



MCP是一个发展势头非常迅猛且有潜力的AI Agent连接协议,但它还很年轻,仍存在一些问题。随着时间的推移,相信这些问题都会被解决。虽然在本书完稿时,行业正为MCP带来的影响狂欢不已,但正视眼前的问题对于基于MCP开发AI应用的开发者而言是非常有必要的。
□ 服务器管理功能(注册/发现/生命周期管理)仍处于初级阶段,仅能满足基本需求。
□ 缺乏标准化身份认证与授权框架,会话级权限管理粒度不足,存在安全隐患。虽然协议新版已支持Streamable HTTP通信机制、Session管理和OAuth 2.1身份认证机制,但依然处在早期阶段。
□ 缺乏多租户支持,难以满足企业级SaaS应用的规模化需求。
□ 普通用户和开发者在使用MCP主机或者基于MCP生态进行开发时,仍需手动配置服务器和各种服务启动参数,这是一个非常技术化的过程。当前的使用体验只能说非常初级,非技术用户几乎无法使用。
□ 官方文档以技术实现为中心,学习曲线陡峭。
□ 远程通信协议尚不成熟,缺乏端到端加密和安全沙盒机制。
□ 工具市场存在未审核风险模块(据社区统计,由社区贡献的MCP服务器的测试覆盖率不足40%)。
□ 网关化部署:借鉴API Gateway模式,实现认证/路由/监控一体化(譬如,Cloudflare已经开始布局MCP服务器的云端托管部署服务)。
□ 轻量化SDK:推出无代码配置工具(如Open MCP Client,尝试简化开发流程)。
□ 服务发现市场兴起:社区已经涌现出大量的MCP Server Market实践,进一步演化可能会发展成服务市场/商店模式,实现工具的动态发现与认证。
□ 领域垂直化渗透:一方面,从通用场景向医疗/金融等专业场景深化,领域专有的MCP服务器生态会不断壮大。另一方面,垂直领域的ISV也会基于MCP逐步将自己的产品服务器化,或者为客户提供构建垂直MCP服务器的服务。
当前,MCP正处于技术成熟度曲线的顶峰期,其最终市场地位取决于未来12个月内协议迭代和生态建设的成效。