什么是模型上下文协议(MCP)
MCP(Model Context Protocol)的核心价值在于定义了应用程序与 AI 模型间标准化的上下文信息交换机制。通过这套协议,开发者能够以统一的方式连接各类数据源、工具和功能到 AI 模型,无需为每个特定场景开发独立适配器。[1]
传统 AI 系统集成外部工具时面临显著挑战。每个 API 都需要独立处理代码实现、文档学习、认证机制、错误处理和持续维护,这种碎片化的开发模式极大增加了系统复杂度。[2] 在 MCP 出现前,AI 助手与外部工具的每次交互都需要预先编码和 API 调用,这种手工对接方式效率低下且难以规模化。
更严峻的是配置组合爆炸问题。假设存在 1000 个 AI 助手和 1000 个外部工具,传统方式需要开发 100 万(1000×1000)个独立连接,而 MCP 通过标准化协议将这个数字降低到 2000(1000+1000)。这种数量级的效率提升重构了智能体生态的连接范式。
打个比方:API 就像是不同的门,其中每扇门都有自己独特的钥匙和使用规则: