MCP到底是怎么一回事？

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文章摘要

在推广 Agentic AI 的过程中，对接 MCP（Model Context Protocol）是一个常见问题。MCP 的引入旨在解决不同 LLM（大型语言模型）API 格式不统一的问题，从而提升开发效率和兼容性。由于各家 LLM 服务商（如 OpenAI、Anthropic、Gemini）的工具调用 API 格式各异，开发者需要为每种 LLM 编写专门的抽象层，这不仅增加了开发成本，还拖慢了产品上线和迭代速度。因此，业界开始探索一种统一的接口，将 Agent 用户层与 LLM API 层之间的工具调用部分抽象出来，类似于为 Agent 世界引入了一个 USB-C 接口，极大地推动了领域发展。

从技术角度看，MCP 的设计在抽象与过度抽象之间找到了平衡。它提供了轻量级的底层协议，支持资源、函数、Prompt 模板和 Sampling 等功能，同时避免了过度复杂化。与 OpenAI Plugin、LangChain 和 Pydantic 等其他工具协议相比，MCP 在抽象层次、功能支持和易用性方面表现更为中庸，没有明显短板。然而，MCP 的调试门槛较高，且存在一些限制，如 client 和 server 必须在一台机器上，这在一定程度上影响了其易用性。

MCP 的流行不仅源于技术上的优势，还与其商业策略密切相关。Anthropic 在推出 MCP 时提供了完整的生态链，包括官方文档、示例代码、多种语言 SDK 以及 Claude Desktop 的主动支持，这为早期开发者提供了便利。此外，Anthropic 通过联合多家厂商集成 MCP，迅速形成示范效应，提升了 MCP 的可见度和组合效应。Anthropic 作为技术风评良好的公司，其强调 MCP 的开放性，进一步增强了开发者的信任和投入意愿。

然而，MCP 并非适用于所有场景。对于探索用户场景或快速迭代的开发者来说，过早绑定 MCP 可能并非最佳选择。MCP 的初衷是简化对多种 LLM 的适配，这与商业场景中的核心问题（如产品市场契合度、客户痛点解决等）关系不大。相反，MCP 的调试复杂性可能拖慢开发速度。因此，建议开发者在确认产品方向后，再将 AI 翻译成 MCP 协议，以方便后续适配多种 LLM。

目前，工具调用协议领域的竞争仍处于百花齐放的状态，MCP 虽然取得了领先优势，但尚未成为事实上的标准。各大公司在这一领域的竞争将持续推动行业资源向自身产品或平台集中，最终可能形成几大阵营竞赛的局面。对于开发者而言，明确应用需求并保持对 MCP 等工具协议的关注至关重要，因为 Agentic AI 的技术迭代日新月异，未来可能出现颠覆现有协议的新方案。