模型上下文协议 MCP 是 AI 基础设施中缺失的标准吗？

人工智能（尤其是大型语言模型 (LLM)）的爆炸式增长，彻底改变了企业的运营方式，从自动化客户服务到增强数据分析。然而，随着企业将人工智能融入核心工作流程，一个持续存在的挑战随之而来：如何安全高效地将这些模型连接到现实世界的数据源，而无需进行定制化、碎片化的集成。

Anthropic 于 2024 年 11 月推出的模型上下文协议 (MCP) 是一个潜在的解决方案，它是一项旨在充当人工智能代理与外部系统之间通用桥梁的开放标准。MCP 因其即插即用的潜力常被拿来与 USB-C 进行比较，它承诺实现连接标准化，使模型能够按需访问最新的相关数据。但它真的是那个可能重塑人工智能基础设施的缺失标准吗？

本文将深入探讨 MCP 的起源、技术原理、优势、局限性、实际应用以及未来发展轨迹，并借鉴行业领袖的见解和截至 2025 年中期的早期实施案例。

MCP 的起源和演化

MCP 的开发源于人工智能系统的一个根本限制：它们与动态的企业级数据隔绝。传统的 LLM 依赖于预先训练的知识或检索增强生成 (RAG)，这通常涉及将数据嵌入矢量数据库——这个过程计算量巨大，而且容易过时。Anthropic 意识到了这一差距，因此推出了 MCP 作为开源协议，以构建一个协作的生态系统。到 2025 年初，随着 OpenAI 等竞争对手的整合，MCP 的采用速度加快，标志着业界达成了广泛的共识。

该协议基于客户端-服务器模型，并采用 Python、TypeScript、Java 和 C# 等语言的开源 SDK，以促进快速开发。Google Drive、Slack、GitHub 和 PostgreSQL 等工具的预构建服务器允许开发人员快速连接数据集，而 Block 和 Apollo 等公司则已针对专有系统对其进行了定制。这种演变使 MCP 不再是专有工具，而是一个基础层，类似于 HTTP 对 Web 通信的标准化，从而有可能赋能代理型人工智能——能够自主处理数据而非仅仅处理数据的系统。

详细机制：MCP 的工作原理

MCP 的核心是通过结构化的双向架构来运作，以确保 AI 模型与外部源之间的安全数据交换。它包含三个关键组件：MCP 客户端（通常是 AI 应用程序或代理）、MCP 主机（用于路由请求）和 MCP 服务器（用于与工具或数据库交互）。

逐步流程

工具发现和描述：MCP 客户端向模型发送可用工具的描述，包括参数和模式。这使得 LLM 能够理解可能的操作，例如查询 CRM 或执行代码片段。
请求路由：当模型决定执行某个操作（例如，从 Salesforce 实例检索客户数据）时，主机会将其转换为标准化的 MCP 调用。它使用 JWT 或 OIDC 等协议进行身份验证，确保只有授权的访问。
数据检索和验证：服务器获取数据，应用自定义逻辑（例如，错误处理或过滤），并返回结构化结果。MCP 支持实时交互，无需预先索引，与传统 RAG 相比，可降低延迟。
情境整合与响应：检索到的数据将反馈给模型，模型将生成响应。情境验证等功能可将输出结果与已验证的信息联系起来，从而防止出现幻觉。

此工作流在交互过程中保持状态，允许执行诸如创建 GitHub 仓库、更新数据库以及通过 Slack 通知等复杂任务。与僵化的 API 不同，MCP 通过提供灵活的模式来适应 LLM 的概率特性，从而最大限度地减少由于参数不匹配导致的调用失败。

为什么 MCP 可能成为缺失的标准

MCP 的设计解决了 AI 基础设施中的几个痛点，为可扩展性和效率提供了切实的好处。

无缝互操作性：通过标准化集成，MCP 无需定制连接器。企业可以将各种系统（从 ERP 到知识库）公开为 MCP 服务器，并可跨模型和部门重复使用。这种可重复使用性可加速部署，早期报告显示，试点项目的集成时间最多可缩短 50%。
提高准确性，减少幻听：LLM 经常在缺乏背景信息时编造答案；MCP 通过提供精准的实时数据来解决这个问题。例如，在法律查询中，幻听率从无根据模型的 69-88% 降至经过验证的背景信息后的接近零。诸如“背景验证”之类的组件可确保输出结果与企业事实相符，从而提升金融和医疗等行业的信任度。
强大的安全性和合规性：内置执行器提供精细的控制，例如基于角色的访问和数据编辑，防止数据泄露——57% 的消费者担心这一问题。在受监管行业，MCP 通过将数据保持在企业边界内，帮助遵守 GDPR、HIPAA 和 CCPA 的规定。
Agentic AI 的可扩展性：MCP 支持无代码或低代码代理开发，让非技术用户也能轻松使用 AI。调查显示，60% 的企业计划在一年内采用代理，MCP 可简化多步骤工作流程，例如自动报告或客户路由。

量化收益包括降低计算成本（避免向量嵌入）以及通过减少集成失败来提高投资回报率 (ROI)。

实际应用和案例研究

MCP 已在各行各业展现其价值。在金融服务领域，它以专有数据为基础，为 LLM 提供精准的欺诈检测，并通过提供合规的实时上下文来减少错误。医疗保健提供商使用它来查询患者记录，而无需暴露 PII，从而确保符合 HIPAA 法规，同时提供个性化洞察。制造企业利用 MCP 进行故障排除，从技术文档中提取信息，最大限度地减少停机时间。

Replit 和 Sourcegraph 等早期采用者将其集成到上下文感知编码中，代理可以访问实时代码库，以更少的迭代次数生成功能输出。Block 将 MCP 用于自动化创意任务的代理系统，强调了其开源精神。这些案例凸显了 MCP 在从实验性人工智能向生产级部署过渡中的作用，预计到 2025 年中期将有超过 300 家企业采用类似的框架。