在人工智能领域，一项名为模型上下文协议（MCP）的创新正悄然引领着一场生态系统级别的变革。该协议由Anthropic公司于2024年11月推出，其核心目的在于统一AI应用程序与外部世界交互的方式，类似于HTTP和REST对Web服务的影响。然而，MCP的真正潜力远不止技术标准化，它正在成为推动行业发展的强劲动力。
在AI应用日益复杂的今天，产品经理Lily的经历颇具代表性。她需要在Jira、Figma、GitHub、Slack、Gmail和Confluence等多个工具间频繁切换，这不仅效率低下，还容易出错。大型语言模型（LLM）的出现让Lily看到了曙光，这些模型在信息整合方面展现出了非凡的能力。然而，早期每个模型都有其独特的连接方式，每次集成都让Lily更加依赖特定供应商，增加了未来切换模型的成本。
MCP的出现如同一股清流，它标准化了上下文信息流向LLM的方式，迅速获得了OpenAI、AWS、Azure、Microsoft Copilot Studio及Google等巨头的支持。随着官方SDK的发布，涵盖Python、Typescript、Java等多种主流编程语言，社区也积极贡献其他语言的SDK，MCP的普及速度令人咋舌。Lily现在可以通过Claude运行各种功能，通过本地MCP服务器连接到她的工作应用，实现状态报告的自动生成、领导层更新的简单提示等，且无需担心未来切换模型时的集成问题。
MCP的标准化不仅简化了AI应用的开发流程，还带来了深远的影响。缺乏强大公共API的SaaS提供商将面临淘汰压力，因为客户将要求为其AI应用提供支持。随着MCP成为事实标准，开放API将成为必备条件。AI应用的开发周期将大幅缩短，开发者无需再为简单的AI应用编写自定义集成代码，而是可以直接将MCP服务器与现成的客户端集成。由于集成与特定模型解耦，企业可以在不同模型之间自由切换，甚至混合使用，显著降低了转换成本。
然而，MCP的推行也面临一些挑战。信任问题是首要关注点，随着大量MCP注册中心和社区维护的服务器涌现，如何确保敏感信息的安全成为一大挑战。SaaS公司应提供官方服务器，开发者也应优先选择官方服务器以确保安全。API的不断发展使得维护不善的MCP服务器容易与最新API不同步，影响LLM的性能。因此，SaaS公司需要随着API的更新维护其服务器，开发者也应选择可靠的官方服务器。
尽管存在挑战，但MCP无疑正在引领AI应用基础设施的变革。正如历史上被广泛采纳的标准一样，MCP正在构建一个自我强化的生态系统。新的工具、平台和注册中心不断涌现，旨在简化MCP服务器的构建、测试、部署和发现过程。随着生态系统的不断发展，AI应用将提供更加简洁的接口来接入新功能，采用MCP协议的团队将能够更快地交付产品，提供更完善的集成方案。那些提供公共API和官方MCP服务器的公司将能够积极参与到集成生态中，而行动迟缓者则可能逐渐失去市场竞争力。
