亲爱的朋友们：
自从OpenAI在2023年发布函数调用以来，AI与工具之间的交互方式发生了翻天覆地的变化。随着基础模型智能化程度的提升，代理与外部工具、数据和API交互的能力逐渐变得更为复杂。开发者需要为代理操作和集成的每个系统实现特定的业务逻辑。
显然，执行、数据获取和工具调用需要一个标准接口。API作为互联网上第一个伟大的统一体，为软件通信创造了一种共享语言，但在人工智能模型与工具之间，仍缺乏一个对等的语言。
模型上下文协议（MCP）自2024年11月推出以来，已成为开发人员和AI社区中的热门话题。本文旨在探索MCP究竟是什么，它如何改变AI与工具交互的方式，开发人员已经用它构建了什么，以及仍需解决的挑战。
一、什么是MCP？
MCP是一个开放协议，允许系统以跨集成通用的方式为AI模型提供上下文。该协议定义了AI模型如何调用外部工具、获取数据以及与服务交互。
二、MCP如何改变AI与工具交互？
传统的工具集成方式往往被动且繁琐。而在MCP的框架下，AI代理可以自主决定使用哪些工具、以何种顺序使用，以及如何将它们链接在一起以完成任务。MCP还引入了人机交互功能，为用户提供额外数据和批准执行的选项。
三、开发人员如何利用MCP构建应用？
使用正确的MCP服务器集，用户可以将每个MCP客户端转化为“万能应用”。例如，Cursor作为一个代码编辑器，同时也是一个实现良好的MCP客户端。利用MCP，可以在一个客户端上安装多个服务器以解锁新流程。
除了Cursor之外，大多数用例都集中在以开发人员为中心的工作流，或使用LLM客户端的网络新体验。
四、当前面临的挑战及未来可能性
尽管MCP带来了许多令人兴奋的新功能，但仍有许多未解决的问题和挑战。例如，多租户身份验证、授权机制、网关的可发现性和可用性、执行环境以及标准客户体验等都需要进一步解决和优化。随着MCP的不断发展，未来可能出现新的托管模式和市场趋势。例如，文档将成为关键部分；API和SDK提供商可能需要调整其策略以适应新的工具发现模式；定价模式也可能变得更加动态和市场化。托管提供商需要适应新的负载特性进行实时负载平衡等。如果MCP被广泛采用并成功解决这些挑战，它可能成为AI与工具交互的默认接口并开启新的智能体验时代。今年将有许多重要的挑战等待我们面对和解决让我们一起期待未来的创新和发展吧！
