上周，OpenAI 正式支持 MCP 协议的消息，无疑成为 AI 基础设施演进的重要里程碑。短短几个月内，从 Anthropic 首次提出到微软、OpenAI 等巨头先后加入，这一标准正在以惊人的速度完成从提出、验证到主流采纳的跃迁。MCP（Model Context Protocol）不仅是一个技术协议，更是新一代 AI 架构范式革新的信号——在硅谷科技评论（SVTR）AI 创投库中，“标准化接入”与“多模型协同”的相关热度正在持续上升，这显示出整个行业对 AI 代理未来形态的高度关注。

就像 USB-C 曾重塑硬件生态，MCP 作为“AI 应用的统一接口”，预示着 LLM 不再是封闭的黑箱，而是可以被编排、被连接、被调用的智能节点。这种“意图驱动”的模型调用机制，不仅解放了开发者的接入成本，也为 SaaS 解耦与智能工作流重构打开了大门。

在这条通往 AI-native 世界的路上，协议的统一，也许只是开始。接下来，真正的问题是：谁来定义工作流的核心逻辑？未来的“超级应用”，是平台，还是代理？这是创始人和投资人都绕不开的战略命题。

一、技术原理

MCP（Model-Context Protocol，模型上下文协议） 是一种开放协议，旨在为 AI 模型（尤其是大语言模型 LLM）提供一个统一、标准化的接口，以便它们可以灵活地调用各种工具、访问外部数据源，并与其他系统交互。

MCP 从 LSP（Language Server Protocol） 汲取灵感，但功能更强。LSP 主要是被动响应（IDE 请求->语言服务器响应），而 MCP 支持自主 AI 工作流：AI 代理可根据上下文主动决策调用哪些工具、以何种顺序组合，实现复杂任务的链式执行。此外，MCP 引入人类反馈回路（human-in-the-loop），在关键环节让人类提供额外数据或批准操作。

MCP 的设计灵感源自硬件和软件领域的统一接口概念。例如，USB-C 接口统一了各类设备连接方式，消除了不同端口的适配繁琐；而 LSP（Language Server Protocol）为编辑器与语言工具间建立统一通信桥梁。MCP 融合了 API 的连接能力、LSP 的语义封装理念，旨在为 AI 模型接入各种数据源和工具提供标准化接口，被形象地称作 “AI 应用的 USB-C 接口”。

MCP 采用客户端-服务器架构。AI 应用（如 Claude Desktop、Cursor IDE 等）作为MCP 客户端，连接一个或多个MCP 服务器。服务器负责向客户端暴露特定的上下文、数据或工具，客户端通过协议调用这些能力。这样，AI 模型无需关心底层实现细节，只需描述“想做什么”，MCP 就会把高层意图翻译成具体的工具调用。MCP 的通信机制包括 SSE（服务端事件）、CLI（命令行）等，近期还将引入可流式传输的 HTTP 传输以增强远程通信。

MCP 的核心工作流程可以分为四步：

• 工具发现：MCP 客户端启动时，动态从 MCP 服务器获取可用工具列表及描述。这类似于即插即用，使得可用能力动态扩展。正如 USB-C 集线器支持多种外设，MCP 让 AI 随时发现新工具。

  
  

• 路径分析：AI 模型解析用户的高层意图（如“创建分析小部件”），结合可用工具确定任务所需信息。例如，创建小部件需要知道“团队ID”和“仪表板ID”等，这些都能通过其他工具查询获得。

  
  

• 参数解析：模型据此规划并执行一系列调用，逐步获取所需参数。比如先调用get_team_info获取团队ID，再调用list_dashboards查找主仪表板ID，最后调用create_widget创建小部件。这一过程类似API 编排，但由 AI 自主推理完成。

  
  

• 语义映射：最终由 MCP 服务器将标准化的工具调用映射成具体系统的 API 调用。比如将team_id转换为后端实际需要的department_id字段，设置合适的权限等级等。语义参数映射是 MCP 关键优势：参数采用人类易懂的命名（如 firstName 而非 cust_fname），并组织成层次结构，使人和 AI 都易理解。即使后端字段名或结构变化，高层指令和参数语义可保持不变。

  
  

SVTR点评：

如果说传统API集成是“刚性连接”，MCP 则更像汽车的“差速器”：吸收两端差异，保持整体运转顺畅。传统集成中，一个字段变化就可能导致系统崩溃，类似硬轴车轮转速不一致时引发打滑磨损；而 MCP 通过高层意图驱动和语义适配，即便底层发生变化，只需调整服务器实现，高层指令无需改动。这让系统集成更具弹性和适应性，被称为 API 集成的“差速器革命”。

二、应用场景

自 2024 年 11 月由 Anthropic 开源以来，MCP 在短短数月已吸引众多公司和开发者参与，形成了日益丰富的客户端/服务器生态。目前主流用例分为两大类：

• 开发者中心的本地工作流（Dev-centric, Local-first）：开发者希望在不离开熟悉环境的情况下完成各种任务。通过 MCP，他们可以在 IDE 内直接调用外部服务。例如在 Cursor（IDE + MCP 客户端）中，使用 Postgres MCP 服务器查询数据库，或用 Upstash MCP 管理缓存。再如，借助 Browsertools MCP，让编码代理直接访问浏览器日志，实现实时调试。这些用例让 IDE 变成 “全能工作台”，极大提升开发效率。

  
  

• 新型 LLM 体验（Net-new experiences）：不仅开发者受益，非技术用户也开始享受 MCP 驱动的工具组合体验。Claude Desktop（Anthropic 推出的桌面 AI 助手）作为优秀的 MCP 客户端，使普通用户也能方便地使用各种 MCP 工具。展望未来，面向业务场景的专用 MCP 客户端会涌现，如客服、营销文案、设计、图像编辑等。这些领域与 AI 在模式识别和创意生成上的优势高度契合，有望通过 MCP 实现意图驱动的革新工作流。

  
  

案例一：Cursor：IDE + MCP 的全能工具

Cursor 作为 MCP 客户端，通过 Slack、Resend、Replicate 等 MCP 服务器扩展能力。界面左侧展示代码编辑器和聊天对话框，右侧以插件形式列出已连接的 MCP 服务器，如 Slack、Email、Image-Gen。用户可在对话框输入高层意图，AI 代理据此调用相应服务器，实现从发送 Slack 消息到生成图像等多样功能。

• 身份多变：Cursor 最初是个代码编辑器，却因为 MCP 获得了百变“身份”。安装不同 MCP 服务器插件，Cursor 就能临时扮演不同应用的客户端角色。这对开发者来说意义非凡：省去了在不同应用间切换的时间和心智开销，IDE在手，万事不愁。

  
  

• 多服务器协同：Cursor 的更酷玩法在于同时挂载多个服务器，让 AI 代理跨领域协作。如前述“一键生成网站”例子：Cursor 连上 UI 生成 MCP 和图像生成 MCP，用户只需一句话描述网站，AI 代理即可先用 UI 服务器构建页面框架，再唤起图像服务器生成配图。多个工具无缝衔接，AI 自动编排，让复杂任务一气呵成。

  
  

• 调试示例：Cursor 还利用 MCP 服务器来增强自身功能。例如调用 Browsertools MCP，获取浏览器控制台日志用于代码调试。下次你的代码出 bug，不用再手动打开浏览器查日志，AI 代理已为你把关键信息取回。这展示了MCP 在开发流程中如虎添翼：AI 可以访问更多上下文，帮助开发者更快定位和解决问题。

  
  

案例二：Claude Desktop：面向大众的 AI 助手

Claude Desktop 将强大的 AI 模型（Claude）与 MCP 紧密结合，打造出通用型智能代理。对于非技术用户，它降低了使用专业工具的门槛；对于企业团队，它提供了一个统一的智能工作入口。

• Claude Desktop 内置 MCP 客户端支持，使其可以连接各种 MCP 服务器。用户通过聊天界面向 Claude 说明需求，Claude 借助 MCP 去外部执行。相当于给 Claude 装上了“万能接口”，让它能驱动外部应用而非只会对话。

  
  

• Blender 是复杂的3D建模软件，新手往往望而却步。但通过 Claude Desktop 连接 Blender MCP 服务器，用户只需说“帮我创建一个红色跑车模型”，Claude 会将指令发送给 Blender MCP，由后者调用 Blender API 构建模型，实时返回渲染结果。文本到3D的工作流被整合进对话，AI 充当了3D 设计师的助手。这对内容创作领域意义深远：未来设计、视频剪辑等专业软件都可能通过 MCP 以自然语言驱动，让创意人士更专注想法本身。

  
  

• Claude Desktop 探索了新的人机交互模式。例如，一些第三方客户端（如 Highlight）实现了在 Claude 聊天输入框内使用@命令来触发 MCP 工具。用户在对话中输入@Notion 上传笔记，就能调用 Notion MCP 插件将内容发往 Notion。社交化的命令提高了易用性，降低学习成本。这预示着未来聊天机器人将成为多应用的集线器，聊天界面或许就是新的操作系统。

  
  

三、生态系统

当前 MCP 生态主要包含MCP 客户端与MCP 服务器两个阵营，以及围绕它们的工具链与服务。Andreessen Horowitz 最近发布的 MCP 市场图谱（见下图）勾勒了活跃领域：

左侧为以 IDE、桌面助手等为代表的 MCP 客户端，多以开发工具为主；右侧为各种 MCP 服务器，涵盖开发、云服务、内容检索等领域。中间层出现了 MCP 市场和托管平台，如 Mintlify’s mcpt、Smithery、OpenTools 等，加速了服务器发现与分发。

• 客户端侧：目前高质量的 MCP 客户端多为代码中心应用，如 Cursor、等 IDE。开发者是新技术的先行者，这并不意外。然而随着 MCP 成熟，我们预计会有更多业务场景驱动的客户端出现。想象一下，未来也许会有专为客服、销售、数据分析打造的 MCP 客户端，内置特定交互界面和工具支持，满足行业用户需求。

  
  

• 服务器侧：当前已涌现数十种 MCP 服务器，大多为本地优先的单用户工具，覆盖数据库、云服务、开发工具、搜索引擎、办公应用等多领域。由于 MCP 最初仅支持 SSE 和本地命令方式，远程部署较少。但这一状况正在改变：MCP 计划支持流式 HTTP 传输，使远程服务器成为一等公民。Cloudflare 最近推出一键部署 MCP 服务器到边缘的方案，让MCP 服务器上云变得容易。随着远程能力加强，企业也可托管自己的 MCP 服务器，实现数据与控制平面分离。

  
  

• 市场与工具链：MCP 繁荣催生了服务器市场和托管服务的新层。Mintlify 的 mcpt、Smithery、OpenTools 等出现，如同 npm 之于 JS 包管理、RapidAPI 之于 API 发现，为 MCP 服务器的发现、分享和贡献提供平台。开发者可以方便地搜索所需服务器、发布自己的实现，这将标准化高质量服务器的获取渠道，让 AI 代理能按需动态选择工具。同时，服务器生成工具（Mintlify、Stainless、Speakeasy）降低了开发 MCP 服务的门槛，托管方案（如 Cloudflare、Smithery）解决部署扩展难题，连接管理平台（如 Toolbase）简化密钥管理和代理配置。这些基础设施使 MCP 生态更加可扩展、可靠、易用。

四、未来机会

展望未来3-5年，我们认为MCP 可能沿以下方向演进，并催生新的赢家：

• 标准化巩固 & 生态统一：鉴于 Anthropic、OpenAI、微软等巨头已站在一起支持 MCP，“百花齐放”的代理标准之争可能避免。MCP 有很大机会成为事实上的行业标准。如果其他云和 SaaS 巨头跟进支持（亚马逊、甲骨文等），MCP 的地位将更加稳固。反之，如果有人推出竞品标准，行业或将经历一场“代理协议大战”。但考虑到开放生态的优势，我们倾向认为群雄逐鹿但最终殊途同归于 MCP 或兼容协议。

  
  

• MCP 市场崛起：统一的 MCP 市场有望出现。也许是一个官方或社区驱动的“App Store”，汇聚各种高质量 MCP 服务器，供AI按需下载使用。今年（2025）被视为关键一年，观察市场上是否出现这样的统一市场。谁掌握了这个市场的主导权，谁就相当于掌控了AI 工具经济的主动脉。潜在玩家包括现有的 Mintlify、OpenTools 等市场，或更大的平台型公司（GitHub？AWS？）。

  
  

• 无缝认证与安全：身份认证的无缝化将是重点突破。如果 2025 年能解决 AI 代理安全认证难题，那 MCP 的远程应用将全面开花。可能的赢家是那些提供身份即服务解决方案的公司，或提前布局安全框架的云厂商（Azure 已在集成 MCP）。安全标准确立后，企业才敢大规模用 MCP，否则数据安全隐患会阻碍采用。

  
  

• 多步执行标准化：若 MCP 能正式将多步骤工作流纳入协议，那么AI 编排将更可靠。也许会涌现出专注工作流编排的初创，提供比简单工具调用更高级的流程管理，让 AI 执行长任务如流水线般稳定。成功者将成为 AI 时代的“Zapier”。

  
  

• 行业纵深化：随着 MCP 客户端多元化，各行业定制 AI 助手纷纷涌现。谁能率先打造出行业 killer MCP 应用，谁就占据了下一代生产力工具的入口。例如，“法律助理 AI”、“医生助手 AI”、“工程经理 AI”等，背后都是专门的 MCP 工具组合。垂直AI创业公司会越来越多，投资人应留意这些MCP 生态上的应用层机会。

  
  

• 传统 SaaS 转型：老牌 SaaS 如 Salesforce、SAP 等，要么加入 MCP开放其功能，要么可能被边缘化。如果他们迅速行动，开放API的同时提供 MCP 服务器，让AI能接入其数据和功能，那他们将在新生态继续扮演重要角色。否则新创的模块化替代者可能瓜分其市场。潜在赢家是那些愿意开放融合的传统厂商，以及能帮助它们转型的中间件公司。

  
  

• AI 代理操作系统：长期看，或许出现一个AI 代理的“操作系统”层。MCP 工具就像应用软件，AI 代理就是用户进程，这需要有类似 OS 的调度、安全隔离、资源管理。这里有机会诞生新平台级公司，提供全面的 Agent OS，让企业方便部署自己的 AI 代理体系。

  
  

• 开源与社区：MCP 作为开放协议，开源社区将发挥巨大作用。预计社区贡献的 MCP 工具数量会呈指数增长（Altman提到已有数千集成出现）。掌握社区的人才和影响力（如在开源库中成为维护者）将变得宝贵。投资人可关注GitHub 上活跃的 MCP 项目及其背后团队，因为他们可能成为下一代DevOps/DevTools 明星。

  
  

MCP 正加速AI 工具生态的标准化和融合，其影响可能比肩当年 USB 或 HTTP 的出现。对于创业者，这是重新布局软件世界的良机；对于投资者，这是捕捉下一代平台跃迁的关键窗口。2025 年是 MCP 的关键元年。我们期待看到统一市场的萌芽、无缝认证的落地、多步执行的规范化。我们预计，MCP 极有可能成为AI 与工具交互的默认接口，开启自主、多模态、深度集成的 AI 新世界。

硅谷科技评论（SVTR.AI），在ChatGPT问世之际，由Min Liu（Allen）发起于美国硅谷，依托#AI创投库、#AI创投会、#AI创投营 和风险投资，打造全球前沿科技（AI）创新生态系统。添加微信（pkcapital2023），加入我们，共创未来。文末阅读原文，发现更多机会与内容！