Волна искусственного интеллекта (AI) с небывалой силой перестраивает различные отрасли, его глубокая интеграция и широкое применение стали необратимой тенденцией. Как Web2, так и Web3 возлагают большие надежды на MCP. Однако, чтобы AI развивался от простого «всезнающего» диалогового окна до «всемогущего», способного решать различные задачи, необходимо улучшение возможностей модели, более сильные планировочные способности, но что более важно, нужно научить AI, как стабильно использовать доступные инструменты. Тем не менее, когда модели AI, особенно крупные языковые модели (LLM), пытаются взаимодействовать с внешним миром — огромными источниками данных, разнообразными наборами инструментов и сложными системами — возникает одна ключевая проблема: как создать стандартизированный, безопасный и надежный коммуникационный мост? Отсутствие единого стандарта не только приводит к низкой эффективности разработки, но и создает огромные риски в области конфиденциальности данных, безопасности операций и проверяемости результатов. В этом контексте был предложен протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) от Anthropic. Моделям и внешним поставщикам больше не нужно разрабатывать отдельные связи между собой. Через единый интерфейс в отрасли модели и поставщики услуг могут просто принять стандарт протокола, что позволяет приложениям из разных экосистем и моделям с различной архитектурой напрямую соединяться, а информация и интеллект могут свободно и без ограничений течь. Это рисует новую картину для взаимной работы AI. Хотя плагины уже создали относительно свободную экосистему инструментов, они все еще остаются закрытыми в системе OpenAI, с высокими требованиями к проверке, и стиль документации плагинов не унифицирован, что по-прежнему приводит к нестабильности в использовании. С этой целью Anthropic в ноябре 2024 года опубликовал протокол MCP с открытым исходным кодом, предоставляя единый интерфейс для различных производителей и структур крупных языковых моделей, синхронизированный с внешним реальным миром, позволяя всем приложениям стать частью более крупной интеллектуальной системы. MCP стандартизировал взаимодействие между моделями и инструментами, используя архитектуру клиент-сервер. Сервер MCP будет открывать набор интерфейсов инструментов и предоставлять единое описание, клиент MCP может запрашивать доступные инструменты и вызывать их во время выполнения. Его преимущество заключается в значительном упрощении затрат на интеграцию между моделями и инструментами, теоретически достаточно один раз адаптировать протокол MCP, чтобы использовать любые совместимые инструменты. Главное преимущество MCP заключается в значительном снижении объема работы по подключению систем: раньше, если M сервисов должны были подключиться к N источникам данных, требовалось провести M×N разработок интерфейсов, но с помощью протокола MCP достаточно провести M+N подключений, чтобы построить полный и стабильный сервис. Это также причина, по которой экосистема MCP была признана и быстро подключила множество сервисов.