AI“爬出盒子”：MCP如何成为大模型交互新标准

Model Contextual Protocol (MCP) 是Anthropic推出的一项创新协议，旨在使大语言模型（LLMs）能够主动与外部世界交互，摆脱被动接收信息的限制。尽管初期遭遇市场质疑，MCP通过内部验证和如Cursor等关键工具的采纳逐渐获得认可，并最终吸引了谷歌、微软等科技巨头的支持，有望成为AI模型能动性和外部交互的行业标准。

MCP的起源与核心理念：模型“爬出盒子”

• 背景痛点： 开发者在使用大语言模型进行代码调试时，面临频繁手动复制粘贴信息、效率低下且易错的普遍痛点。
• 核心理念： 创始人David和Justin提出“让模型能够爬出盒子”的想法，即模型不再被动接收信息，而是能主动与外部世界交互。
• 功能示例： 模型可自行查找日志、翻阅会议纪要、从数据库中提取数据，甚至执行操作如创建bug ticket或发送邮件报告。

增强模型能动性与协议标准化

• 模型能动性： 指模型不仅能执行指令，还能自主判断和规划，从而实现更高级的交互和任务执行能力。
• 标准化需求： 实现大规模模型能动性需要标准化协议MCP，强调其开源和标准化的重要性。
• 生态价值： 开源标准化能够打破信息和能力的孤岛，降低协作门槛，促进整个生态系统的快速发展和创新。

MCP的市场推广与行业采纳历程

• 内部验证： MCP通过内部“老虎队”的原型化和Hack Week活动，因有效解决日常工作中的繁琐问题而迅速获得工程师认可。
• 外部冷遇： 协议正式发布后，外界初期对MCP概念不熟悉，存在困惑和质疑，但随着实践逐渐理解其价值。
• 关键转折： Cursor代码编辑器的采纳成为MCP的引爆点，允许模型实时访问项目文档，显著提高编码效率，并激发其他开发者工具集成。
• 迈向标准： 谷歌、微软、OpenAI等巨头开始支持MCP，标志着其正从有潜力的技术向开发者工具领域的行业标准迈进。

MCP的设计哲学与未来智能体架构

• 智能体为未来： MCP的设计哲学基于智能体（agents）作为未来AI发展方向的关键，模型应具备理解复杂意图、自主规划和调用工具的能力。
• 技术选择： 引入Streamable HTTP等技术，以支持未来智能体间的高效双向通信和复杂多轮协作。
• 生态繁荣策略： 优化服务器端简洁性，将复杂性更多地推向客户端，以鼓励更多人构建服务器，促进生态系统的繁荣。

生态构建、高质量服务器与未来发展

• 高质量服务器： 构建高质量MCP服务器是关键，需从模型本身的角度思考，确保模型能清晰理解和高效使用提供的工具。
• 核心组件与治理： Registry API帮助模型动态发现服务器；DevX和开源示例库降低学习曲线；治理确保协议持续开放、中立和社区驱动。
• 应用前景与挑战： MCP在销售、金融、法律等垂直领域有巨大应用潜力，并展望实现MCP服务器的自动化生成，同时需关注AI安全、隐私和可控性。