网罗开发小红书、快手、视频号同名大家好我是展菲目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者《ESP32-C3 物联网工程开发实战》图书作者《SwiftUI 入门进阶与实战》超级个体COC上海社区主理人特约讲师大学讲师谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主华为HDE/HDG我的博客内容涵盖广泛主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告同时也会提供产品优缺点分析、横向对比并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。展菲您的前沿技术领航员 大家好我是展菲 全网搜索“展菲”即可纵览我在各大平台的知识足迹。每周定时推送干货满满的技术长文从新兴框架的剖析到运维实战的复盘助您技术进阶之路畅通无阻。文章目录引言一、什么是 MCP二、为什么 MCP 会诞生三、MCP 到底定义了什么四、MCP 架构到底长什么样五、为什么说 MCP 是 AI 的 USB六、MCP 与 Function Calling 有什么区别七、为什么越来越多 AI 产品开始支持 MCP八、MCP 会改变什么总结MCP 为什么可能成为 AI 新标准引言过去两年大模型能力越来越强。从 ChatGPT、Claude 到 Gemini、Qwen模型已经可以完成聊天 写代码 生成文档 分析数据但真正落地到企业之后大家发现了一个共同的问题。模型很聪明却什么都做不了。例如帮我查询订单 AI 我无法访问你的订单系统。再比如帮我发一封邮件 AI 我无法直接操作邮箱。或者帮我创建 Jira 任务 AI 请手动打开 Jira。于是一个新的问题出现了为什么 AI 什么都会却连接不了现实世界原因其实非常简单大模型只会生成 Token它不知道数据库怎么访问 Git 怎么调用 浏览器怎么操作 企业 API 在哪里每接入一个工具都需要开发者重新写一套适配代码。结果就是ChatGPT 一套 Claude 一套 Gemini 一套 Cursor 一套重复开发重复维护重复踩坑。整个 AI 工具生态开始变成一个巨大的接口孤岛。于是Anthropic 提出了一个新的标准MCPModel Context Protocol它想解决的不是模型问题而是如何让所有 AI都用同一种方式连接世界。一句话理解如果 HTTP 统一了互联网那么 MCP 想统一 AI 与工具之间的通信方式。一、什么是 MCP很多人第一次看到 MCP会觉得它像Function Calling Plugin Tool Calling其实都不是MCP 更准确的定位应该是AI 世界里的标准通信协议。它规定了一套统一规则让模型能够发现、调用和管理各种外部能力。也就是说以前AI ↓ 自己写接口 ↓ 数据库现在AI ↓ MCP ↓ 所有工具MCP 并不关心工具内部怎么实现它只关心工具叫什么 有哪些参数 返回什么结果 如何调用因此模型不需要理解工具只需要理解 MCP。二、为什么 MCP 会诞生AI 出现之前所有系统都是用户 ↓ 前端 ↓ 后端 API ↓ 数据库AI 出现之后变成用户 ↓ LLM ↓ ↓ 企业系统这里最大的空缺就是因为LLM 不知道CRM ERP GitHub Slack Jira Google Drive到底怎么调用于是大家开始写Plugin Function Calling Tool SDK但是每个平台格式都不一样比如OpenAI Claude Gemini Cursor Copilot全部都有自己的 Tool Schema。最终导致一个工具。要适配5 套 SDK 5 套 JSON 5 套协议维护成本越来越高。MCP 出现就是为了统一这一切。三、MCP 到底定义了什么很多人以为 MCP 定义的是API其实不是它定义的是AI 与外部世界的交互语言。主要包括四部分。第一部分Tool 例如search() send_email() query_order() create_ticket()第二部分 Resource例如文件 数据库 网页 PDF 日志第三部分 Prompt 也就是预定义 Prompt 工作流模板 系统角色第四部分 Sampling 允许 Server 主动请求模型继续推理。因此一个 MCP Server不只是提供 API。它还能提供工具 资源 Prompt 上下文比传统 Plugin 丰富得多。四、MCP 架构到底长什么样整个 MCP 可以理解成三层。-------------------- | AI Client | | Claude / Cursor | ------------------- | | MCP | ---------v---------- | MCP Server | ------------------- | ------------------------- | | | | Git SQL Browser APIClient 负责推理 规划 调用工具Server 负责暴露能力 管理资源 执行请求真正干活的是Git 数据库 浏览器 企业系统所以 MCP 更像AI Runtime 的 I/O 层。五、为什么说 MCP 是 AI 的 USBUSB 最大的价值是什么不是速度而是统一。以前鼠标 一个接口 键盘 一个接口 打印机 一个接口后来全部统一USB开发者不用再关心设备品牌 驱动格式 接口协议MCP 做的是完全一样的事情。以前OpenAI Tool Claude Tool Gemini Tool Copilot Tool以后MCP Tool任何支持 MCP 的模型理论上都能直接调用。一句话Write OnceRun Everywhere。六、MCP 与 Function Calling 有什么区别很多人最容易混淆这两个概念。实际上它们解决的问题完全不同。对比Function CallingMCP定位模型调用函数模型连接整个工具生态作用范围单次调用持续连接是否有资源管理×√是否支持 Prompt×√是否支持上下文共享×√是否统一协议×√是否跨模型通常不是是可以理解成Function Calling ↓ 一次 RPC而 MCP 更像一个完整的运行时协议它不仅告诉模型调用什么还定义了如何发现、如何管理、如何持续交互。七、为什么越来越多 AI 产品开始支持 MCP过去每接入一个新的企业系统都需要重新开发连接器。现在只要系统提供了 MCP ServerCRM ERP GitHub Notion Jira 数据库 浏览器理论上任何支持 MCP 的 AI 客户端都可以直接访问。这意味着开发一次 多个模型共享 多个 AI 客户端复用对于企业来说这大幅降低了 AI 系统集成成本。对于开发者来说也不需要为不同模型维护多套工具接口。八、MCP 会改变什么MCP 的意义并不仅仅是多了一个协议。它改变的是 AI 应用的开发方式。过去我们开发的是App ↓ 调用 API未来更可能演变为Agent ↓ 调用 MCP ↓ 自动完成任务开发者关注的重点也会逐渐从如何写接口转变为如何设计可复用的 MCP 能力 如何管理资源 如何保证权限和安全 如何优化工具执行效率MCP 将成为 AI Runtime 与企业系统之间的重要桥梁。总结MCP 为什么可能成为 AI 新标准互联网时代HTTP 统一了网页通信 REST 统一了服务接口 JSON 统一了数据交换AI 时代同样需要一种统一的连接标准。MCP 正是在这样的背景下诞生。它解决的不是模型能力而是模型如何与真实世界协作的问题。一句话总结全文MCPModel Context Protocol是一套连接 AI 与外部工具、资源和上下文的标准协议它让不同模型能够以统一方式发现、调用和管理能力是 AI 应用迈向开放生态的重要基础。最终结论大模型 → 决定 AI 能思考什么 MCP → 决定 AI 能完成什么 Runtime → 决定 AI 如何高效完成未来AI 应用之间竞争的不只是模型参数更是谁拥有更丰富、更开放、更标准化的 MCP 生态。这也意味着MCP 很可能会成为 AI 时代最重要的基础设施标准之一。