厌倦了笨拙的人工智能黑客？MCP 打破了集成地狱的大门，最终为开发人员提供了一种干净、可扩展的方式将 AI 插入现实世界的系统。
图源：NicoElNino
自ChatGPT兴起以来，生成式AI已成为开发者的“游戏规则改变者”。它能够生成代码、总结报告，甚至协助调试，曾经需要花费数小时甚至数天的任务，如今可以在几分钟内完成。在许多方面，AI的炒作是真实的——它有着巨大的潜力去重新定义软件开发生命周期本身。
但问题在于：将AI集成到现实世界的工具和系统中仍然本质上是困难的。因此，开发者们常常陷入构建笨拙的一次性集成的困境——这种方法既繁琐又耗时。毫不奇怪，最新的Gartner研究显示，77%的软件工程领导者认为将AI能力构建到应用程序中是一个痛点。
另一份报告预测，85%的公司将难以成功集成AI，受到例如数据质量差、缺乏全渠道集成以及持续维护头痛等问题的阻碍。更近一些，我们公司委托进行的一项针对高级开发者的调查发现，有相当一部分（58%）的开发者因为遗留架构不足而考虑辞职，其中31%的人明确指出与创新（如AI）的不兼容性是一个关键原因。
好消息是，一个有希望的解决方案正在出现。模型上下文协议（MCP）通过为开发者提供一种简单、标准化的方式，将AI代理连接到工具、数据和服务，从而改变了游戏规则——无需黑客手段，无需手工编码。微软、OpenAI和谷歌等主要参与者已经在采用MCP，并且普遍认为MCP可能是AI集成长期以来一直在等待的突破。但MCP到底是什么，为什么开发者和企业应该关注它呢？
一、MCP是什么，为什么它很重要？
简单来说，MCP是一个开放协议，它提供了一种标准化的方式，为AI模型提供它们所需的上下文。可以把它想象成AI应用的通用端口。就像标准连接器允许不同设备无缝通信一样，MCP使AI系统能够通过将它们与各种工具和数据源连接起来，访问和解释正确的上下文。
这很重要，因为上下文对于AI交互来说至关重要。无论你是在构建新应用、聊天机器人还是电子商务引擎，你的模型的性能取决于它理解用户意图、历史记录、偏好和环境的能力。传统上，AI集成依赖于静态提示来传递指令和上下文。这不仅耗时繁琐，还会削弱准确性、可扩展性的范围。
MCP改变了这一点。它不再依赖分散的提示，开发者现在可以动态地定义和传递上下文，使集成更快、更准确、更容易维护。通过将上下文与提示解耦，并像管理其他组件一样管理它，开发者实际上可以构建自己的个性化、多层次的提示界面。这将AI从一个“黑箱”转变为技术栈的集成部分。
二、合作的力量：MCP与可组合性
现实情况是，可组合架构不再是一个小众趋势——它正在成为一项战略优先事项。Gartner预测，到2027年，60%的组织将在其数字战略中将可组合性作为关键标准。这个想法很简单：软件应该是模块化的、可互操作的，并且由可以重用和重新组合的部分构建而成。换句话说，这使得开发者能够摆脱单体架构，创建专门为其需求设计的技术栈、应用和服务。它大大降低了成本，加快了开发速度，并且极其灵活。
MCP之所以重要，是因为它将这一原则扩展到AI，将上下文视为一个模块化、API驱动的组件，可以集成到任何需要的地方。类似于微服务或无头前端，这种方法允许AI功能在技术栈的各个层面上灵活地组合和嵌入，而不会产生紧密依赖。结果是更大的灵活性、更强的可重用性、分布式系统中更快的迭代以及真正的可扩展性。
想象一下，一个AI营销助手可以自主地通过MCP使用产品目录API来编写促销内容，而另一个AI代理从财务API验证定价数据。这不再是科幻小说——这是可组合AI系统的未来。
三、开始使用MCP
最棒的是，MCP相对容易采用，特别是对于熟悉API和现代应用架构的开发者来说——不需要深厚的AI专业知识。
首先，确定你的AI模型需要哪些核心上下文元素才能提供准确且相关的响应——比如用户角色、会话数据、系统状态和业务逻辑。确保这些数据点在你的应用栈中结构良好、维护一致且易于访问。由于MCP的关键在于在正确的时间传递正确的上下文，因此理解AI在用户体验中的位置至关重要。
因为MCP是API优先的，你可以开始使用你已经熟悉的语言、工具和框架来尝试上下文感知的AI。大多数开发者可以在不到一个小时的时间内运行一个基本的集成。
随着你扩大规模，目标是逐步将MCP集成到现有的工作流程中。运行现实世界的测试，观察不同的上下文信号如何塑造模型行为。最重要的是，将上下文视为系统的一个动态层——根据用户与产品的互动来监控、完善和演变它。
四、避免常见错误
与任何令人兴奋的颠覆一样，MCP带来的机会也伴随着自己的一系列挑战。其中最主要的是上下文定义不当。最常见的错误之一是硬编码静态值——相反，上下文应该是动态的，并反映实时系统状态。向模型提供过多、过少或不相关的数据是另一个陷阱，通常会导致性能下降和不可预测的输出。未能妥善保护敏感上下文信息也可能带来隐私和合规风险，因此始终强制执行强大的访问控制和数据保护至关重要。最终，任何使用MCP的AI模型的有效性取决于它接收到的上下文的质量、清晰度和相关性。
将MCP视为一个即插即用的解决方案而不针对你的应用的独特领域进行定制，是另一个常见的陷阱。尽管MCP是为灵活性和模块化而构建的，但要充分利用它，需要精心构建上下文以适应你的特定用例。
五、MCP的未来是什么？
尽管AI的变革潜力是不可否认的，但集成一直是完全释放它的最大障碍。MCP通过提供一条清晰、标准化的路径，将AI与现实世界的系统连接起来，从而改变了游戏规则。
尽管仍处于起步阶段，但普遍共识是MCP已经接近临界点，并将在明年走向主流采用。而这仅仅是开始。随着它不断发展以支持复杂数据和多模态输出，MCP将在物联网、增强现实和协作AI等领域解锁新的可能性——使转向MCP的问题从“是否”变为“何时”。
作者：Facundo Giuliani（法昆多·朱利安尼）
尽管生成式AI潜力巨大，但将其无缝、高效地集成到现实世界的复杂系统和遗留架构中，仍然是开发者面临的核心痛点，导致当前集成方案普遍存在笨拙、不可扩展且难以维护的问题。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）正作为解决方案应运而生。它提供了一种开放、标准化的API优先方法，通过将至关重要的“上下文”与“提示词”解耦，让AI模型能像USB设备一样，以“即插即用”的方式轻松连接到各种工具、数据和服务。因此，MCP正在改变AI集成的游戏规则。它与可组合架构的理念相结合，不仅极大地降低了开发者的集成难度和维护成本，更通过实现AI能力的可重用与模块化，为构建真正可扩展、灵活且强大的AI原生系统铺平了道路，使AI从一个“黑箱”转变为技术栈的无缝组成部分。
如果说AI模型是强大的“外设”，那么MCP就是那个业界期待已久的“USB-C”通用端口，它终结了接口混乱的时代，让万物皆可AI。
