De golf van kunstmatige intelligentie (AI) herstructureert verschillende industrieën met ongekende kracht, en de diepe integratie en brede toepassing zijn een onomkeerbare trend geworden. Zowel Web2 als Web3 hebben grote verwachtingen van het Model Context Protocol (MCP). Maar de ontwikkeling van AI van een "alwetend" dialoogvenster naar een "almachtige" die verschillende problemen kan aanpakken, vereist een verbetering van de modelcapaciteit zelf, een sterkere planningscapaciteit, maar belangrijker nog, het moet AI leren hoe het de beschikbare tools stabiel kan gebruiken. Echter, wanneer AI-modellen, vooral grote taalmodellen (LLM), proberen te interageren met de externe wereld - enorme datastromen, diverse toolsets en complexe systemen - komt er een kernuitdaging naar voren: hoe een gestandaardiseerde, veilige en betrouwbare communicatieweg op te zetten? Het gebrek aan uniforme standaarden leidt niet alleen tot een lage ontwikkelings efficiëntie, maar brengt ook enorme risico's met zich mee op het gebied van gegevensprivacy, operationele veiligheid en verifieerbaarheid van resultaten. In deze context is het Model Context Protocol (MCP) van Anthropic ontstaan. Modellen en externe dienstverleners hoeven niet langer afzonderlijk verbindingen tussen beide te ontwikkelen. Via een uniforme interface in de industrie hoeven modellen en dienstverleners alleen de protocolstandaard te accepteren, zodat toepassingen uit verschillende ecosystemen en modellen met verschillende architecturen direct kunnen worden verbonden, en informatie en intelligentie vrij kunnen stromen. Dit schetst een nieuwe blauwdruk voor de interoperabiliteit van AI. Hoewel plugins ons een relatief vrije tool-ecosysteem hebben gegeven, blijft het een gesloten tool binnen het OpenAI-systeem, met hoge beoordelingsdrempels, en de documentatiestijl van de plugins is niet uniform, wat nog steeds leidt tot instabiliteit bij gebruik. Daarom heeft Anthropic in november 2024 het MCP-protocol open-source gemaakt, door een uniforme interface te bieden die synchroon is met de externe echte wereld voor verschillende fabrikanten en structuren van grote taalmodellen, zodat alle toepassingen de kans krijgen om deel uit te maken van een groter intelligent systeem. MCP standaardiseert de interactie tussen modellen en tools en maakt gebruik van een client-serverarchitectuur. De MCP-server publiceert een set toolinterfaces en biedt een uniforme beschrijving, terwijl de MCP-client op runtime beschikbare tools kan opvragen en aanroepen. Het voordeel is dat het de integratiekosten tussen modellen en tools enorm vereenvoudigt; theoretisch is het voldoende om het MCP-protocol eenmaal aan te passen om elke compatibele tool te gebruiken. Het grootste voordeel van MCP is dat het de werklast voor systeemverbindingen aanzienlijk vermindert: in het verleden, als M diensten met N datastromen moesten worden verbonden, waren er in totaal M×N interface-ontwikkelingen nodig, maar met het MCP-protocol zijn er slechts M+N verbindingen nodig om een compleet en stabiel systeem op te bouwen. Dit is ook de reden waarom het MCP-ecosysteem erkenning heeft gekregen en snel toegang heeft gekregen tot een groot aantal diensten.