序言：AI 應用層進入 MCP 時代

過去一年，AI 模型的發展進入了快車道。從 GPT-4、Claude 3 到 DeepSeek R1，不論是推理能力還是減少幻覺的能力都有了質的飛躍。與此同時，Prompt 工程、RAG（檢索增強生成）、AI Agent 等技術路線也極大推動了 AI 應用的多樣性。

然而，AI 應用在集成現有系統和工具鏈方面進展緩慢。盡管市面上涌現了大量新的 AI 服務，但它們幾乎都是“全新打造”的，而不是融入我們日常使用的工作流、軟件或系統中。

直到 2023 年 11 月，Anthropic 發布 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）后，AI 應用開發才真正迎來了新階段。MCP 的提出使得 AI 模型可以標準化地訪問外部服務和數據源，開啟了 AI 系統原生集成的新時代。

為什么 MCP 開啟 AI 應用融合新時代的鑰匙

當前 AI 應用雖然能力強大，但仍有以下局限：

• 多數 AI 應用是“孤島”，不能無縫與開發者常用工具整合。
• 很少有 AI 工具能做到同時聯網搜索、發郵件、發博客等操作。
• 實現這些功能的代碼并不復雜，但集成非常困難，主要是因為系統割裂，數據流動不暢。

比如在 IDE 中，如果我們能讓 AI 做到以下事情，開發體驗將有質的飛躍：

• 查詢本地數據庫，輔助開發
• 檢索 GitHub Issue 判斷是否是已知問題
• 發消息通知同事 Code Review 某個 PR
• 修改 AWS/Azure 配置自動部署

AI 無法完成這些自動化整合，原因主要在兩點：

1. 企業數據敏感，流程重、安全要求高。
2. 缺少統一標準協議來連接模型與服務。

而 MCP，正是為了解決這一“協議層”的缺失而誕生的。

為什么是 MCP？它與 Function Calling、Agent 有什么區別？

很多人可能會問：OpenAI 不是早就有 function calling？AI Agent 不也能整合多種服務？為什么還需要 MCP？

Function Calling

Function Calling 是模型根據上下文自動調用外部函數的機制，起到了模型與外部服務之間的橋梁作用。

特點：

• 模型平臺（如 OpenAI、Claude）定義函數結構。
• 需要開發者明確提供函數描述、輸入輸出。
• 執行任務時，模型根據內容決定調用哪個函數。

缺點：

• 不適合處理多輪復雜任務。
• 代碼不易維護，難以標準化和復用。

AI Agent

AI Agent 是一個可以自主完成任務的智能系統。

特點：

• 具備決策和行動能力。
• 可以連續進行多步推理。
• 可連接多種工具，具備一定自治性。

但問題是，目前大多數 AI Agent 構建仍依賴于自定義、耦合嚴重的工具代碼，難以復用、協作和共享。

MCP（Model Context Protocol）

MCP 是一個開放協議，目標是“Type-C 化”AI 接入生態。

特點：

• 不依賴某個模型平臺，統一標準。
• 建立模型與服務之間的通用上下文交換機制。
• 支持多步任務、狀態保持、權限控制。

優勢：

• 將服務按層次抽象：描述、能力、限制。
• Client（Agent）根據協議自行組合能力，完成任務。
• 構建生態后，不同服務之間可以互操作，AI 自動化能力大大增強。

簡而言之：

對比維度	Function Calling	AI Agent	MCP 協議
目的	調用函數	執行任務	構建生態
復雜任務支持	弱	強	強
標準化程度	弱（平臺私有）	弱（工具割裂）	強（協議層）
維護難度	高	高	低（生態共享）

MCP 如何工作

我們看一下官方提供的架構圖：

MCP 的系統由五個核心組成部分：

1. MCP Hosts
   運行在用戶側的應用程序，如 Cursor、Claude Desktop 等，它們是模型調用服務的發起者。

2. MCP Clients
   在 Host 中運行的模塊，負責與遠程 MCP Server 保持連接，并轉發請求、維持上下文。

3. MCP Servers
   服務提供者，通過 MCP 協議暴露 API、數據源、工具能力。它是系統的“能力注冊中心”。

4. Local Data Sources
   如本地文件、本地數據庫、本地服務接口等。

5. Remote Services
   如網絡 API、第三方服務、云平臺資源等。

MCP Server 的意義

Server 是整個 MCP 系統的“智能服務目錄”，它定義了：

• 哪些服務對 AI 可見；
• 每個服務的輸入輸出格式；
• 每個服務的權限范圍和調用限制；
• 如何持久化和恢復上下文。

以 Cursor 為例，其 AI Agent 演進過程如下：

階段	能力	說明
AI Chat	提建議	由人執行
AI Composer	自動修改代碼	需要人確認
AI Agent	全自動任務執行	可讀圖、調試、部署

MCP Server 的角色就是在這個過程中，為 Agent 提供所有服務的信息與上下文支持。

最終，MCP 目標是構建一個跨平臺、跨服務的“AI 應用生態協議層”，使得 AI Agent 可以像人一樣自由調度各種能力，實現“從建議到行動”的完整閉環。

總結

MCP 是通往 AI 原生集成世界的關鍵協議。它的出現，使得：

• AI Agent 可以理解并調用各種服務；
• 開發者可以復用協議組件，加速開發；
• 企業可以構建自己的 MCP Server，有效保護數據隱私。

正如 USB Type-C 統一了電子設備之間的連接，MCP 有望統一 AI 與工具、服務之間的交互方式。

未來，AI 不再只是“聊天機器人”，而是能真正執行任務、連接系統、完成工作流的全能助手。

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