2024年11月，由Anthropic公司发布的模型上下文协议 MCP（Model Context Protocol）——被称为“AI世界的USB接口”，如同一场飓风席卷全球。在开源中国举行的一场以“全网爆火的MCP 到底是啥？”为主题的直播中，我们既看到了一些业内共识，也听到了很多不一样的声音。

MCP 成事实标准，短期不会被取代

MCP已经被广泛应用于多种 AI 工具中，包括 Claude、ChatGPT、Replit 和 Cursor 等，并且支持多种编程语言的 SDK（如 Python、TypeScript、Java、Kotlin 和 C#），进一步扩展了其应用范围。根据全球最大的 MCP 服务器集合网站 MCP.so 的公开信息，已收录的MCP 服务器数量已超过 1.3万个。从当前发展态势看，MCP已然成为业界公认的事实标准。

“所谓协议标准的本质，不在于技术先进性，而在于行业共识。——当足够多的参与者认可其价值，它自然成为标准。”字节跳动技术专家刘康认为，MCP的成功恰逢天时地利：背靠具有行业影响力的核心厂商，截至目前，OpenAI、Google等头部企业已明确表态接入其生态，这直接巩固了其市场地位。

“短期内，不太可能再出现类似的协议来挑战MCP 的地位。”Gitee 公有云技术负责人罗雅新表示，MCP协议诞生最初，就是要解决AI Agent调用各种工具时的碎片化问题——因为现在不同工具、不同软件都有自己的接口标准，甚至每个工具的说明书格式可能完全不一样，得针对每个工具单独做适配，相当于重复劳动。所以开发团队初期参考了LSP这种已被验证的标准——就像编程语言工具通过统一协议集成各种编译器，他们把这种思路迁移到AI领域。

有了 MCP ，就能给所有工具调用定义一套规范格式，让Agent能更顺畅地获取资源、调用功能。因此，即使未来可能有新协议出现，本质上也都是沿着“扩展Agent能力”这条主线，最多在实现细节上优化（比如兼容性更强或性能更好），但底层逻辑不会变。

“这种标准化是必然趋势。”罗雅新指出：”就像当年开发工具从各自为战到通过LSP统一接口。当系统复杂度提升，Agent需要对接的工具数量爆炸增长时，就必须有这种协议来打破混乱，这是技术演进的自然结果。”

MCP 整体设计还不错，但结构偏复杂

就在这如日中天的发展态势中，MCP也在被不断神化。所以，现在流行一个说法， 叫万物皆可MCP。

“MCP 协议被提及得非常多，大家对他的预期，超出了他本身定义的范围。”刘康认为，大众认知与技术圈理解存在明显偏差：技术社区清楚MCP本质是定义智能体（agent）与外部工具资源（tool resource）间的交互协议，而大众讨论中却赋予其超出设计范畴的期待。实际上，该协议仅聚焦于标准化连接接口，但舆论场中常被误解为能解决智能体生态的所有问题。

在常高伟看来，虽然MCP整体设计还不错——例如服务端的三个核心概念（资源、工具、提示词）设计合理，但协议结构确实偏复杂，比如客户端支持root权限同时，开放采样能力，将客户端AI能力赋予服务端。

“我其实并未完全理解这个设计逻辑。首先，采样功能因缺乏典型应用场景呈现过度设计倾向；其次，实现度也存在疑问——即便是Cloud客户端的采样支持都尚未落地，更遑论完整的服务端能力迁移。推测他们在设计时可能设想过这个功能要怎么用。”常高伟是智能体协议ANP 的作者。MCP最早发布时，并没有身份鉴权机制，常高伟等人还向MCP提供了自己设计的DID提案。

最近，MCP 的 SSE 模式做了调整，常高伟认为这一改进不错。新方案采用“Streamable HTTP”机制，提升兼容性并实现无状态化。“总之协议设计的精髓在于用简单方案解决专门问题，过度复杂的设计反而会影响其生命周期。”

“MCP需要做减法”

在完整研读了MCP协议文档并进行实践验证——开发了实现MCP服务器接口的通用数据库网关DBHub之后，Bytebase CEO 陈天舟产生了一些困惑。“它做的事情不够纯粹——一方面它涉及数据获取层面的功能，另一方面又介入到应用层的实现。MCP在技术社区里也存在争议：究竟该定位为Agent开发框架，还是作为通用数据接口。”

尤其实在Google推出的智能体通信协议A2A之后，更加暴露出了这一问题。尽管A2A协议更侧重于应用层规范，但其部分功能确实与MCP存在重叠。

“MCP需要做减法，应该专注于成为纯粹的信息获取原子能力接口，而非像其路线图中提到的agent开发方向。”陈天舟认为，MCP的发展前景将取决于开发团队的战略聚焦。如果MCP坚持向Agent领域延伸，其发展前景不容乐观。反之，若能聚焦于构建标准化的信息获取接口，MCP将具有强大的生命力。“就像当前应用系统访问数据库时都需要DAL（数据访问层），MCP完全可以占据类似的‘基础能力层’生态位。但若试图向更高层抽象发展，则存在较大的不确定性。”

常高伟也认可这一观点：“MCP专注在模型连接工具和资源上才会有更好的发展。如果既想解决这个问题，又要解决那个问题，可能不是个好方案。”

常高伟指出，协议越做越复杂，会导致使起来比较困难。另外，MCP发展到现在，应用规模已相当可观，已经成为模型连接工具和资源领域的事实标准。“从全球来看，整个行业不会再出现第二个MCP了。除非MCP既想做智能体层又想涉及应用层，那可能将这一优势地位拱手相让。”

Gitee 私有云产品总监林靖靖认为，就现阶段而言，MCP的先发优势确实存在，但这不意味着它会一帆风顺。“作为连接agent与tools的协议，当前外界对MCP的期望过高。接下来是否顺利，关键在于MCP能否快速演进并补足短板。一个较有可能的发展路径是：MCP被新协议逼退到专精某个细分领域，而其他功能被新协议瓜分。”

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