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Claude 不再只是回答问题的模型，它正在通过一种名为 MCP（模型上下文协议）的方式，接入外部世界的数据、工具与任务流。
MCP 最初只是开发者为解决“复制粘贴”痛点的内部尝试，如今已演化为标准化的“AI 输入输出协议层”，并通过开源社区不断壮大。它不是另一个插件接口，而更像是大模型的 USB——连接文件、工具、接口、提示语的总线结构。
Anthropic 在播客中首次系统梳理 MCP 的设计原则、进化路径与行业定位，并强调它与 Agent 生态的未来关系。
正如 HTTP 定义了网页时代的连接方式，MCP 正在定义模型时代的信息与行动接口。一场关于 LLM 工作流与现实世界的深层重构，正在悄然发生。
访谈内容原汁原味呈现于下：
MCP 是 Claude 的外挂协议，也是 AI 应用的连接底座
Alex Albert：今天我们要讨论的是模型上下文协议（MCP），深入探讨它是什么以及未来的发展方向。感谢二位的到来，期待已久。首先，大家对MCP有很多讨论，但可能真正深入了解它的人并不多。能否先谈谈你们如何看待 MCP，使用或基于它开发。
David Soria Parra：MCP 只是一种以非常简单的方式，将我的工作流程融入 Al 应用的方法。我认为这最初就是我所希望的，也是我们共同的目标。它为调用其他实验室的应用提供上下文支持，原理就这么简单。它可以是工具，也可以是原始上下文，完全按需定制。
Alex Albert：这和调用API之类的有什么区别？本质上是将信息从一个地方传递到模型的提示语中，MCP的特殊性在哪？
Theo Chu：问题关键在于，模型与什么进行交互？它们并不直接与API交互，而是与提示语、工具，以及你提供给模型进行处理的任何内容进行交互。因此，MCP标准化了，数据获取方式无论来自MCP，还是内部数据源或其他渠道，以及如何将这些数据最终提供给模型。
Alex Albert：所以这是一种协议，它定义了这种交互模式。这个协议必须包含哪些核心内容？
David Soria Parra：核心在于，这是 Al 应用程序之间的一种协议调用其他实验室，主要提供三大功能：首先是工具、其次是资源，即可以用于检索增强生成（RAG）管道或其他用途的原始数据，最后是提示语。目前服务器就提供这三项。
Alex Albert：工具是指模型可以在现实世界中执行的操作。资源可以是文件、文本……
Theo Chu：对，任何你想提供给模型的上下文。
Alex Albert：那么提示词是？
David Soria Parra：用户想自己添加到上下文窗口中的内容。它由用户触发，然后被放入上下文窗口，用户可以根据自己的意愿进行编辑，这就是提示词的用途，最终形成提示模板。
Alex Albert：明白了，是提示模板，直接定义提示语本身。
Theo Chu：通常实现为斜杠命令。
从复制粘贴痛点到内部黑客马拉松：MCP 的起源故事
Alex Albert：在 Al 应用程序中输入斜杠命令，就会调用提示模板，这样就不用你再手动编写了，这就是 MCP 的作用，这是最基础的形式，其中肯定有很多细微差别。这个项目的起源是什么，它是如何诞生的？
David Soria Parra：最根本的原因是，我负责内部开发相关的工作，对频繁复制粘贴感到沮丧，需要在 Claude Desktop 和IDE之间来回转移内容，这就是我当时一直在思考的问题：如何解决在这两个应用程序之间复制粘贴的问题，这就是 MCP 的最初构想，至少在我脑海中。
后来我向另一位联创 Justin 解释了想法，他全力推进这个项目，我们一起将其开发出来，并集成到 Claude Desktop 。你提到的那个关键转折点，你想详细聊聊黑客周吗？
Theo Chu：我觉得这个故事你来讲比较好。
David Soria Parra：那次很有趣，我们当时其实不确定这个是否可行。大约在9月左右，我们举办了内部黑客马拉松，每个人基本上都可以自由构建他们想构建的任何项目，但结果每个人都开发了 MCP 。
Theo Chu：这太疯狂了，每个人的想法都是，要是我们把这个做成一个MCP服务器会怎么样？
David Soria Parra：从非常标准的项目开始，比如 Slack 集成，或是典型的 MCP 应用，甚至还有人用 MCP 来控制3D打印机，我很喜欢这点，当它应用到现实世界中，因为 MCP 服务器让 Claude 走进现实。
Alex Albert：具体是什么情况？因为我也记得，在我们进行这些黑客马拉松项目时，并没有强制要求大家使用 MCP，完全是自发行为。为什么大家会在所有项目中都倾向于使用 MCP？
Theo Chu：我认为是标准化层的优势，它让添加上下文变得简单。一旦 Claude模型集成了 MCP，作为服务器构建者，你可以构建1个、10个、20个，或是任意数量的服务器，并确保自动兼容应用。这样你只需要考虑单边开发，而不必担心其他方面。
David Soria Parra：当第一次通过 MCP 服务器教 Claude 新技能时，看到它针对你关心的事情采取行动时，会有一种奇妙的感觉。MCP 完美呈现了这点，让人非常兴奋，因为在五分钟内，他们就能让某些东西运行起来。
Alex Albert：确实，感觉就像是把 Claude 从盒子里解放出来，突然之间，它不再只是一个单纯输出文本的东西，它开始做其他事情了，比如调用其他应用程序、获取其他数据，甚至操作3D打印机。感觉很特别，某种程度上 MCP 实现了无缝衔接。
从开发者自发实验到生态涌现，MCP 如何成为行业标准
Alex Albert：这是在夏末秋初我们举办黑客周活动的时候。我们何时发布的MCP，当时推出情况如何？
David Soria Parra：我们在2024年11月感恩节前后发布了 MCP。
Alex Albert：发布情况如何？市场反响怎么样？
Theo Chu：一开始比较缓慢。就像你能想到的，现在仍有人会问“什么是MCP”，命名是难题，我们本可以把名字取得更好。
Alex Albert：现在不重要了，它已形成风潮。
Theo Chu：但还是有人还是会把 MCP 说成 MPC。这让我想到 NPC 这个词，确实很难记，缩写很难让人记住。
很多人都在问什么是 MCP，不仅是外部的人，我觉得内部的人也有这样的疑问，因为这最初是一个自下而上发起的项目，起初人们很疑惑，“给模型提供上下文意味着什么”，随着人们亲自试用，它才开始慢慢积攒人气。
转折点是更多客户开始采用，集成开发环境（IDE）是最早采用的。最近很多模型提供商也开始采用，这在市场上引起了很大的反响，激励了更多的服务器提供商去开发。
David Soria Parra： 我经常在社交媒体上看到有人问：“什么是 MCP？我为什么需要这个”但几天后或者一个月后，他们又会说：“这太棒了”，我听过很多这样的故事，真的很有趣。
不是 Agent 而是协议栈：MCP 与模型执行力的真正关系
Alex Albert：所以现在可以说，它像是行业标准的集成协议。在我看来，没有其他东西能与之相媲美。但我想回到发布的话题，这里的关键的决定是将其开源。这与之前在这个领域推出的其他项目相比有很大不同，那些都是非开源的。你能解释下这个决定背后的原因吗？为什么要将其开源？
Theo Chu：如果你为 Al 应用程序的集成和上下文提供打造一个封闭的生态系统，那么对于服务器构建者或集成开发者来说，他们不清楚这个 Al 应用程序是否会一直存在，是否值得投资，应该投资哪些应用程序。
通过将其打造为一个开放标准，实际上降低了开发集成的门槛。我们相信，应用的价值并不在于你能使用哪些集成，而在于模型的智能以及你在模型之上构建的工作流。所以我们希望让行业关注这两个方面，而不是仅仅关注集成的构建。
Alex Albert：有道理。开源还可能会形成某种循环，有人贡献服务器代码，其他人使用时发现bug，就会自行修复它，这样可能会加快整个进程。
David Soria Parra：还有另一点是，Justin 和我都很喜欢开源。有时候原因就是这么简单。
Alex Albert：现在有很多公司将MCP集成到他们自己的产品中，也有很多开发者和公司创建服务器，以便将其接入各种客户端。现在整个行业的情况如何？MCP目前处于什么发展阶段？
David Soria Parra：现状是，主要厂商都在产品中采用。我们拥有庞大的 MCP 服务器构建者生态，数量超过1万，正处于一个有趣的交叉点。最初它主要关注开发者和本地化体验，服务器本地运行，使用软件也本地运行。
现在我们到达拐点，开始看到这些服务器被托管在 Claude ，通过远程 MCP 实现。 Claude Al 集成是首个重要切入点，允许像网站一样连接，将 MCP 服务器接入每日 Claude Al 工作流。
我觉得这是一个关键的时刻，可能成为 LLM 与网络交互的真正标准，还需观察效果，但这就是我们目前所处的阶段。当然，围绕MCP的社区也在不断壮大，包括大公司，也有开源爱好者，他们喜欢开发 MCP，规模持续增长。
Theo Chu：最疯狂的是，今早有人修改了我们的文档，因为有一张图片过时了，他们直接提交了拉取请求。
David Soria Parra：这就是开源的意义，我太喜欢了。
MCP 之后：一个由模型自寻工具、执行长期任务的未来
Alex Albert：社区支持它，也感到拥有权，愿意参与维护。我们拍摄前聊到 MCP 世界还有很多其他的事情在发生，不仅仅是协议开发。你们最近在MCP方面都有哪些进展呢？
David Soria Parra：进展很多。有 MCP 会议，有很多讨论，与大公司建立合作，共同推进规范发展，解决他们的问题。在过去几个月里，我学到很多，关于企业部署以及身份认证需求，在过去几个月里获得了该领域的授权，还得到了世界上一些顶尖人士的帮助。这目前只是 MCP 世界的冰山一角。
Alex Albert：太棒了，大家的反响让我受宠若惊，我现在在网上看到一些帖子在问，这是见证新协议诞生的样子吗？当年 HTTP 出现时就是这样的吗？你们怎么看待这种类比？这算是那种意义上的新协议吗？我们该如何将其与我们过去见过的技术相比较？
Theo Chu：我希望如此。我们谁也无法预知未来。但愿我们押对了方向。但我觉得这正是社区可以指引我们的地方。我们希望解决的是为 LLM 提供上下文的问题，并且我们的前瞻性设计已经包含所有必要模块，在我们将其发展到下一步的过程中，社区可以帮助我们。
David Soria Parra：在我看来，我们需要打造出人们真正想用的产品，并且和关心这件事的人共同构建。没必要和 HTTP 或其他技术作比较。重点在于做出人们愿意使用的东西，这才是关键。
Alex Albert：假设我是一名刚接触MCP的开发者，我想参与其中，也想了解一点如何使用MCP，对这样的人有什么建议？
Theo Chu：我建议先研究在线的现有服务器，上手体验一下，如果想尝试本地 MCP，首先要熟悉交互模式。这样之后你再构建自己的MCP就会容易得多。
先从经典的“Hello World”开始。编写一个只返回“Hello world”的工具。提示词和资源也这样操作。在进行更复杂的操作之前先打好基础，一旦熟悉就会觉得很简单。
David Soria Parra：建议从本地环境开始，直接用 Claude Code 创建 MCP 服务器，效果出奇得好，十分钟内就能搭建起来。就像 Theo 说的，参考优秀服务器是怎么做的，在此基础上进行修改。
Alex Albert：说来有趣，前几天我做了个实验，直接把文档复制到 Claude Code ，然后自动生成服务器。甚至都不用粘贴具体内容， Claude Code 会自动抓取、获取并创建服务器。
这个例子很好的展示了，这类工具的快速上手特性，特别是底层技术支持时。你们目前见过最喜欢的MCP服务器是什么？
David Soria Parra：我喜欢那些能连接现实世界的MCP服务器。我是个音乐爱好者，家里有合成器，有人创建了一个 MCP 服务器来控制他们的合成器，我超爱这个创意，看 Claude 操作实体设备制作音乐，这太酷了。
我喜欢创意型的。有用Blender（一款3D建模软件）玩出花样的，还有那些奇思妙想。我们组员用 MCP服务器让 Claude 控制他家的门，扮演门卫角色，这种创造力很棒。
Alex Albert：可能性是无穷的。任何能通过 API 操控的东西，都可以包装成 MCP服务器，用 Claude 或其他LLM控制。能解释一下 Blender 那个例子吗？真的有人通过 MCP用 Claude 来控制 Blender 吗？
David Soria Parra：MCP服务器只是将 Blender 脚本写入 Blender。网上有很多相关视频，可以看看。你会看到 Claude 调用这些工具，然后 Blender 凭空创建出一个场景。而且实际上不是人为的，是 Claude 创建的，我很喜欢。
Alex Albert：太棒了。我们稍微换个话题，我们最近发布了 Claude 4，这对 MCP 意味着什么？这与我们看到的关于智能体和AI的更广泛主题有何联系？这些AI可以再更长的时间范围内运行。
Theo Chu： 随着模型变得更智能，它们可以执行更长期的任务。我认为我们在MCP中构建的一些基本功能目前可能还没有得到广泛应用。比如，与状态相关的功能，与采样相关的功能。但这些是我们一开始就考虑的基础功能，它们在智能体的应用场景中会有帮助，但需要模型有足够的智能才能开始执行更长期的任务。
Alex Albert：这很有意思。一些目前可能还没怎么被利用的东西会变得越来越重要，因为模型能力在不断提升，它们能够更好地使用这些功能。
David Soria Parra：这可能也会让部署更多MCP服务器变得更容易，连接后， Claude 在区分需要采取行动的服务器方面会变得越来越好。
Alex Albert：一次可以给 Claude 连接多少个MCP服务器？ Claude 如何知道该选择哪一个？
David Soria Parra：这要看具体情况，比如这些工具是怎么编写的？它们之间是否有重叠？如果你把三个问题跟踪器的MCP服务器放在一起，模型可能会混淆。但如果一个是问题跟踪器，另一个是完全不同的东西，我认为这样会变得相当容易。然后你可以把很多服务器放在一起，这取决于你的工作流以及它们之间的重叠程度。
Alex Albert：我假设随着模型的能力和智能不断提升，也可以给它们连接越来越多的服务器，那么MCP接下来有什么计划？
Theo Chu：该协议现在已经上线，有了不错的应用，但我们可以在帮助人们理解它是什么方面做得更好。我们肯定会投入更多精力制作更多示例、完善文档。我们也在投入精力研究关键的安全基本功能。我想大多数人会感兴趣的是智能体，以及我们对智能体的规划。
对于智能体来说，即将推出的一个非常重要的功能是注册API，这将允许模型去搜索更多的服务器，然后将它们引入到 LLM 中。这将形成一个更具自主能力的循环，因为客户端不再只是决定“我知道这10个服务器，我想把它们的上下文提供给模型”，现在模型可以主动按需搜索更多的服务器。
第二是长期任务。要让使用MCP执行长期任务变得更简单。第三是启发式询问。也就是当服务器需要更多信息时，如何向用户询问。
Alex Albert：很令人期待！我很期待看到MCP的未来发展。感谢二位的参与。
（文：硅星GenAI）