文章摘要
【关 键 词】 AI协议、模型交互、标准化、技术批评、工程实践
MCP（模型上下文协议）旨在为大型语言模型（LLM）提供标准化的上下文交互接口，类比为AI应用的“USB-C端口”。该协议由Anthropic推动，试图统一LLM与外部数据源和工具的连接方式。然而，其实施过程中暴露了显著的工程实践缺陷，包括文档不完善、SDK质量低下以及协议设计混乱。作者通过三周的实践发现，HTTP传输层（SSE+HTTP和Streamable HTTP）存在严重设计问题，建议改用更接近stdio模式的WebSocket实现。
协议的核心是JSON-RPC架构，但传输层的复杂性成为主要痛点。Stdio模式通过本地管道实现双向通信，虽违背Unix传统但具备跨平台优势。相比之下，HTTP+SSE和Streamable HTTP试图在SSE基础上模拟全双工通信，导致会话管理混乱、状态维护困难。特别是Streamable HTTP引入的多种会话创建和响应机制（如通过GET/POST初始化、四种SSE开启方式），显著增加了实现复杂度，并带来安全隐患，包括状态管理漏洞和攻击面扩大。
授权机制的割裂设计进一步凸显协议的不成熟：HTTP强制要求OAuth2而Stdio仅需API密钥，缺乏统一标准。作者指出，行业应优先优化WebSocket等通用方案，而非为边缘案例设计复杂变体。尽管IBM的ACP和谷歌的A2A协议试图补充MCP的不足，但其核心功能仍可通过扩展MCP实现，暗示当前协议碎片化可能源于商业竞争而非技术需求。
技术文档的严重缺失加剧了实施障碍。官方示例仅提供Python/JavaScript实现，依赖Docker容器规避环境问题，反映出对生产级部署的忽视。逆向工程揭示的SSE未文档化特性，以及Streamable HTTP的模糊规范，迫使开发者承担不必要的实现风险。这种状况与LLM领域数十亿美元的投入形成尖锐对比，揭示出基础设施建设的明显滞后。
协议设计的根本矛盾在于试图用HTTP模拟实时通信，而非直接采用适合的WebSocket技术。这种妥协导致服务器需维护跨连接状态，增加分布式部署难度。作者建议回归传输层简洁性，将复杂逻辑留给应用层实现。当前MCP生态的混乱状态，某种程度上反映了AI基础设施领域快速迭代中的技术债务积累，亟待更系统的工程化解决方案。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 4032字 | 17分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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