能力。 新手們可能忽略了一個(gè)更微妙的問(wèn)題,Anthropic 一直明確強(qiáng)調(diào)支持比 OpenAI 更多的工具 ,然而我們并沒(méi)有真正的針對(duì)大型工具的基準(zhǔn)測(cè)試 ,所以不知道各個(gè)大模型工具之間的差異,但直觀地說(shuō),MCP 在一次調(diào)用中支持的平均工具比傳統(tǒng)方式要多得多。 這僅僅是因?yàn)槿菀装?,而不是因?yàn)槿魏喂逃械募夹g(shù)限制。因此,能夠更好地處理更多工具的模型將會(huì)做得更好。這種差異非技術(shù)鴻溝所致,而是生態(tài)設(shè)計(jì)哲學(xué)的代際差——當(dāng)有的還在用XML定義工具邊界時(shí),MCP早已將工具發(fā)現(xiàn)API設(shè)計(jì)成開發(fā)者流量的入口。 4. MCP 基于現(xiàn)有成功的語(yǔ)言服務(wù)器協(xié)議(LSP )Anthropic 團(tuán)隊(duì)沒(méi)有隨時(shí)隨地從零開始發(fā)明一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),從而冒著重復(fù)糾纏過(guò)去所有錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn),而是聰明地調(diào)整了微軟非常成功的語(yǔ)言服務(wù)器協(xié)議(Language Server Protocol),直接復(fù)用LSP的基因片段使其獲得三大先天優(yōu)勢(shì): 1)生態(tài)兼容性:直接繼承VSCode 數(shù)千萬(wàn)月活開發(fā)者的工具鏈慣性 2)協(xié)議健壯性:規(guī)避了多種新興標(biāo)準(zhǔn)常見(jiàn)的致命設(shè)計(jì)缺陷 3)實(shí)施確定性:JSON-RPC消息層的復(fù)用將協(xié)議驗(yàn)證周期縮短 MCP 與 LSP 的區(qū)別如下: ![]() MCP的興起印證了三條技術(shù)擴(kuò)散鐵律: 生態(tài)慣性即護(hù)城河, 消息優(yōu)于代碼和80/20創(chuàng)新法則,在成熟協(xié)議基礎(chǔ)上做20%的關(guān)鍵創(chuàng)新,成功率提升100%。 或許,在技術(shù)演進(jìn)的道路上,最聰明的創(chuàng)新者可能不是顛覆者,而是最優(yōu)秀的繼承者。 5. MCP 擁有完整的第一方客戶端/服務(wù)器/工具/SDK在MCP協(xié)議正式發(fā)布之際,Anthropic同步推出以下核心組件體系: ▍終端生態(tài)
▍服務(wù)器架構(gòu) ▍開發(fā)工具鏈
▍開發(fā)者支持:Python/TypeScript雙版本SDK,并附贈(zèng)llms-full.txt協(xié)議白皮書 該架構(gòu)已通過(guò)Anthropic開發(fā)團(tuán)隊(duì)真實(shí)場(chǎng)景驗(yàn)證,展現(xiàn)出更強(qiáng)的生態(tài)兼容性。當(dāng)大廠開始用開發(fā)者體驗(yàn)作為武器時(shí),其殺傷半徑將覆蓋整個(gè)工具鏈。 6. MCP 從最小基礎(chǔ)開始,但是路線圖更新頻繁在開發(fā)者工具鏈(DevTools)的設(shè)計(jì)哲學(xué)中,「最小接觸成本」始終是核心考量——開發(fā)者期望以最低的學(xué)習(xí)曲線完成系統(tǒng)集成。盡管理性開發(fā)者可能對(duì)MCP協(xié)議的「最小化基礎(chǔ)架構(gòu)」存在技術(shù)路線爭(zhēng)議,但無(wú)可爭(zhēng)議的是其迭代敏捷性:MCP路線圖更新頻率遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平,這種持續(xù)進(jìn)化的能力已成為其技術(shù)生態(tài)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。 ![]() 在開發(fā)者心智爭(zhēng)奪戰(zhàn)中,未實(shí)現(xiàn)的承諾可能比已交付的功能更具殺傷力。當(dāng)前路線圖中雖未正式發(fā)布,但已規(guī)劃以下核心能力: 1) 官方MCP注冊(cè)中心 ![]()
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![]() 通過(guò)與Zed、SourceGraph Cody、Replit等技術(shù)分發(fā)平臺(tái)建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,MCP已推出全鏈路開發(fā)者文檔體系,涵蓋從協(xié)議接入到高級(jí)功能開發(fā)的完整指引,顯著降低企業(yè)級(jí)部署的技術(shù)門檻。 相較于其他智能體通信標(biāo)準(zhǔn)在初期爆發(fā)后陷入停滯,MCP憑借持續(xù)迭代能力與生態(tài)共建策略,在開發(fā)者采納率、企業(yè)部署規(guī)模等關(guān)鍵指標(biāo)上展現(xiàn)出長(zhǎng)期增長(zhǎng)潛力,已成為事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。 |
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