MCP的发展是对扣子、Dify等的一个补充

推荐语

MCP协议为AI Agent带来革命性变革，打破数据孤岛，提升数据主权和扩展性。

核心内容：
1. MCP协议的开放性与去中心化理念
2. 数据主权与本地化部署的重要性
3. 模块化工具链设计的灵活性与扩展性

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是由Anthropic推出的一种开放标准协议，旨在为大语言模型提供与外部数据源、工具及服务的安全、标准化连接方式。MCP通过统一的接口设计，解决了传统AI Agent开发中数据孤岛、定制化集成复杂、平台依赖性强等问题，使开发者能够快速构建灵活且安全的Agent应用。其具体原理网上很多资料，就不再赘述。

国内用户比较熟悉诸如阿里云百炼、字节Coze扣子、Dify等AI Agent应用开发平台，目前这些平台虽然或多或少都能够满足需求，但整体来说比较零散，缺乏统一标准，特别是都是相对“封闭”——比如用扣子开发的Agent只能在运行在扣子上。

MCP要解决的就是这类问题，它具备：

1. 开放性：打破生态壁垒
   MCP的核心设计理念是去中心化，基于开源协议构建标准化接口。开发者遵循MCP协议开发的工具和Agent，可在任何兼容该协议的平台上无缝运行（如Claude、第三方定制平台等）。相比之下，国内扣子、Dify等平台采用封闭式架构，开发的Agent仅能在其自有生态内使用，形成技术锁定效应。例如，在扣子平台训练的Agent无法直接迁移至其他LLM服务商环境，而基于MCP开发的Agent则能通过协议适配层快速接入不同平台。
   

2. 数据主权：本地化优先原则
   MCP通过本地化部署重新定义数据安全边界。所有MCP服务器（如文件系统工具、数据库接口）默认运行在用户本地环境，敏感数据无需上传至云端即可完成处理。这种差异在金融、医疗等强监管领域尤为关键——MCP的本地化特性天然符合合规要求。
   

3. 扩展能力：模块化自由组合
   MCP采用乐高式工具链设计，开发者可自由选择或自定义工具模块。例如，通过GitHub上的开源MCP服务器库，开发者可直接集成PostgreSQL数据库工具或Slack消息接口，也可自行开发私有化工具（如企业ERP系统连接器）。而传统Agent开发平台通常仅提供官方预置的工具库（如限定搜索引擎、指定知识库），自定义开发需依赖平台审核，灵活性受限。扣子目前在这块上做的好点，并配合字节流量做相关生态打造工作，但如果能进一步融合MCP打造更开放的平台，会具有更快的发展速度。
   

4. 开发自由度：多模型兼容性
   MCP协议本身与底层模型解耦，支持Claude、GPT、Gemini、Qwen、Deepseek等多种大模型的接入。开发者可根据场景需求切换模型引擎，甚至混合调用多个模型（如用Deepseek处理创意生成，用Qwen处理逻辑分析）。
   

5. 生态协作：社区驱动 vs 平台主导
   MCP通过开源社区形成去中心化协作网络，任何开发者均可贡献工具实现方案，并通过协议标准化推动生态繁荣。例如，Anthropic官方仅提供基础协议规范，而文件操作、浏览器自动化等具体功能均由社区开发者实现。而传统AI Agent平台的工具链迭代完全由平台方主导，开发者只能被动使用官方更新功能，难以参与底层生态建设。
   

总的来说，MCP通过协议层标准化实现了“基础设施中立性”，其价值类似HTTP协议之于互联网——任何遵守协议的参与者均可平等接入生态。而目前的扣子等平台更接近“围墙花园”，依赖中心化控制维持生态闭环。这种开放性差异直接决定了开发者的长期技术自主权与创新空间。

当然，正因为MCP的开放性，所以百炼、扣子、Dify未来也都可能会支持MCP协议，来实现彼此的兼容互通，造福更广大AI Agent开发者和用户。