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MCP自发布以来就受到高度关注，它的出现被视为AI Agent互联网发展的关键一步。那么，什么是MCP？它是如何诞生的？又如何为AI Agent充当中间层来应对当前挑战？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月开源的一个开放协议/标准，旨在为AI系统提供统一的接口，以便高效连接外部数据源和工具。MCP被形象地比喻为AI世界的“USB-C接口”，为AI Agent提供一种标准化方式，允许它们接入各种外部资源和服务。
MCP能够让LLM与外部环境（如数据库、文件系统或第三方API等服务）进行交互。通过MCP，AI Agent可以以统一的格式请求信息，避免了每次都需要根据不同的数据源或服务调整连接方式。可以将MCP类比为一个通用的“插座”，任何符合MCP标准的资源都可以无缝接入AI系统。MCP的推出解决了AI模型在集成外部工具和数据源时的多样性问题，从而使AI Agent能够更加便捷地访问各类外部服务，如图1-5所示。
图1-5 MCP架构类比示意图
尽管在2024年底MCP首次发布时行业对其反应平淡，但随着2025年对AI Agent集成需求的日益增长，MCP逐渐引起广泛关注，并在社区的推动下不断完善。Anthropic还提供了SDK（软件开发工具包），使开发者能够更加轻松地创建MCP客户端或MCP服务器。当前，MCP正在成为AI系统与外部世界高效互动的关键协议。
一批早期采用者（如支付公司Block、Apollo等）将MCP整合进自己的系统，用于对接内部数据库、文件库等。多家开发者工具公司（如Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等）也加入实验，在各自的平台中通过MCP让AI Agent获取上下文信息，比如代码编辑器通过MCP从项目仓库中提取相关代码段供AI编程助手参考。2025年初，MCP生态出现了爆发式增长：截至2025年4月，MCP.so上已有超过8000个注册的MCP服务器，涵盖数据处理、文件系统、API网关、聊天机器人、数据库等服务类别，这一数量还在迅速增长。MCP正迅速成为事实上的行业标准，被视为填补AI与外部环境之间的鸿沟的“缺失拼图”。
值得一提的是，MCP的设计灵感部分源自软件开发领域的语言服务器协议（LSP）。LSP是在编辑器与编程语言分析器之间建立的通用通信协议，让IDE可以通过统一接口获得代码补全、错误检查等功能，而无须针对每种语言单独实现支持。类似地，MCP试图做到：AI Agent通过MCP这个通用协议，能与任何实现了MCP的工具或数据源进行交互，而不必为每种服务提供定制化集成方案。
在典型的AI Agent架构中，我们可以将逻辑（比如LLM推理）看作“大脑”，外部的数据源、应用（数据库、文件、第三方API等）看作“肢体”和“感官”，那么MCP扮演的就是连接大脑与外部世界的神经系统。它位于AI模型和各工具/数据之间，定义了一套通用的交互方式。
通过MCP，AI Agent（MCP应用）可以发现并调用外部工具（MCP服务器）。例如，一个AI Agent启动时，可以查询某个目录或注册表，自动发现当前可用的MCP服务器（比如本地有Google Drive连接器、Slack连接器等），然后在需要时按规范向相应服务器发送请求，以获取数据或执行操作。动态发现与调用是MCP的重要特性之一—AI Agent无须在编程时硬编码可用工具，运行时可以灵活地接入新能力。
MCP采用双向通信模型，AI Agent可以向MCP服务器请求数据或下达指令，MCP服务器也可以根据AI Agent的需求持续提供更新（保持对话状态），而不是一次性返回后就断开。这种持续更新的上下文，让AI Agent在跨多个工具调用时能保持一致的上下文记忆，不会丢失前后关联。例如，AI Agent先通过MCP从日历服务器中查到你有空档，然后又通过邮件服务器发送邀请函，MCP保证这两个步骤可以共享同一个事件细节，不需要AI Agent重复管理状态。
MCP与具体模型无关，它是模型不可知、平台开放的标准。无论AI Agent背后用的是OpenAI的GPT模型、Anthropic的Claude模型，还是开源的大模型，都可以遵循MCP的规范来调用外部工具。同样，任何开发者或公司都可通过MCP服务器来包装自己的数据或功能，无须得到某一家AI厂商的许可。这使得MCP具有跨平台属性：它不是某个公司的私有协议，更像HTTP那种中立通用的协议，旨在被普遍采用。
通过以上定位，MCP实际上成为AI Agent互联网的中间层基础设施，像过去网络时代的中间件一样，在不同系统之间负责“翻译和沟通”，使多样的AI Agent和服务能够“说同一种语言”，实现互联互通。这一中间层有望大大降低AI Agent的集成复杂度，提高互操作性。
随着AI Agent互联网向标准化、互联化和可信化发展，MCP作为通用接口协议，正成为解决现阶段核心瓶颈问题的关键。它不仅提升了多Agent协作的通用性和可扩展性，也为未来的“万物皆可Agent”奠定了坚实基础。以下从4个方面分析MCP在推动AI Agent互联网演进中的核心作用，如图1-6所示。
图1-6 MCP在推动AI Agent互联网演进中的核心作用
MCP直接解决了当前最突出的问题—缺乏统一标准接口。开发者只需针对MCP开发一次接口，就能让自己的数据源为任意AI所用。如Anthropic所言，过去每接入一个数据源都要维护一个新的连接器，而有了MCP后可“一劳永逸”，不同AI系统之间能保持上下文，切换工具都变得顺畅。正因如此，MCP被视作很可能胜出的标准化方案，类似当年HTTP统一了早期混乱的网络协议。尤其在Anthropic、微软等大厂的推动和社区的拥护下，MCP有望成为AI Agent互联网的通用语言。
由于MCP的开放性，各平台的AI Agent只要实现了客户端功能，就都能和MCP生态相连接。这意味着跨平台的Agent协作将成为可能—由不同公司、不同编程语言实现的AI Agent通过MCP交换信息、协同行动。例如，一个用Python编写的客服Agent可以通过MCP请求一个用Java实现的知识库Agent提供答案，而无须关心对方用的什么技术栈。这种跨平台互通也扩展到了设备层面：MCP不仅能用于云端服务，也可用于本地设备或物联网终端，让手机上的AI助手直接通过MCP控制家中的IoT设备等。因此，MCP为AI Agent互联网的“万物互联”奠定了通信基础。
MCP鼓励将各种功能封装成可插拔的模块（MCP服务器）。每个模块各司其职，如文件读取、数据库查询、发送邮件等。AI Agent可以在需要时“加载”不同模块来完成任务。由于规范统一，新模块的加入无须改动AI Agent自身的代码，因此实现了真正的模块化扩展。想象未来的个人AI助理，最初也许只会聊天答疑，但如果用户需要，它可以临时连接“MCP健康监测”获取健身手环的数据，或者加载“MCP财务助手”查询银行账户信息，一切如同安装应用一般简单。对于企业来说也是类似，为AI扩展新组件就像搭积木，而这些组件都来自开放生态、随插随用。这种灵活的可扩展性正是AI Agent互联网继续演进所必需的，否则AI的功能很难覆盖千变万化的需求场景。
MCP在设计中也考虑了安全。首先，通过统一接口，可以更容易地在一处实施访问控制和日志监控。企业可以部署MCP网关，AI对内部工具的所有数据请求都须经过审计，从而建立治理机制。Anthropic团队正在为MCP引入OAuth 2.0身份认证支持，之后敏感服务的接入将需要验证安全令牌，从而避免未授权访问。同时，团队还即将推出官方的MCP服务器注册中心和well-known发现机制（一种标准化的URI路径规范，通常用于让服务或客户端能轻松发现服务器上特定的元数据或配置信息），方便对可靠的服务器进行签名验证，防止AI Agent连接伪造或恶意的服务器。
这些举措有助于实现安全实践的标准化：一方面，当所有交互都依赖MCP时，安全策略就可以集中实施，无须关注每个定制接口的漏洞；另一方面，MCP的人类介入支持值得一提。根据Andreessen Horowitz的研究，MCP借鉴LSP引入了人在回路的能力，比如某些关键操作要求人工确认。这为解决前述自主AI Agent失控的问题提供了缓冲空间—在MCP下，可以为某些服务器（工具）的调用设定二次授权，从协议层面对AI Agent的自主行动加装“安全带”。
随着MCP被广泛采用，AI Agent互联网正迎来一次由“标准统一”驱动的创新浪潮。MCP不仅解决了智能体互联的技术壁垒，更重塑了AI应用的连接方式和协作逻辑，推动从“单点智能”迈向“协同智能”时代。它所释放的潜力正在多个行业场景中逐步显现。以下通过几个典型案例展望MCP带来的新机遇与未来图景。
想象一个AI生活助理Agent，要帮用户筹办生日聚会。以前，这可能需要它分别调用日历API、邮件API、订票API，每一步都独立集成，信息衔接依赖Agent的自身记忆。借助MCP，AI生活助理Agent可以在同一框架下完成整套流程：通过日历模块查找可用日期，接着用场地预订模块预订场地，再用邮件模块群发邀请邮件，最后用记账模块更新预算表。所有这些动作基于统一接口进行，AI Agent可以在各步骤之间共享上下文，不会丢失任何细节，开发者也无须针对每项服务单独编程。新机遇在于自动化复杂的跨系统工作流成为可能，AI Agent真正成为用户的“一站式管家”。
MCP还可以成为多Agent协作的共享工作空间。比如，面对一项大型工程，项目经理Agent负责规划，研究员Agent搜集资料，执行者Agent实施具体操作。通过MCP，这些不同职能的Agent能够方便地交换信息：研究员Agent把找到的数据存入知识库，执行者Agent再从中读取；项目经理Agent通过任务模块发布子任务给其他Agent。过去，实现这样的多Agent分工需要烦琐的通信编码，而有了共同的语言和工具库后，Agent的团队协作变得像人类团队使用共享云工具一样自然。新机遇是诞生“AI Agent社会”—多个AI Agent各展所长，协同完成单个AI Agent难以完成的复杂任务。
很多人期待拥有一个高度个性化的AI助手，但又担心数据隐私。MCP提供了折中方案：用户可以在本地运行一个MCP服务器，接入自己的邮件、日历、照片等数据，然后让云端的大模型通过MCP访问这些私人数据。由于MCP通信可以加密且受用户掌控，因此敏感信息无须上传给AI提供商。这意味着每个人都能定制属于自己的“数字秘书”：它熟悉你的所有事务（因为能安全访问你的数据），却不会把你的隐私泄露给别人。这为AI赋能的个人助理带来了新机遇：基于本地化和个性化，AI服务将比以往更加深入我们的日常，同时个人隐私和自主权也能得到保障。
对于企业，MCP带来的不仅是方便，更有管理上的主动权。公司内部的各种软件工具（CRM系统、内部Wiki、数据库等）只要提供MCP接口，员工的AI助手就能统一访问多源数据来提升工作效率，比如销售Agent自动汇总CRM系统中的客户信息并起草个性化销售邮件。借助MCP的统一架构，企业还能监控AI的行为：所有访问记录和操作请求都有迹可循。如果AI的行为不符合规范，企业能够及时发现并干预。并且，现在的企业能像管理网络流量一样集中管理AI Agent的“流量”。新机遇是AI在企业内部的大规模落地，可以兼顾效率和合规—AI Agent能成为员工的得力助手，企业对数据安全和业务规则依然有可控性。
MCP正迅速成为连接AI Agent与外部世界的强大标准化桥梁。它让曾经封闭的大模型“大脑”真正插上了感知与行动的触角，变成灵活多能的“执行者”。通过简化AI Agent与工具的连接流程，MCP扫清了许多妨碍AI进一步融入工作流和日常生活的障碍，让AI Agent互联网朝着功能更强大、互动性更高，也更易用的方向迈进。
MCP还在持续演进。社区路线图显示，MCP即将支持远程服务器托管、流式数据传输、标准发现端点等功能。这些更新将使MCP更加健壮，进一步帮助AI Agent深度整合进真实世界的业务流程和用户场景中。可以预见，在不远的将来，我们将看到一个万物互联的AI Agent时代：标准统一、安全可控、支持模块化扩展的AI Agent将在各行各业、大众生活中扮演关键角色，为用户带来前所未有的高效与便利。MCP这样的中间层技术正是支撑这一未来愿景的中坚力量，为AI Agent互联网的蓬勃发展提供了可能。