一、讨论要点:

• MCP 的定义与作用: MCP 通过标准化的方式，允许 AI 应用向大语言模型提供三类上下文信息：工具 (Tools)- 模型可以执行的操作；资源 (Resources)- 如文件、文本等原始数据；以及 提示 (Prompts)- 用户输入的具体情境。这极大地简化了开发者构建、集成和扩展AI应用的工作流程。

• 起源与动力: MCP 的核心思想源于解决开发者在不同应用间频繁复制粘贴信息的痛点。一次内部黑客马拉松的成功验证了MCP的价值——几乎所有团队都选择构建MCP服务器，因为它能显著简化为LLM添加上下文的流程，催生了从Slack集成到控制3D打印机等多样化的创意应用。

• 开源与生态: MCP于2024年11月发布并选择开源，旨在降低开发门槛，使开发者能更专注于模型智能和工作流的构建，而非被封闭的生态系统所限制。目前，该协议已被多家主流公司采用，并吸引了超过10,000名服务器构建者。

• 未来展望:

• 远程与云化

  MCP正从本地服务器向云端托管的“远程MCP”演进，使其有望成为连接LLM与网络服务的真正标准。

• 功能深化

  随着像Claude 4这样更强模型的出现，MCP在状态管理、采样等高级特性上的应用将更加广泛，以支持更长、更复杂的任务处理。

• 聚焦代理能力

  未来的发展重点是强化代理 (Agent)功能，包括允许模型发现并使用新服务的注册表API，以及处理长时间运行任务和主动向用户请求信息的“启发”功能。

• 入门建议: 建议开发者先试用现有的MCP服务器以熟悉其交互模式 ，然后从构建一个简单的“Hello World”工具开始，逐步掌握提示和资源等核心功能。

二、扣子平台与MCP协议的关系和交互方式

扣子平台（Coze）是字节跳动推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台。它允许用户无需编程经验，快速创建、调试和优化AI聊天机器人。MCP（Model Context Protocol）协议是一种开放标准，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成。

（一）交互方式

扣子平台与MCP协议的交互主要体现在以下几个方面：

1. 插件集成：

   扣子平台支持超过60种不同的插件，这些插件覆盖新闻阅读、旅行规划、生产力工具等多个领域。

   通过MCP协议，扣子平台可以将这些插件作为工具集成到智能体中，实现功能的扩展。

2. 知识库调取和管理：

   扣子平台提供易于使用的知识库功能，使AI能够与用户自己的数据（如PDF、网页文本）进行交互。

   利用MCP协议，智能体可以访问和调用外部知识库，增强其回答问题的能力。

3. 长期记忆能力：

   扣子平台提供数据库存储能力，让AI机器人持久记住对话中的关键参数或内容。

   MCP协议支持智能体的长期记忆能力，使得AI在与用户交互时能够保持上下文的连贯性。

4. 工作流设计：

   扣子平台允许用户通过拖拽节点（如LLM调用、逻辑判断、代码执行）构建复杂任务流程。

   MCP协议定义了工作流的执行标准，使得智能体可以按照预设的工作流自动执行任务。

（二）应用场景

扣子平台与MCP协议的结合在多个场景中展现出强大的应用潜力：

1. 软件开发：

   开发者可以使用扣子平台创建AI助手，通过MCP协议连接到代码存储库或问题跟踪器，实现代码生成、代码审查等自动化任务。

2. 数据分析：

   数据分析师可以利用扣子平台和MCP协议将AI模型与数据库或云存储集成，实现数据的自动分析、报告生成等功能。

3. 企业自动化：

   企业可以通过扣子平台和MCP协议将AI模型与CRM系统、项目管理平台等业务工具相结合，实现企业流程的自动化和优化。

4. 智能客服：

   在智能客服系统中，扣子平台结合MCP协议可以帮助客服机器人从多个数据源获取用户信息、订单记录和商品数据，提供更准确、个性化的服务。

（三）技术实现细节

1. 通信机制：

   扣子平台与MCP协议的通信基于JSON-RPC2.0协议，支持本地通信（通过标准输入输出）和远程通信（基于SSE的HTTP连接）。

   本地通信适合对数据安全要求高的场景，而远程通信则支持云端服务。

2. 动态工具发现：

   MCP协议支持动态工具发现机制，客户端可以在运行时灵活获取可用的工具列表，并根据任务需求调用不同的工具和服务。

3. 上下文管理：

   MCP通过分层注意力机制（包括局部注意力和全局注意力）来管理上下文，确保在长对话、多轮交互中不会丢失关键信息。

4. 安全性：

   扣子平台和MCP协议内置严格的权限控制机制，确保数据源的安全性和隐私性。

   避免将敏感数据直接暴露给AI模型，同时支持细粒度权限管理。

（四）未来展望

1. 多模态融合：

   MCP协议将支持视频、语音等非结构化数据交互。

2. 量子计算集成：

   IBM与Anthropic合作探索MCP在量子机器学习中的应用，预计2026年实现原型系统。

3. 行业标准化：

   欧盟GDPR对MCP数据跨境传输提出严格限制，国内企业正加速推进本土化协议适配。

（五）结论

扣子平台与MCP协议的结合为AI应用的开发提供了强大的支持，使得开发者能够快速构建具有丰富功能的智能体。随着技术的不断进步和生态系统的完善，这种结合将在未来的AI领域发挥更加重要的作用。

三、扣子(Coze)平台：中国中小企业搭建智能体的注意事项

对于希望利用扣子（Coze）这类AI原生应用搭建平台来创建智能体（AI Agent）的中小企业，需要综合考虑战略、数据、技术、成本等多个维度。以下提供了详细的注意事项和建议。