人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的力量重塑各个行业，其深度集成和广泛应用已成为不可逆转的趋势。不论是 Web2 还是 Web3 都对 MCP 寄予了巨大的期待。但 AI 从简单的对话窗口的“全知”发展到能处理各种问题的“全能”，中间需要模型能力本身的提升、需要更强的规划能力，但更重要的是需要教会 AI 如何稳定使用能接触到的工具。然而，当 AI 模型，特别是大型语言模型（LLM），试图与外部世界——海量的数据源、多样化的工具集以及复杂的系统——进行交互时，一个核心的挑战浮出水面：如何建立一个标准化、安全且可信的通信桥梁？缺乏统一标准不仅导致了开发效率的低下，更在数据隐私、操作安全和结果可验证性方面带来了巨大风险。 正是在这一背景下，Anthropic 提出的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）应运而生。模型和外部服务商之间不必再单独开发两者间的链接。通过行业统一的接口，模型和服务商仅需要接受协议标准，就能让不同生态的应用以及不同架构的模型都直接连接，信息和智能可以不受限制的自由流动。这为 AI 的互操作性描绘了新的蓝图。 尽管插件已经为我们塑造了一个相对自由的工具生态，但仍旧是一个封闭在 OpenAI 体系内的工具，有很高的审核门槛，同时插件的说明文档样式并不统一，在使用时仍旧会存在不稳定的问题。 为此，Anthropic 于 2024 年 11 月开源了 MCP 协议，通过为行业不同厂家、不同结构的大语言模型提供统一的与外部真实世界同频的接口，让所有的应用都有机会变成更大的智能系统的一部分。MCP 标准化了模型与工具之间的交互，采用客户端-服务器架构。MCP 服务器会公开一组工具接口并提供统一描述，MCP 客户端可在运行时查询可用工具并调用。其优势在于极大地简化了跨模型、跨工具的集成成本，理论上只需一次对 MCP 协议的适配，就能使用任意兼容的工具。MCP 的最大优势是极大的降低了系统连接的工作量：过去如果 M 个服务要和 N 个数据源连接，一共需要进行 M×N 次接口开发，但通过 MCP 协议，只需要进行 M+N 次连接就能构建一个完整稳定的服务。这也是 MCP 生态得到认可并快速接入大量服务的原因。