腾讯科技《AI未来指北》特约作者｜kongjie 博阳
编辑｜萌萌
当下AI领域最炙手可热的概念，莫过于MCP&is_pull_news=0″ style=”-webkit-tap-highlight-color: transparent;”>MCP。
MCP 指的是Model Context Protocol（模型上下文协议）。令人意外的是，一个协议系统的热度，甚至盖过了OpenAI发布的最新模型，成为行业讨论的焦点。
随着Manus&is_pull_news=0″ style=”-webkit-tap-highlight-color: transparent;”>Manus的爆火，全球开发者对Agent技术的热情空前高涨。MCP作为Agent工具调用的“统一协议”，短短两个月内即获得了OpenAI、Google等主要AI公司的支持，从一个边缘技术规范一跃成为AI生态的底层标准。
它的崛起速度之快，堪称AI基础设施领域的“现象级事件”。而开发者社区也涌现出各种MCP服务，仿佛它已是AI工具调用的“终极答案”。
然而，当最初的狂热稍退，我们不得不面对更复杂的问题：MCP真的适用于所有场景吗？它是否被赋予了过高的期待？
本文将从MCP的起源出发，剖析其核心价值与局限性，澄清常见误解，并探讨它的未来发展方向。我们的目的并非否定MCP的价值，而是希望回归理性——只有明确它的实际定位和适用边界，才能真正发挥它的潜力。毕竟，技术史上从不缺少“神话”，而真正的进步，往往始于祛魅之后的清醒认知。
MCP的本质：统一的工具调用协议
什么是MCP？
MCP是一种开放的技术协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部工具和服务的交互方式。你可以把MCP理解成像是一个AI世界的通用翻译官，让AI模型能够与各种各样的外部工具”对话”。
为什么需要MCP？
第一是接口碎片化：每个LLM使用不同的指令格式，每个工具API也有独特的数据结构，开发者需要为每个组合编写定制化连接代码；第二是开发低效：这种”一对一翻译”模式成本高昂且难以扩展，就像为每个外国客户雇佣专属翻译。
而MCP则采用了一种通用语言格式（JSON – RPC），一次学习就能与所有支持这种协议的工具进行交流。一个通用翻译器，不管什么LLM，用上它就能使用工具 / 数据了。
MCP的工作原理
MCP的技术架构可以简单理解为一个由三个核心部分组成的系统：MCP Host、MCP Client和MCP Server。这三部分共同工作，让AI模型能够顺畅地与外部世界交流。
要准确理解MCP的角色，我们可以将其比作现代企业环境中的一个通信系统。
在这个比喻中，用户扮演着企业高管的角色，负责理解用户需求并做出最终决策。，大模型（如Claude或GPT）理解高管的指令，规划任务步骤，判断何时需要使用哪些外部服务，并最终整合信息为高管提供答案。Agent系统则是真正的私人助理或执行秘书去执行，而MCP则像是秘书使用的标准化通信平台或企业服务接入系统，它不做决策，只负责按照秘书的指示，以统一的格式和协议与各种服务提供商交流。
在MCP出现之前，AI与外部工具的交互就像是处在通信标准混乱的时代。每当秘书（Agent）需要联系不同部门或外部供应商时，都必须使用不同的通信设备或软件：给财务部打电话需要座机，联系IT部门需要用Slack，预订会议室要用Outlook，订餐则需要使用外卖App。每个系统都有不同的操作界面、不同的数据格式和不同的通信协议，秘书必须熟悉所有这些不同的系统才能高效工作。对开发者而言，这意味着为每个工具单独编写连接代码，既费时又缺乏可扩展性。
MCP的出现改变了这一局面。它就像是一个统一的企业通信平台，无论秘书需要联系哪个部门或服务商，都可以使用同一个系统，遵循同一套通信协议。
MCP Host （执行环境） 就像是企业的办公环境和基础设施。它提供了高管办公和秘书工作的场所，是一切活动的发生地。在实际应用中，Claude Desktop、Cursor这类AI应用就是典型的Host，它们提供了用户与AI交互的界面和环境，同时也为Agent和MCP Client提供了运行空间。
MCP Client （通信枢纽） 像是秘书（Agent）使用的标准化供应商。它不参与决策，不理解任务本质，只负责按照秘书的指示，以正确的格式和协议与各种服务提供商通信。MCP Client是一个纯技术组件，处理通信协议、数据格式转换和连接管理等底层问题。
MCP Server （服务终端） 就像是各个专业部门或外部服务提供商，每一个都负责特定类型的服务。有的提供数据分析（如财务部），有的提供信息检索（如资料室），还有的提供内容生成（如市场部）。在MCP架构中，每个Server提供特定类型的功能：工具、资源或提示。
在MCP出现之前，当秘书需要完成高管的多项任务时，必须切换使用多种通信工具和系统，熟悉各自不同的操作方式。例如，预订会议室需要登录内部系统A，获取财报需要使用系统B，订餐则需要拨打餐厅电话。开发者则需要为每个工具单独编写连接代码，效率低下且难以维护。
在MCP之后，秘书只需使用一个统一的通信平台，就能以相同的方式联系所有部门和服务提供商。开发者也只需实现一次MCP接口，就能让AI系统与所有支持该协议的工具进行交互。
MCP不是Function Call的替代，而是基于Function Call的工具箱
很多人认为，MCP是对传统Function Call的一种替代。
Function Call是大型语言模型（LLM）与外部工具或API交互的核心机制。它是大模型的一个基础能力，就是识别什么时候要工具，可能需要啥类型的工具的能力。
而MCP则是工具分类的箱子。因此MCP不是要取代Function Call，而是在Function Call基础上，联合Agent一起去完成复杂任务。
如果把整个工具调用的流程剖析开来，实际是”Function Call + Agent + MCP系统”的组合。
用一句话说清楚：大模型通过FunctionCall表达，我要调用什么工具，Agent遵循指令执行工具的调用，而MCP则是提供了一种统一的工具调用规范。
用一个比喻来理解：老板（用户）要喝咖啡，于是，在办公室（MCP Host）里，办公室主任（大模型）吩咐秘书（Agent）去买一杯美式（Function Call）。秘书（Agent）查了一下供应商名册，发现美式咖啡的供应商已接入了美团或公司统一采购系统（实现了MCP Server），接着，秘书在采购系统中找到供应商（MCP Client）一键下单。
在过去没有MCP时，大模型下发Function Call，Agent去执行翻译，直接连接到API去调用工具。因此，你得为每个API单独设置对应的调用模式，去单独定义工具列表和调用模式，这样Agent才知道怎么去翻译。而有了MCP后，只是很多API都可以直接通过供应商MCP Client一键下单了，Agent省力了。但大模型的Function Call没有任何变化。还是{tool: “买加啡”, “type”: “美式”}这个形式。
不过在过去，有人会把这一整套Function Call+ Agent +API的模式叫做一个Function Calling，所以会引起混淆。
通过区分Function Call和MCP，我们可以清晰地看出，MCP并不负责决定使用哪个工具，也不进行任务规划或理解用户意图。这些是Agent层面的工作。MCP只是提供了一个统一的工具接口，成为了产业内认可的工具调用标准协议。
MCP的开发难题与市场乱局
一宗罪：开发的难题
今年2月以来，AI开发社区掀起了一场”MCP淘金热”。在没有官方应用商店的情况下，短短三个月就有数千个工具自发接入MCP协议。
这仅仅是一家MCP Server集成网站的量就超过一万种
这种野蛮生长让MCP迅速成为行业焦点，但也暴露了理想与现实之间的鸿沟——开发者们最初将MCP视为”万能钥匙”，实际使用后却发现它更像是”专业扳手”，在某些场景下表现出色，在其他场合却显得水土不服。
在MCP的所有参与者中，可以分为本地客户端应用、云端客户端应用和MCP服务端开发者。本地应用就是类似本地的AI助手，云端客户端则是类似于ChatGPT的网页版，而MCP服务器开发者，则是工具的真正供给方。他们需要把自由的API重新做一遍符合MCP规则的包装盒接入。
在MCP刚刚上线的时间内，最开心的是本地客户端应用，而云端客户端应用和MCP服务器开发者就不太舒服了。
MCP的起源始于Anthropic的Claude Desktop应用，它最初是为了调用本地文件和功能而设计的接口协议，深深植根于客户端的需求土壤中。
因此对于本地客户端用户来说，MCP是一场革命，它提供了无限扩充的工具箱，允许用户不断扩展AI助手的能力边界。本文作者Kongjie认为，”对于桌面端Agent来讲，这个MCP用起来其实会很爽很顺，因为是为它量身定做的工具。”
所以本地客户端应用如Cursor和Claude Desktop在使用MCP方面大放异彩，它们利用MCP让用户能够根据个人需求动态添加工具，实现了AI助手能力的无限扩展。
它解决了本地客户端开发中的一个核心痛点：如何让AI应用能够与本地环境和外部工具无缝交互，而无需为每个工具单独开发接口。这种统一的协议极大地降低了整合成本，特别是对于小型创业公司和个人开发者，MCP提供了在有限资源条件下构建功能丰富AI应用的捷径。
然而，当我们将目光转向服务端开发（MCP Server）和云端客户端时，MCP的光芒开始黯淡。MCP早期对于云端服务器（remote）采用了一种双链接机制，一条是SSE的长链接，单向的从服务端到客户端的推送消息用，还有另一条发消息的http常规请求短链接。
这种方法对用户及时反馈和中途干预来讲效果很好，这种需要服务器处理的环境中创造了一系列工程挑战。
MCP Host 和 MCP Server信息沟通是双向的
首先，对于大型企业服务提供商，实现MCP接口意味着额外的工作负担，而这些工作可能并不带来相应的回报。由于这些服务通常已经有成熟的API体系，再额外提供MCP适配层往往只是增加了维护成本，而非创造实质性价值。事实上，许多企业级应用更倾向于使用封闭、可控的工具调用机制，而非MCP倡导的开放式生态系统。
而且对于这些大型企业服务供应商来讲，为了应对高并发调用，MCP服务往往需要扩展到多服务器架构。此时，MCP的双连接模型引入了跨机器寻址的复杂性。当长连接建立在一台服务器上，而请求可能被路由到另一台服务器时，就需要额外的广播队列机制来协调这些分散的连接，大大增加了实施难度和维护成本。
其次，在云端应用领域，MCP也有很大的局限性。云端AI Agent（服务端Agent）通常运行在无状态的服务中，任务接受之后它进行处理，结束后便释放资源。在服务端使用MCP Client时需要临时创建一个SSE链接，发送工具调用请求，从SSE获得结果再关闭掉SSE链接，实在是属于一种很鸡肋的做法，复杂度增加了，性能也下降了，而这种场景下，理应只需要一个单次的RPC请求就解决问题。
实际上云端应用在用MCP时，大多还是用的预设的工具集，而没有用到MCP的招牌能力——动态工具发现和灵活加载功能。
Kongjie认为，”云端本身的数据交互模式，导致虽然MCP希望能达成工具的自由使用，但实际上用不上。还是必须用非常规范的流程去调用特定的写死的工具，丧失了灵活性的初衷。”
值得称赞的是，MCP团队对用户反馈保持开放态度。在收到服务端开发者的反馈后，MCP在3月26号更新了协议，使用streamable HTTP的transport替代了原来的SSE transport。这样一来，新的协议既支持仅需要单次调用工具请求的无状态服务场景，也兼容了原来通过http + SSE 双链接才能满足的实时推送的诉求。
这说明，当下的一些MCP的问题，源于其最初目的的限制，但并非不可解。
二宗罪：市场的乱局
另一个MCP面对的问题可能就比较普遍了：现在市面上的MCP可用性太低。
当前MCP市场正经历着典型的技术炒作周期。就像当年App Store刚上线时的混乱景象，如今数千个MCP工具中，真正具备实用价值的不足二成。腾讯开发者victorhuang的观察一针见血：“很多MCP，实际上都没有真的做MCP。”
victorhuang表示，他试用了300多个MCP项目，但约有80%的MCP服务器存在严重问题，从简单的配置错误到完全无法使用的情况不等。这些工具有的是因急于上线而未经充分测试，有的则是开发者实验性质的产物，从未打算投入实际使用。
而更严重的问题是，其中大部分MCP可能市场根本就不需要。如Kongjie所言：”真正有用的，能够继续解决问题的那些工具本来在当它还是一个API的时候，别人也去用了。然后现在大家发现MCP有市场，就做了一个简单封装，但它本来没有什么特别的用。”
比如说现在MCP提供的搜索服务可能就有数十家之多。而在《Evaluation Report on MCP Servers》论文中，作者对此类服务做了一些评测，发现水平差异非常大。其中像Exa Search又不准，时间又差。如果有最好的Bing Web Search，谁会用它呢？
而且，现在MCP也缺乏评价体系。这导致Agent无法依靠可靠的指标来选择最适合的工具，只能通过反复尝试或基于模糊的描述做出决策。这种低效的选择过程不仅浪费计算资源，还延长了任务完成时间，降低了用户体验。
据Kongjie表示，“如果选了多个MCP服务，其中重名，描述相似的工具太多，Agent不知道选哪个，也没有排名。只能一个个试，很浪费token，也效率很低。”
因此，那些最成功的AI应用往往采取了相反的路径——它们不是提供更多的工具，而是提供更精准的工具。比如Manus，在MCP已经存在的情况下，其实根本没有采用这一协议，而是选择内建应用。因为它只有几十种工具，为了提高调用准确度和稳定性，不如自己去单独写。
而Cursor这样的代码编辑器已经内置了最常用的开发功能，使得大多数外部MCP工具显得多余。在作者使用Cursor时，虽然开启了几十个MCP，但真正能用到的凤毛麟角。
但MCP市场当前的混乱状态并非失败的标志，而是任何新兴技术生态系统必经的成长阶段。
从历史经验来看，这种初期的过度膨胀往往会通过市场自然选择机制逐渐收敛，留下真正有价值的部分。就像互联网泡沫之后留下了改变世界的电子商务和社交媒体一样，MCP热潮过后可能会形成一个更加精简但更有实质价值的工具生态系统。
这个过程中，至少Anthropic团队也能从善如流，像victorhuang建议的那样“在协议规范上，要求接入协议的服务能保证参数和工具的质量。”这样才能让MCP的生态变得真正“可用”。
MCP很好，但它不是万灵药
以上两种MCP体验的批评，确实来自于MCP自身的限制和短板。也是其能力可完成的范围。但在当前，还有一类对MCP的批评，明显是由于人们对它赋予了不太恰当的期待。
在近期一篇大火的MCP批判文章中，作者认为，MCP就是一个残缺的协议，因为它没有规定大语言模型和MCP的交互模式。
很多人期待MCP能够一劳永逸的自动改善AI系统的决策能力，或者提升任务规划的效率。但这种诉求实际上是在错误地将工具与工匠混为一谈。
因此，当前对MCP的批评存在一个根本性的认知错位——人们期待一个通信协议能完成智能系统的全部工作。这就像指责USB接口不能自动修图，或是埋怨5G标准不会编写代码。MCP本质上只是一套”工具插座”的标准规范，它的使命是确保插头能顺利插入，而非决定用哪个电器、怎么使用电器。
Agent调用工具的效果受到诸多因素制约——工具选择能力、任务规划能力、上下文理解能力——而这些能力的培养与提升，都不在MCP的职责范围内。MCP只承诺提供统一的工具接口，而不承诺这些工具将被如何选择和组合。
在技术演进的长河中，我们总是倾向于寻找一劳永逸的解决方案，一种可以解决所有问题的银弹。但如同软件工程中著名的”没有银弹”论断，AI工具调用领域同样不存在万能的解决方案。一个真正强大的AI系统需要多个精心设计的组件协同工作：大语言模型提供基础理解和生成能力，Agent框架负责任务规划和执行逻辑，而MCP则专注于提供统一的工具调用接口。
它展示了良好的协议设计哲学——关注一个问题并解决好它，而非尝试解决所有问题。正是这种克制，使得MCP能够在客户端工具集成领域取得实质性进展。
因此，不管是阿里的Qwen，还是百度的“心响”，字节的扣子空间，都拥抱了MCP协议，也试图在内部建立一个更高效的MCP生态空间。
虽然都有部署，但他们还是有比较明确的区别的，并非纯粹“拿来主义”。
百度和字节显然是更激进的，百度试图从 C端切入， “心响”（Kokone）利用 MCP 协议整合多种 AI 模型和外部工具，主要面向手机端，目前仍只支持安卓系统，意图将自身产品打入用户的日常场景体验之中，培养用户习惯。
而字节跳动的扣子空间集成超过 60 款 MCP 扩展插件，主要入口为网页端，还推出了支持 MCP 的 AI 原生 IDE——Trae，主要瞄准工作场景和生产力场景。
阿里在支付宝等产品中集成了 MCP 协议，实现了 AI 工具的一键调用，4 月 29 日开源 Qwen3 系列模型也支持 MCP 协议，增强其Agent 能力。
腾讯云开发者发布了AI开发套件，支持MCP插件托管服务；腾讯云大模型知识引擎支持用户调用MCP插件；腾讯云代码助手CodeBuddy推出的Craft软件开发智能体，可兼容MCP开放生态。另外，腾讯地图、腾讯云存储也发布了自己的MCP SERVER。
但正如编程范式从汇编语言进化到面向对象一样，AI工具使用也可能从直接操作单一工具进化到与专业化Agent的协作。
在这种新范式下，MCP可能只是底层基础设施的一部分，而不是用户或开发者直接面对的界面。更全面的方案可能需要结合像Agent to Agents（A2A）这样的架构，通过抽象层次提高任务规划和工具选择的效率。
当我们将MCP放回”协议”的本位，反而能看清其推动行业标准化的真实力量——这或许才是技术演进中最珍贵的”祛魅时刻”。
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