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　　Anthropic 公司首席产物官 Mike Krieger 正在 X 上发帖暗示，“很欢快看到大师对 MCP 的喜爱延长到 OpenAI——强烈热闹欢送！MCP 曾经成为一项兴旺成长的尺度，目前曾经吸引到成千上万的集成且仍正在不竭增加。只要全面接入曾经存正在的数据和软件傍边，狂言语模子才能最大程度阐扬感化。”。

　　快速成长和教育：Anthropic 并非只是发布了 MCP 就放弃了；他们一曲正在积极改良它并教育开辟人员。以至正在 3 月中旬的 AI 峰会上，Anthropic 的 Mahesh Murthy 举办了一场广为传播的研讨会，也必然程度加快了 MCP 的采用。而跟着 OpenAI 的采用，这项和谈的影响力还正在扩大。

　　集成问题处理器：AI 代办署理和代办署理工做流成为 2023～2024 年的次要风行语，但它们的致命弱点仍然存正在：将这些代办署理取现实世界的营业系统和数据集成。最后，人们将留意力集中正在模子功能和提醒手艺上，而不是集成上。MCP 通过定义“若何将现无数据源”（文件系统、数据库、API 等）毗连到 AI 工做流中，间接处理了这一差距。跟着人们消化了这一点，MCP 起头被视为庄重的、可用于出产的 AI 代办署理所缺失的一块拼图。我们次要专注于建立零丁的 AI 模子，每个模子都特地用于特定使命。但跟着复杂性和需求的增加，正正在向集成系统改变——多个特地模子、软件组件、API、数据源和接口的编排协同工做。）。

　　OpenAI 的集成意味着开辟者能够更轻松地建立能挪用及时数据的智能帮手，好比企业级聊器人或从动化工做流。

　　MCP 答应模子从营业东西和软件等来历处提取数据以完成使命，并可从内容存储库和使用开辟中提取数据。正在该和谈的支撑下，开辟人员可以或许正在数据源和 AI 驱动的使用法式（例如聊器人）之间成立起双向毗连。

　　正在 Hacker News 社区中，也有不罕用户对 MCP 的适用价值提出质疑，有位用户安然，就是他本人的团队也会“跟风”摆设实施，但这并不是最佳方案。

　　Anthropic 正在一篇博客文章中指出，虽然 AI 帮手正正在被普遍采用，而且模子能力（如推理和质量）正在快速前进，但即便是第一流的模子仍然受困于数据隔离问题——它们被正在消息孤岛和旧有系统中。每次接入新的数据源都需要定制化开辟，导致实正互联的 AI 系统难以规模化扩展。

　　MCP 全称为 Model Context Protocol（模子上下文和谈），最后由 Anthropic 提出并开源，简单来说，就是建立为 AI 帮手供给额外布景消息的东西的尺度方式。

　　现实上，Anthropic 正在 2024 年 11 月颁布发表了这一和谈时行业内对此的反映稍显冷淡。但现正在 MCP 正正在风行，曾经跨越了 LangChain，并无望很快超越 OpenAPI 和 CrewAI。次要的 AI 参取者和开源社区都正在支撑 MCP，认为它是建立代办署理 AI 系统的潜正在逛戏法则改变者。寂静一年多，MCP 为什么俄然火了？

　　社区和采用：正在短短几个月内，MCP 从概念成长成为一个不竭成长的生态系统。晚期采用者包罗 Block (Square)、Apollo、Zed、Codeium 和 Sourcegraph 等公司，他们起头整合 MCP 以加强其平台。快进到 2025 年，生态系统已呈爆炸式增加 - 到 2 月，已有 1000 多个社区建立的 MCP 办事器（毗连器）可用。明显，跟着行业朝着愈加集成和情境的 AI 迈进，MCP 惹起了共识。这种收集效应使 MCP 更具吸引力：通过 MCP 供给的东西越多，采用该尺度就越有用。

　　行业察看家留意到，MCP 的热度部门源于手艺圈的跟风心理。“只需抛出‘和谈’、‘办事器’这些术语，工程师们就会兴奋”。一位手艺评论员援用了 Joel Spolsky 的典范比方，这让人想起那些架构却轻忽现实问题的‘架构宇航员’。“Anthropic 的营销材料中，‘双向毗连’、‘尺度化和谈’等术语呈现频次高达每百字 7。8 次，远超手艺平均程度。

　　他们的是：任何能给 AI 帮手供给额外消息或功能的工具，都能够间接变成一个 API 东西，让 LLM 本人去挪用。好比：你的向量数据库能够是一个东西，文件系统拜候也能够是一个东西。

　　现实上的尺度势头：取另一个专有 SDK 或一次性框架分歧，MCP 是的且取模子无关，而且获得了次要 AI 参取者的支撑。这意味着任何 AI 模子（Claude、GPT-4、开源 LLM 等）都能够利用 MCP，任何开辟人员或公司都能够正在未经许可的环境下建立 MCP 集成。社区中的很多人现正在认为 MCP 可能是尺度化 AI 系统若何毗连外部数据的竞赛中的赢家（就像 USB、HTTP 或 ODBC 若何成为其范畴中无处不正在的尺度一样）。

　　虽然支撑者奖饰 MCP 的客户端 - 办事器架构立异，但者指出其焦点功能并无素质冲破。“这不外是把东西挪用尺度化，”一位机械进修架构师说道，“LangChain、SmolAgents 等库早已用分歧体例实现了雷同功能，”。尝试数据显示，采用 MCP 的代办署理正在东西选择精确率上仅提拔 3%，问题仍然存正在。

　　开辟人员能够通过“MCP 办事器”公开数据并建立起“MCP 客户端”——例照实例、使用法式和工做流，再按照号令接入到这些办事器。自从 Anthropic 开源 MCP 的这几个月来，包罗 Block、Apollo、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 正在内的多家厂商均已为其平台添加了 MCP 支撑。

　　“我完全同意（对 MCP 的）。MCP 的功能设想过度复杂，现实劣势并不较着。开辟和调试城市华侈大量时间。 严酷来说，MCP 以至算不上实正的手艺和谈——更像是一套行业商定俗成的规范。虽然我们团队也会跟进实施（终究行业都正在用），但我一直认为这不是最佳方案。比拟之下，基于 HTTP 的 OpenAPI 办事简单得多，并且所有支流框架都曾经原生支撑。 除非把 MCP 简化到 STDIO（尺度输入输出）那种级此外易用性，不然我实正在看不出它的需要性。”。

　　行业阐发认为，此举可能加快 AI 帮手正在复杂场景（如金融、医疗等）的落地，同时降低企业整合 AI 手艺的门槛。

　　Altman 指出，“MCP 的市场反应很好，我们也很欢快能正在自家产物中支撑这项和谈。目前此和谈曾经正在 Agents SDK 中，对于 ChatGPT 桌面版使用以及 Responses API 的支撑也即将推出！”。

　　Anthropic 认为你不需要依赖 LangChain 或 LIndex 如许的库来集成狂言语模子（LLM）和外部东西（好比向量数据库、文件系统或文档）。

　　而 MCP（Multi-Connection Protocol） 旨正在处理这一问题。它供给了一种和谈，答应开辟者正在数据源和 AI 使用（如聊器人）之间成立双向毗连。具体来说，开辟者能够通过 MCP 办事器 对外供给数据拜候能力，然后建立 MCP 客户端（如使用法式或从动化工做流），按需毗连这些办事器。

　　正在 X 上，有用户认为，MCP 的到来，是辞别“LangChain ”的解放。MCP 最间接的吸引力正在于其能替代 LangChain 等保守东西链。“LangChain 是个痴肥的恶梦，”一位 Hacker News 用户说道，“聘请要求里还把它列为必备技术，恰好申明行业里不懂手艺的人。” MCP 通过尺度化接口分手 AI 焦点取东西，开辟者能够动态添加各类功能模块，理论上使大模子使用扩展更矫捷。

　　如许一来，正在建立 AI 帮手（或叫 AI 代办署理）时，东西挪用就成了同一所有功能的焦点体例，而不需要依赖复杂的两头框架。Anthropic 激励开辟者本人按需定制集成，而不是依赖现成的库。