万物皆可MCP？MCP需要做减法

2024 年 11 月，由 Anthropic 公司发布的模型上下文协议 MCP（Model Context Protocol）—— 被称为“AI 世界的 USB 接口”，如同一场飓风席卷全球。

在开源中国举行的一场以“全网爆火的 MCP 到底是啥？”为主题的直播中，我们既看到了一些业内共识，也听到了很多不一样的声音。

MCP 成事实标准，短期不会被取代

MCP 已经被广泛应用于多种 AI 工具中，包括 Claude、ChatGPT、Replit 和 Cursor 等，并且支持多种编程语言的 SDK（如 Python、TypeScript、Java、Kotlin 和 C#），进一步扩展了其应用范围。根据全球最大的 MCP 服务器集合网站 MCP.so 的公开信息，已收录的 MCP 服务器数量已超过 1.3 万个。从当前发展态势看，MCP 已然成为业界公认的事实标准。

“所谓协议标准的本质，不在于技术先进性，而在于行业共识。—— 当足够多的参与者认可其价值，它自然成为标准。” 字节跳动技术专家刘康认为，MCP 的成功恰逢天时地利：背靠具有行业影响力的核心厂商，截至目前，OpenAI、Google 等头部企业已明确表态接入其生态，这直接巩固了其市场地位。

“短期内，不太可能再出现类似的协议来挑战 MCP 的地位。”Gitee 公有云技术负责人罗雅新表示，MCP 协议诞生最初，就是要解决 AI Agent 调用各种工具时的碎片化问题 —— 因为现在不同工具、不同软件都有自己的接口标准，甚至每个工具的说明书格式可能完全不一样，得针对每个工具单独做适配，相当于重复劳动。所以开发团队初期参考了 LSP 这种已被验证的标准 —— 就像编程语言工具通过统一协议集成各种编译器，他们把这种思路迁移到 AI 领域。

有了 MCP ，就能给所有工具调用定义一套规范格式，让 Agent 能更顺畅地获取资源、调用功能。因此，即使未来可能有新协议出现，本质上也都是沿着 “扩展 Agent 能力” 这条主线，最多在实现细节上优化（比如兼容性更强或性能更好），但底层逻辑不会变。

“这种标准化是必然趋势。” 罗雅新指出：” 就像当年开发工具从各自为战到通过 LSP 统一接口。当系统复杂度提升，Agent 需要对接的工具数量爆炸增长时，就必须有这种协议来打破混乱，这是技术演进的自然结果。”

MCP 整体设计还不错，但结构偏复杂

就在这如日中天的发展态势中，MCP 也在被不断神化。所以，现在流行一个说法， 叫万物皆可 MCP。

“MCP 协议被提及得非常多，大家对他的预期，超出了他本身定义的范围。” 刘康认为，大众认知与技术圈理解存在明显偏差：技术社区清楚 MCP 本质是定义智能体（agent）与外部工具资源（tool resource）间的交互协议，而大众讨论中却赋予其超出设计范畴的期待。实际上，该协议仅聚焦于标准化连接接口，但舆论场中常被误解为能解决智能体生态的所有问题。

在常高伟看来，虽然 MCP 整体设计还不错 —— 例如服务端的三个核心概念（资源、工具、提示词）设计合理，但协议结构确实偏复杂，比如客户端支持 root 权限同时，开放采样能力，将客户端 AI 能力赋予服务端。

“我其实并未完全理解这个设计逻辑。首先，采样功能因缺乏典型应用场景呈现过度设计倾向；其次，实现度也存在疑问 —— 即便是 Cloud 客户端的采样支持都尚未落地，更遑论完整的服务端能力迁移。推测他们在设计时可能设想过这个功能要怎么用。” 常高伟是智能体协议 ANP 的作者。MCP 最早发布时，并没有身份鉴权机制，常高伟等人还向 MCP 提供了自己设计的 DID 提案。

最近，MCP 的 SSE 模式做了调整，常高伟认为这一改进不错。新方案采用“Streamable HTTP”机制，提升兼容性并实现无状态化。“总之协议设计的精髓在于用简单方案解决专门问题，过度复杂的设计反而会影响其生命周期。”

“MCP 需要做减法”

在完整研读了 MCP 协议文档并进行实践验证 —— 开发了实现 MCP 服务器接口的通用数据库网关 DBHub 之后，Bytebase CEO 陈天舟产生了一些困惑。“它做的事情不够纯粹 —— 一方面它涉及数据获取层面的功能，另一方面又介入到应用层的实现。MCP 在技术社区里也存在争议：究竟该定位为 Agent 开发框架，还是作为通用数据接口。”

尤其实在 Google 推出的智能体通信协议 A2A 之后，更加暴露出了这一问题。尽管 A2A 协议更侧重于应用层规范，但其部分功能确实与 MCP 存在重叠。

“MCP 需要做减法，应该专注于成为纯粹的信息获取原子能力接口，而非像其路线图中提到的 agent 开发方向。” 陈天舟认为，MCP 的发展前景将取决于开发团队的战略聚焦。如果 MCP 坚持向 Agent 领域延伸，其发展前景不容乐观。反之，若能聚焦于构建标准化的信息获取接口，MCP 将具有强大的生命力。“就像当前应用系统访问数据库时都需要 DAL（数据访问层），MCP 完全可以占据类似的‘基础能力层’生态位。但若试图向更高层抽象发展，则存在较大的不确定性。”

常高伟也认可这一观点：“MCP 专注在模型连接工具和资源上才会有更好的发展。如果既想解决这个问题，又要解决那个问题，可能不是个好方案。”

常高伟指出，协议越做越复杂，会导致使起来比较困难。另外，MCP 发展到现在，应用规模已相当可观，已经成为模型连接工具和资源领域的事实标准。“从全球来看，整个行业不会再出现第二个 MCP 了。除非 MCP 既想做智能体层又想涉及应用层，那可能将这一优势地位拱手相让。”

Gitee 私有云产品总监林靖靖认为，就现阶段而言，MCP 的先发优势确实存在，但这不意味着它会一帆风顺。“作为连接 agent 与 tools 的协议，当前外界对 MCP 的期望过高。接下来是否顺利，关键在于 MCP 能否快速演进并补足短板。一个较有可能的发展路径是：MCP 被新协议逼退到专精某个细分领域，而其他功能被新协议瓜分。”