Anthropic 的模型上下文协议（MCP）适合您吗？

WillowTree 撰写过的一篇探讨 Anthropic 模型上下文协议（Model Context Protocol， MCP）的文章。文章分析了 MCP 的核心特性和潜在优势，包括简化集成复杂度、标准化开发模式、提升可扩展性以及增强未来适应性。

同时，文章也客观讨论了 MCP 的适用场景，指出它特别适合需要多 AI 服务集成的通用型助手、跨平台AI应用等场景，而对于独立应用或简单实现可能并不必要。

文章于 2024 年 12 月 18 日撰写发布，里面的内容依然值得借鉴。对于 MCP 是否适用于自己的项目当中，大家可以根据自己的实际情况，选择性的参考。

以下是翻译的内容

Anthropic 的模型上下文协议（MCP）适合您吗？

人工智能领域的从业者亟需一个通用标准来规范我们如何编写和与不同 AI 系统及流程交互。Anthropic 于 2024年11月25日 发布的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）正致力于建立这样一个普适性标准。

MCP 解决了当前面临的最大痛点。在开发 AI 应用时，每个项目都需要定制化实现——无论是 AI 处理流程的构建方式，还是与数据资源的对接方式。这不仅意味着大量的开发工作，更可能引发后续的维护噩梦。

试想您需要开发一个需要集成多种 AI 助手和应用（如 Siri、VS Code、Claude 桌面端、数据库或未来出现的新兴 AI 工具）的智能应用。每个集成都需要作为定制化解决方案单独开发和维护。

作为开放协议，MCP 通过定义 AI 应用间的交互和数据交换标准，旨在驯服这种复杂性。问题由此转化为：模型上下文协议是否适合您乃至整个 AI 领域？

什么是模型上下文协议？

MCP 可视为针对 AI 能力的通信协议。如果您开发类似 Claude 桌面端的通用助手（即"客户端"），MCP 允许与采用该协议构建的其他 AI 应用或代理（即"服务器"）无缝集成。它不仅为 AI 应用的构建设立标准，更为跨项目和跨应用的数据交换提供了明确的自主行为开发路径。

MCP 的核心特性：

• • 采用基于 JSON-RPC 的客户端/服务器工作流
• • 支持创建专用 AI/代理"服务器"，任何 MCP 兼容"客户端"均可调用
• • 标准化 AI 应用的开发流程

若 MCP（或类似行业协议）得到广泛采用，我们或将见证以下变革：

• • 原生支持与用户个人 AI 助手及其他智能应用交互的应用程序
• • 开发者将同时为人机交互设计作为优先考量
• • AI 互操作性成为行业标准
• • 降低开发者集成复杂度并形成标准化开发模式

为具体说明，让我们构建一个使用 MCP 的 AI 代理工作流应用，实现用户天气查询的自主响应。

MCP 应用实例解析

我们的应用包含定义 AI 工作流的主机，由其选择需要调用的 AI 处理流程。AI 处理客户端随后与专用服务器建立直连——该服务器仅包含相关工具、资源和提示词。服务器返回的结果使得应用程序能够执行仅与该服务器关联的处理流程。

当用户发起查询时，应用程序将基于所交互的服务器返回查询结果，如图 1 所示。

在此场景下，开发者只需编写一次天气服务器，所有 MCP 兼容客户端即可与之交互，如图 2 所示。

缺乏此类标准时，当前行业现状如图 3 所示：若要让应用兼容不同 AI 服务，必须为每个 AI 应用单独编写对接代码。MCP 的使命正是解决这个问题。

以下是两种场景的对比示意图。

以我们的示例应用来说，采用 MCP 可能将工作量从编写三个定制化 AI 集成，缩减为只需开发一次天气服务器即可对接所有 MCP 兼容客户端。

AI 协议/标准为何日趋重要

MCP 等协议将主要解决现代 AI 开发的四大挑战：

集成复杂度：协议将释放开发者资源与预算。当前为每个 AI 服务定制集成不仅增加前期开发时间，更推高后期维护成本，而 AI 服务数量正呈指数级增长

通用设计模式：基于共同的最佳实践认知，开发者能更快上手。随着自主 AI 的兴起带来更多实施与设计复杂度，这一点将愈发关键

可扩展性：标准协议意味着开发者可在集成更多 AI 服务的同时，最小化管理海量交互的复杂度

未来适应性：面对层出不穷的新 AI 工具和服务，标准化协议能确保应用无需大规模重构即可适配新技术

当然，这并不意味着 MCP 或其他新兴协议是万能解药。AI 从业者需要审慎判断何时采用 MCP 能创造优势，何时传统方法更为合适。

适用 MCP 的场景

需特别说明的是，MCP 作为新兴协议/标准（发布于 2024 年 11 月 25 日）尚未获得行业广泛采用。但以下类型的项目可能受益于采用 MCP：

AI 优先应用：若您正在开发通用 AI 助手、IDE 集成或需要广泛 AI 能力的桌面应用，MCP 可优化开发流程。这类应用通常需要集成多种 AI 服务，而这正是 MCP 的简化重点

可扩展 AI 服务：对于涉及分布式 AI 处理或需要管理多 AI 工作流的系统，MCP 提供了管理复杂性的标准化方案。若您的服务需要突破本地资源限制，MCP 架构可提供所需的灵活性与互操作性

平台集成：对于需要 AI 助手集成、跨平台 AI 应用或向其他应用开放 AI 能力的工具，MCP 具有特殊价值。它提供了与各 AI 平台交互的标准化方式，可能减少开发时间并提升兼容性。若正在对接或计划集成 Claude 桌面端，MCP 可提供对接能力。不过在 MCP 成为标准前，其他 AI 应用集成仍需定制开发

不适用 MCP 的场景

无论 AI 从业者是否采用 MCP 或其他标准，传统 AI 开发方法在某些场景下仍具优势：

独立应用：由于 MCP 尚未成为行业标准，并非所有应用都需要其 AI 集成方式。具有单一用途 AI 实现或有限扩展需求的系统，可能会认为 MCP 的实施成本过高，传统开发方法可能提供更直接的解决方案

简单实现：仅需基础 AI 功能且通过直接 API 调用即可处理的项目，可能无需 MCP 架构。概念验证应用或原型开发通过简单实现即可达成目标，无需 MCP 完整功能集或设计模式

风险规避：面对层出不穷的 AI 新范式，许多从业者可能选择观望。关键在于判断 MCP 是否属于 Anthropic 的长期规划，还是昙花一现的创新

当前应对建议

在 AI 协议获得广泛采用前，很难确定应如何构建具有多 AI 服务互操作性的应用。MCP 或其同类协议可能是 AI 互操作性的答案，但从业者选择观望也情有可原。

基于此，我们给出两条建议：

• • 若正在创建通用 AI 助手，建议采用 MCP 以利用用户自定义功能并实现代理行为的清晰分离
• • 若开发具有明确功能定义的应用（如无需 AI 助手交互或大规模代理托管），传统方法可能更优

无论 MCP 或其他协议成为行业标准，未来应用开发都需要兼顾人类用户与 AI 助手，并建立 AI 系统交互的通用方式。