MCP：2025年AI的通用连接器与基础标准

模型上下文协议（MCP）已迅速崛起，成为连接大型语言模型（LLM）及其他人工智能应用程序与必要系统和数据的基本标准。到2025年8月，MCP将得到广泛采用，从根本上改变企业、开发者和最终用户与AI驱动的自动化、知识检索和实时决策的交互方式。

理解模型上下文协议（MCP）

MCP是一种开放、标准化的协议，旨在实现AI模型（如Claude和GPT-4）与外部工具、服务和数据源之间的安全、结构化通信。它充当通用连接器，类似于AI领域的USB-C，使模型能够通过通用语言访问数据库、API、文件系统和各种业务工具。MCP由Anthropic开发，并于2024年11月作为开源发布，旨在取代之前碎片化的定制集成局面，提供一种更简单、更安全、更具可扩展性的方法来将AI与现实世界系统集成。

为何MCP在2025年至关重要

MCP在2025年的广泛采用源于其几个关键优势：

• 消除集成孤岛： 在MCP之前，每个新的数据源或工具都需要一个独特的定制连接器。这种“NxM集成问题”成本高昂、耗时，并导致严重的互操作性挑战。MCP提供了一个统一的解决方案。

• 提升模型性能： 通过提供实时、上下文相关的数据，MCP显著提高了AI模型在回答问题、生成代码、分析文档和自动化工作流程等任务中的准确性和相关性。

• 实现智能体AI： MCP是“智能体”AI系统（能够与多个系统交互、检索最新信息，甚至执行更新数据库或发送消息等操作的自主智能体）的核心推动者。

• 推动企业采用： 包括微软、谷歌和OpenAI在内的主要科技公司现在都支持MCP。采用率正在飙升，一些估计表明，到2025年底，90%的组织将使用MCP。

• 推动市场增长： MCP生态系统正在快速扩张，市场预计将从2022年的12亿美元增长到2025年的45亿美元。

MCP如何运作

MCP采用客户端-服务器架构，借鉴了语言服务器协议（LSP），并以JSON-RPC 2.0作为底层消息格式。其过程如下：

• 宿主应用程序： 这是面向用户的AI应用程序，例如AI增强的集成开发环境（IDE）或桌面AI助手。

• MCP客户端： 嵌入在宿主应用程序中，客户端将用户请求转换为MCP协议消息，并管理与MCP服务器的连接。

• MCP服务器： 每个服务器都公开特定的功能，例如访问数据库、代码仓库或业务工具。服务器可以本地（通过STDIO）或远程（通过HTTP+SSE）运行。

• 传输层： 通信通过标准协议（本地使用STDIO，远程使用HTTP+SSE）进行，所有消息均采用JSON-RPC 2.0格式。

• 授权： MCP规范的最新更新（2025年6月）明确了如何实现对MCP服务器的安全、基于角色的访问。

例如，如果用户询问他们的AI助手：“最新的收入数字是多少？”，应用程序中的MCP客户端会向链接到公司财务系统的MCP服务器发送请求。服务器会检索当前准确的数字——而不是来自训练数据的过时猜测——并将其返回给AI模型，然后AI模型向用户提供精确的答案。

MCP服务器的开发与维护

任何希望向AI应用程序公开其数据或工具的开发者或组织都可以构建MCP服务器。Anthropic提供了全面的SDK、文档以及一个不断增长的开源参考服务器仓库，涵盖GitHub、Postgres和Google Drive等流行平台。Block、Apollo、Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph等早期采用者正在利用MCP使其AI智能体能够访问实时数据并执行实际功能。此外，集中式MCP服务器注册表的计划也在进行中，以简化发现和集成。

MCP的关键优势

MCP的主要优势包括：

• 标准化： 一个协议适用于所有集成，显著减少开发开销。

• 实时数据访问： AI模型可以获取最新信息，不再仅仅依赖静态训练数据。

• 安全、基于角色的访问： 该协议支持细粒度权限和强大的授权控制。

• 可扩展性： 可以轻松添加新的数据源或工具，而无需对现有集成进行大量重新设计。

• 性能提升： 一些组织报告效率提高了30%，错误减少了25%。

• 开放生态系统： MCP是开源的、供应商中立的，并得到领先AI提供商的支持。

技术组件和用例

MCP的技术基础包括其基本协议（核心JSON-RPC消息类型）、各种编程语言的SDK、对本地和远程通信模式的支持，以及专门的授权规范。未来计划的“采样”功能将使服务器能够请求LLM完成任务，从而促进AI到AI的协作。

2025年MCP的常见应用涵盖各个领域：

• 企业知识助手： 使用最新的公司文档、数据库和内部工具提供答案的聊天机器人。

• 开发者工具： 能够直接查询代码库、运行测试和部署更改的AI驱动IDE。

• 业务自动化： 通过与多个业务系统交互来管理客户支持、采购或分析的AI智能体。

• 个人生产力： 跨不同平台组织日历、电子邮件和文件的AI助手。

• 行业特定AI： 医疗、金融和教育领域的应用程序，需要安全、实时访问敏感或受监管的数据。

挑战与局限

尽管MCP快速增长，但仍面临某些挑战：

• 安全与合规： 随着MCP的广泛采用，确保对敏感数据的安全和合规访问仍然是重中之重。虽然协议包含授权控制，但整体安全性取决于组织如何配置其服务器。

• 成熟度： 该协议仍在发展中，一些功能（如采样）尚未得到广泛支持。

• 学习曲线： MCP的新开发者需要熟悉其特定的架构和JSON-RPC消息传递。

• 遗留系统集成： 并非所有旧系统都已提供现成的MCP服务器，尽管生态系统正在迅速扩展以解决此问题。

总而言之，模型上下文协议在2025年将作为现代AI集成的支柱。通过标准化AI模型访问和与世界数据及工具交互的方式，MCP释放了生产力、准确性和自动化的新水平。这促进了一个更互联、更强大、更高效的AI生态系统，其全部潜力仍在为企业、开发者和最终用户展现。