在人工智能領域，一項名為模型上下文協議（MCP）的創新正悄然引領著一場生態系統級別的變革。該協議由Anthropic公司于2024年11月推出，其核心目的在于統一AI應用程序與外部世界交互的方式，類似于HTTP和REST對Web服務的影響。然而，MCP的真正潛力遠不止技術標準化，它正在成為推動行業發展的強勁動力。
在AI應用日益復雜的今天，產品經理Lily的經歷頗具代表性。她需要在Jira、Figma、GitHub、Slack、Gmail和Confluence等多個工具間頻繁切換，這不僅效率低下，還容易出錯。大型語言模型（LLM）的出現讓Lily看到了曙光，這些模型在信息整合方面展現出了非凡的能力。然而，早期每個模型都有其獨特的連接方式，每次集成都讓Lily更加依賴特定供應商，增加了未來切換模型的成本。
MCP的出現如同一股清流，它標準化了上下文信息流向LLM的方式，迅速獲得了OpenAI、AWS、Azure、Microsoft Copilot Studio及Google等巨頭的支持。隨著官方SDK的發布，涵蓋Python、Typescript、Java等多種主流編程語言，社區也積極貢獻其他語言的SDK，MCP的普及速度令人咋舌。Lily現在可以通過Claude運行各種功能，通過本地MCP服務器連接到她的工作應用，實現狀態報告的自動生成、領導層更新的簡單提示等，且無需擔心未來切換模型時的集成問題。
MCP的標準化不僅簡化了AI應用的開發流程，還帶來了深遠的影響。缺乏強大公共API的SaaS提供商將面臨淘汰壓力，因為客戶將要求為其AI應用提供支持。隨著MCP成為事實標準，開放API將成為必備條件。AI應用的開發周期將大幅縮短，開發者無需再為簡單的AI應用編寫自定義集成代碼，而是可以直接將MCP服務器與現成的客戶端集成。由于集成與特定模型解耦，企業可以在不同模型之間自由切換，甚至混合使用，顯著降低了轉換成本。
然而，MCP的推行也面臨一些挑戰。信任問題是首要關注點，隨著大量MCP注冊中心和社區維護的服務器涌現，如何確保敏感信息的安全成為一大挑戰。SaaS公司應提供官方服務器，開發者也應優先選擇官方服務器以確保安全。API的不斷發展使得維護不善的MCP服務器容易與最新API不同步，影響LLM的性能。因此，SaaS公司需要隨著API的更新維護其服務器，開發者也應選擇可靠的官方服務器。
盡管存在挑戰，但MCP無疑正在引領AI應用基礎設施的變革。正如歷史上被廣泛采納的標準一樣，MCP正在構建一個自我強化的生態系統。新的工具、平臺和注冊中心不斷涌現，旨在簡化MCP服務器的構建、測試、部署和發現過程。隨著生態系統的不斷發展，AI應用將提供更加簡潔的接口來接入新功能，采用MCP協議的團隊將能夠更快地交付產品，提供更完善的集成方案。那些提供公共API和官方MCP服務器的公司將能夠積極參與到集成生態中，而行動遲緩者則可能逐漸失去市場競爭力。
