MCP详解丨Agent 爆发背后的关键技术

上周，中国团队发布首款通用 Agent 产品 Manus，毫不夸张的说，把 Agent 这个概念带到一个新的高度，让很多对 AI 技术没有深入了解的朋友纷纷涌进许多“Manus交流群”，生怕错过风口。

然而，Manus 邀请码至今许多朋友都没有拿到，我这个小透明也不例外，有的只是提供 case，让有邀请码的朋友帮忙测试，咱也没有亲身测试过，先不做过多评价。

不过，却把 MCP 给带火了一波，抛开 Manus 自身的风评不讲，我觉得是一件好事，去年11月份，MCP 就出来了，我跟身边许多技术大牛交流过之后，我们都觉得 MCP 的价值远远被大家低估了，许多人却不以为然，当时我也一篇文章简单分析一下， 

许多非技术的群友也表示看不懂，今天乘着 Manus 的风，我就用最简单的语言试着跟大家讲清楚 MCP 是什么、有什么、未来有什么价值。

01 MCP 是什么

下面这张图可以帮助你理解，大家可以把 MCP 想象成 AI 领域的“USB-C接口”，就像 USB-C 接口让你的电脑更容易连接各种设备一样，MCP 能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接，让 AI 模型更简单地获取数据、工具与服务。

图源：Norah Sakal

02 MCP 有什么用

在没有 MCP 之前，AI 系统想要实现与外部工具/服务的交互，必须编写代码并调用 API，这就意味着每一种特定的连接都需要预先手动编程，而每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，效率极为低下，且耗时费力。

如果是多个 AI 系统和多个外部工具之间的建联，那每个 AI 系统与外部工具之间都需单独配置。

举个栗子：

有 100 个 AI 系统和 100 个外部工具，从理论上讲，就需要编写 100×100 = 1 万条独立的连接代码，如果像大家所预测的一样，未来将有百亿、千亿的 Agents、硅基机器人（可看作一个 AI 系统），那么这么庞大的群体想要实现“万物互联”，其工作量堪称天文数字。

打个比方，API 如同各式各样的门，每扇门都有其独特的钥匙和使用规则。

图源：Norah Sakal

1. 开发流程简化：只需一次编写，即可实现多次集成。在面对新集成需求时，无需重新编写定制代码，极大地提高了开发效率。

2. 灵活性极高：当需要切换 AI 模型或工具时，无需进行复杂的重新配置，能够轻松适应不同的技术选择，为用户提供便捷的使用体验。

3. 实时响应迅速：MCP 连接始终保持活跃状态，可实时更新上下文信息，并支持即时交互，确保用户在使用过程中能够获得及时、准确的反馈。

4. 安全合规有保障：内置完善的访问控制机制，遵循标准化的安全实践，从各个层面保障系统的安全性和合规性，让用户无后顾之忧。

5. 强大的可扩展性：随着 AI 生态系统的不断发展壮大，只需连接新的 MCP 服务器，便能轻松添加新功能，无缝对接生态系统的扩展需求，为用户持续提供更多创新服务。

03 MCP 未来的价值

MCP 协议的主要目的就是，统一标准，为实现一个万物互联的数字世界提供一种更加便捷、高效的方式。

百度 CEO 李彦宏就曾说过，2025 会是智能体爆发的元年，当时智能体爆发也似乎达成了行业共识，随着 Manus 这款 Agent 产品的爆火，打响 2025 年 Agent 的第一枪，接下来，相信市场上会涌现出越来越多的 Agent 产品，甚至有许多人预测，下一款爆火的 Agent 产品会是，Coding Agent。

然而，Agent 智能体的 3 个核心能力就是：规划（to do list）、执行任务、记忆。

其中，执行任务这个核心能力，主要就是通过外部工具调用，就是让 Agent 智能体“动起来”的关键，真正实现 Agent 智能体与现实世界交互。

GeekSavvy 也构建了一个 AgentX 智能体知识库，免费开放，供大家学习，让非技术小白也能搭建自己的第一个智能体，同时也欢迎朋友们一起来共建，让 AgentX 智能体社区更加开放、丰富。

AgentX 官网：

https://agentx.fan/

AgentX智能体知识库：

https://hyperspace.feishu.cn/wiki/HYchwsba5iBBg7k8OdAc8MgFnvH?from=from_copylink

举个栗子：

当前最强的开源 OWL，在检索伦敦今日正在上映的电影信息时，Agent 智能体自主调用 Chrome 搜索工具，以极高的精准度获取并反馈了影院的实时资讯 。

未来，有千万的 Agents 智能体闯入我们的生活，智能体的执行能力是 AI ChatBot 向 Agent 进化的一个重要标志，也就是大家口中所说的自主执行 ，MCP 无疑是赋予了 Agent 智能体获取各种能力的一个边界通道。

设想下面 3 个场景：

1. 旅行规划助手

• 使用API时： 分别为谷歌日历、邮件、机票预订写代码，繁琐而复杂。

• 使用MCP时： AI助手直接通过MCP统一协议，查看日历、订机票、发邮件确认，无须单独整合每个工具。

2. 智能IDE（代码编辑器）

• 使用API时： 手动连接文件系统、版本管理、包管理和文档，耗时费力。

• 使用MCP时： IDE通过MCP一次连接所有功能，带来更丰富的上下文支持，更强大的智能建议。

3. 复杂的数据分析

• 使用API时： 人工管理与每个数据库、数据可视化工具的连接。

• 使用MCP时： AI自动发现并连接多个数据库和可视化工具，通过统一的MCP接口轻松完成分析任务。

Last but not least

当然，MCP 是由 Claude 公司提出，这个想统一标准的猜想非常好，但毕竟想要全世界都按照你的标准做事很难，需要有巨大的资金支持和更加开放的心态让大家去共建，这个理想才有可能实现。

未来，大家肯定都想要别人用自己的标准，就看谁能跑出来了。

最后，我想用雷军说过的一句话来结尾，“科技不是高高在上，而是服务于人民。”

以上内容参考：
https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/