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MCP标准即将一统AI江湖？OpenAI官宣开始采用，但智能体通信协议之争才刚刚开始

发布日期：2025-03-28 06:41:58 浏览次数： 1719 作者：头部科技

OpenAI最终妥协，宣布开始采用竞争对手Anthropic的MCP协议标准，这让MCP的行业地位再次提升。

今天凌晨，OpenAI CEO萨姆·奥特曼发推文表示：“人们喜欢MCP，我们很高兴在产品中增加对MCP的支持。现已在Agents SDK中提供，并且即将推出对ChatGPT桌面应用和Responses API的支持！”同时OpenAI方面表示将在未来几个月分享更多相关动态。

模型上下文协议 (MCP)是Anthropic于2024年底推出的一项新型开放标准，用于将AI模型与外部数据源和工具连接起来，被业内称为“AI应用程序的USB-C”，它本质上是一个通用接口，允许AI助手安全地访问内容存储库、业务应用程序、开发环境等，所有这些都能通过单一标准化协议完成。

网友表示，没想到OpenAI竟然也选择站到了MCP这边，MCP可能要成为行业的事实标准了。

开源的又一次胜利

不仅网友感到不可思议，连Anthropic的主管Alex Albert看到奥特曼的帖子也感到amazing。

因为前不久业内还在推测，OpenAI推出新的Agents/Responses API等可能会与MCP展开一轮竞争。

值得关注的是，Anthropic团队昨晚还在Github上发布了MCP的一些新规范来进一步优化MCP能力，例如：基于OAuth 2.1的身份验证框架；用Streamable HTTP传输取代了以前的HTTP+SSE传输；支持JSON-RPC批处理；工具注释可以更好地描述工具行为等。

自Anthropic开源MCP以来的几个月里，包括Block、Replit、Codeium和Sourcegraph等在内的各种开发工具与服务提供商纷纷都为其平台添加了MCP支持，如今AI独角兽OpenAI的加入，直接将其影响力再次拉满。

这是开源协议相对于封闭生态的又一次胜利。此前，OpenAI一直把重点放在开发自己的工具集和上下文扩展解决方案上。

例如，OpenAI的函数调用功能于2023年就已推出，允许模型调用第三方API，最近OpenAI推出了Agents SDK，其中包含用于ChatGPT及其API的内置工具，如网页浏览、文件搜索、计算机控制等，这些专有功能解决了与MCP相同的一些需求——将模型连接到外部功能——但它们是OpenAI 特有的，而不是开放标准。

随着MCP在业界获得的接受度飙升，OpenAI可能面临压力需要来整合这一开放标准，以实现与更广泛的AI开发场景保持兼容。

AI从业者曾将MCP与OpenAI现有的功能集进行比较，一个常见的问题是MCP与OpenAI的函数调用或插件机制有何不同，分析师指出，MCP更加通用且与供应商无关——因为它不局限于一种模型或API。

OpenAI的函数调用模式提供了一种调用API的方法，但MCP更进一步，定义了一个完整的协议（包括资源、工具、提示等概念），用一致的方式在许多工具中维护上下文。

专家认为，MCP的“AI原生”设计是其崛起一个关键优势——它是专门为LLM与其环境交互而构建的，服务于各类AI应用，作为一种跨平台的开放协议，适用于任何应用程序或模型，以及任何AI代理（云或本地）的网络协议，而不是对于特定产品的专有集成。

OpenAI的小算盘

虽然不是自家的协议标准，但OpenAI采用MCP并不吃亏，这可能是做出最终选择的关键，因为整体还是利大于弊。

于OpenAI而言，采用MCP意味着其模型可以以最小的摩擦融入与其他AI模型（Anthropic的Claude、Google的Gemini 、其他各种开源LLM等）相同的生态系统，开发人员可以在后台交换或使用多个模型，而无需为每个模型编写特定于模型的集成代码。这种交叉兼容性可以使OpenAI的产品在多供应商环境中更具吸引力。

通过遵循MCP标准，OpenAI的模型可以通过现有的MCP服务器（数据库、云端硬盘、代码存储库等）轻松访问各种企业数据存储和工具。这种直接数据访问可以帮助模型利用实时信息产生“更好、更相关的响应” 。例如，具有MCP的OpenAI模型可以在回答问题的过程中从公司SharePoint获取文档或在公司数据库上运行SQL查询——所有这些都通过标准化方法完成。

此外，还能大大简化集成开发。如果一个团队同时使用OpenAI和另一家 AI 提供商，他们可能必须维护两种不同的集成路径。MCP将允许所有团队进行统一集成，从而降低复杂性。从本质上讲，OpenAI模型得以在与外部系统交互时会使用一种“通用语言”，与许多其他AI工具使用的语言保持一致。

最重要的还是行业协作和生态系统发展。如果OpenAI的模型与MCP兼容，它将鼓励在互操作性很重要的环境中更广泛地使用OpenAI（因为组织不会那么担心供应商锁定）。它还可以刺激社区驱动的协议改进，使每个人都受益。

业内开发者认为，其实OpenAI的模型与MCP协同工作没有根本的技术障碍——这更多的是一个实施问题，一个发展战略问题：OpenAI是保持专有路线还是接受标准化的价值。

从长远来看，及时加入一个崛起的标准做贡献本身也是一种策略，这样起码能确保OpenAI的技术即使在多模型工作流程成为常态时也能站在核心地位。

不容忽视的“标准”之争

就目前来看，MCP已经在工具集成领域占据领先优势，下一步或许会激发智能体通信协议的竞争和较量，最好用、最贴近实际市场需求的协议标准将会脱颖而出，背后的团队也将获得更多行业话语权。

火起来的MCP其实仍处于早期阶段，存在很多不足。例如存在定制化与标准化矛盾，在Agent的连接中，必然要与接入的工具进行适配，而这一部分的定制程度不可控，如何在接入MCP时更好地解决定制化问题，目前还没有明确答案。

不适合极端敏感数据处理，MCP是“模型指令-服务器执行”的交互模式，模型向服务器发送的操作指令可能隐含敏感信息，即使结果加密，指令也可能暴露数据特征，所以在处理极端敏感数据时仍需谨慎使用。

此外，实时性要求也存在受限，云端模型与本地服务器通信存在延迟，通常为50-200ms，无法满足对实时性要求极高的场景，如工业控制等。

当下，国内外已有很多技术团队开始做对标MCP的类似开源协议，例如Agent Network Protocol（ANP）、Agora Protocol、agents.json、LMOS、AITP等等，不过就行业热度来讲，由于缺少Anthropic、OpenAI这样的明星企业或AI大厂推波助澜，尚没有MCP这么影响力爆棚。

可以预见的是，在PC互联网和移动互联网时代之后，人工智能时代势必会催生海量AI Agent智能体成为新入口，谁会成为智能体时代的HTTP和接口标准统一者意义非凡，这场新的角逐才刚刚开始。