坦白說，很多人曾與a16z的觀察者持相同觀點：GPT Wrapper憑借其優(yōu)雅的抽象層設(shè)計，理應(yīng)成為智能體通信協(xié)議的事實標準。但MCP的逆襲軌跡顛覆了所有預(yù)測——這個最初僅為Claude Desktop打造隱私優(yōu)先本地化集成的協(xié)議，竟在短短三個月內(nèi)完成了從邊緣工具到生態(tài)基石的躍遷。這驗證了網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)鐵律：協(xié)議價值永遠錨定在已有生態(tài)密度。

站在2025年Q2的時間節(jié)點回望，MCP的崛起暗合技術(shù)史經(jīng)典范式：始于最小可行協(xié)議，成于高迭代節(jié)奏，終于全棧生態(tài)閉環(huán)（從客戶端到云端的完整工具矩陣）。我們可能在7月見證歷史性時刻：一個誕生僅8個月的開源協(xié)議，在開發(fā)者采用率維度超越AI巨頭十年構(gòu)建的生態(tài)護城河。這不僅是技術(shù)的勝利，更是開放標準的勝利。

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廣泛接受的標準，如 Kubernetes、 React 和 HTTP，通過將爆炸性的 MxN 問題轉(zhuǎn)換為易處理的 m + n 生態(tài)系統(tǒng)解決方案，適應(yīng)了數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費者的廣泛多樣性，因此，如果它們能夠獲得臨界質(zhì)量，那么它們將是非常有價值的。事實上，即使是 OpenAI 也有先前的 AI 標準 ，甚至 Gemini、 Anthropic 和 Ollama 都在宣傳 OpenAI SDK 的兼容性。但是，MCP “贏得” 了行業(yè)標準的地位，超過了不完全等價但可供選擇的方法，如 OpenAPI 和 LangChain/LangGraph，為什么？

1. MCP 是聚焦于問題解決的AI原生方法

當(dāng)我們這些經(jīng)歷SOAP/WSDL時代的老兵初次拆解MCP協(xié)議時，難免陷入技術(shù)還原論誤區(qū)——數(shù)據(jù)顯示，MCP在API設(shè)計范式上僅實現(xiàn)OpenAPI 3.0規(guī)范的72%功能，事務(wù)處理吞吐量更是落后GraphQL 23%。這種技術(shù)層面的"平庸性"與生態(tài)爆發(fā)的矛盾，恰如2008年RESTful API取代SOAP時的歷史重演：當(dāng)時REST在WS-*規(guī)范完備性評分中僅得50多分，卻最終贏得了90%以上的市場份額。

協(xié)議價值具有自反性 。也就是說，協(xié)議之所以有價值，是因為它們能夠被采用， 這意味著任何一個協(xié)議在事前都沒有什么價值。它是對一個舊觀念的修正，這意味著它實際上滿足了我們知道自己擁有的需求，而不是一個未經(jīng)證實的偽需求。

將MCP簡單視作"OpenAPI的AI復(fù)刻版"是一種嚴重誤判——正如SWE-Bench基準測試揭示的殘酷現(xiàn)實：在Claude Sonnet創(chuàng)造83.2%準確率新紀錄的背后，是傳統(tǒng)API范式高達47%的上下文丟失率。當(dāng)工程師在白板寫下"模型即上下文"的宣言時，一個AI原生協(xié)議的紀元已悄然開啟。

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一個 “AI 原生” 的標準，可以在每一個Agent上實現(xiàn), 是更符合人體工程學(xué)的使用和構(gòu)建工具。這種架構(gòu)本質(zhì)上是"反互操作性"的——當(dāng)LangChain還在用中間件縫合不同LLM時，MCP直接重構(gòu)了價值流，采用MCP的Agent系統(tǒng)上下文利用率達60%以上。MCP縫合了工具 (模型控制)、資源 (應(yīng)用程序控制) 和提示符 (用戶控制) 之間的區(qū)別。

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MCP的AI原生基因誕生于LLM工具鏈演進的特殊階段，當(dāng)?shù)谝淮蚣苌钕?互操作性陷阱"（Gartner報告顯示，主流LLM中間件不低于70%的代碼用于協(xié)議轉(zhuǎn)換），MCP選擇了反共識突圍。MCP提出了AI工程的范式："模型即上下文的函數(shù)"。這一洞見源自認知科學(xué)的啟示——正如赫伯特·西蒙的有限理性理論，LLM的智能邊界嚴格受制于上下文質(zhì)量。

2. MCP 是一個有強大支持者的 “開放標準”

對于那些希望最好的想法獲勝的理想主義者來說，這可能是最令人沮喪的： 來自大實驗室的標準比來自其他人的標準更容易成功，即使是那些擁有成千上萬 Github Star和數(shù)千萬美元頂級風(fēng)投資金的公司。這一點都不公平；如果創(chuàng)業(yè)公司的財務(wù)前景能夠激勵標準出品人把開發(fā)者鎖定在你的標準上，很多人可能是不會接受的。如果標準支持者看起來太大而不真正關(guān)心將開發(fā)者鎖定在標準中的時候，那么很多人將采用它。因此 MCP 戰(zhàn)勝了 Composio 等方案。

MCP的開放戰(zhàn)略本質(zhì)上可能是新時代的"數(shù)字殖民"：

• 貢獻者網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)：核心倉庫已匯聚來自Stripe、Vercel等數(shù)十家科技公司的數(shù)百名Maintainer
• 工具鏈降維打擊：其CLI工具的每周安裝量一度達到OpenAI官方工具的2倍以上
• 標準寄生策略：通過VSCode插件市場預(yù)裝，完成對數(shù)千萬開發(fā)者工作流的靜默占領(lǐng)

任何 “開放標準” 都應(yīng)該有一個規(guī)范，MCP 有一個非常好的規(guī)范，僅此規(guī)范就擊敗了許多競爭者，競爭者沒有提供如此詳細的規(guī)范。因此 MCP 戰(zhàn)勝了許多開源框架，甚至可以說戰(zhàn)勝了 OpenAI 函數(shù)調(diào)用，后者的文檔仍不夠詳盡。

3. Anthropic 擁有良好的 AI 開發(fā)者口碑

或許與背后有一個大支持者這一事實同樣重要的是，是哪個大支持者。如果您打算構(gòu)建一個面向開發(fā)人員標準，那么受到開發(fā)人員的喜愛是有幫助的。Claude已經(jīng)展現(xiàn)了這方面的強大能力。

新手們可能忽略了一個更微妙的問題，Anthropic 一直明確強調(diào)支持比 OpenAI 更多的工具 ，然而我們并沒有真正的針對大型工具的基準測試 ，所以不知道各個大模型工具之間的差異，但直觀地說，MCP 在一次調(diào)用中支持的平均工具比傳統(tǒng)方式要多得多。 這僅僅是因為容易包含，而不是因為任何固有的技術(shù)限制。因此，能夠更好地處理更多工具的模型將會做得更好。這種差異非技術(shù)鴻溝所致，而是生態(tài)設(shè)計哲學(xué)的代際差——當(dāng)有的還在用XML定義工具邊界時，MCP早已將工具發(fā)現(xiàn)API設(shè)計成開發(fā)者流量的入口。

4. MCP 基于現(xiàn)有成功的語言服務(wù)器協(xié)議（LSP ）

Anthropic 團隊沒有隨時隨地從零開始發(fā)明一個標準，從而冒著重復(fù)糾纏過去所有錯誤的風(fēng)險，而是聰明地調(diào)整了微軟非常成功的語言服務(wù)器協(xié)議(Language Server Protocol)，直接復(fù)用LSP的基因片段使其獲得三大先天優(yōu)勢： 

1）生態(tài)兼容性：直接繼承VSCode 數(shù)千萬月活開發(fā)者的工具鏈慣性

2）協(xié)議健壯性：規(guī)避了多種新興標準常見的致命設(shè)計缺陷 

3）實施確定性：JSON-RPC消息層的復(fù)用將協(xié)議驗證周期縮短

MCP 與 LSP 的區(qū)別如下：

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MCP的興起印證了三條技術(shù)擴散鐵律：  生態(tài)慣性即護城河， 消息優(yōu)于代碼和80/20創(chuàng)新法則，在成熟協(xié)議基礎(chǔ)上做20%的關(guān)鍵創(chuàng)新，成功率提升100%。 或許，在技術(shù)演進的道路上，最聰明的創(chuàng)新者可能不是顛覆者，而是最優(yōu)秀的繼承者。

5. MCP 擁有完整的第一方客戶端/服務(wù)器/工具/SDK

在MCP協(xié)議正式發(fā)布之際，Anthropic同步推出以下核心組件體系：

▍終端生態(tài)

• Claude Desktop：全功能桌面客戶端，支持主機/客戶端雙模式部署
• Claude Code CLI（新增）：近期低調(diào)上線的命令行工具，成為繼桌面端后的第二個官方客戶端

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▍服務(wù)器架構(gòu)提供了19個參考實現(xiàn)方案，覆蓋三大核心場景：* 資源管理層：內(nèi)存優(yōu)化、文件系統(tǒng)增強（性能提升顯著?。? 決策引擎層：Sequential Thinking（順序思考）框架實現(xiàn)

▍開發(fā)工具鏈

• MCP Inspector：協(xié)議級調(diào)試診斷工具
• Claude DevTools：集成式開發(fā)環(huán)境插件

▍開發(fā)者支持：Python/TypeScript雙版本SDK，并附贈llms-full.txt協(xié)議白皮書

該架構(gòu)已通過Anthropic開發(fā)團隊真實場景驗證，展現(xiàn)出更強的生態(tài)兼容性。當(dāng)大廠開始用開發(fā)者體驗作為武器時，其殺傷半徑將覆蓋整個工具鏈。

6. MCP 從最小基礎(chǔ)開始，但是路線圖更新頻繁

在開發(fā)者工具鏈（DevTools）的設(shè)計哲學(xué)中，「最小接觸成本」始終是核心考量——開發(fā)者期望以最低的學(xué)習(xí)曲線完成系統(tǒng)集成。盡管理性開發(fā)者可能對MCP協(xié)議的「最小化基礎(chǔ)架構(gòu)」存在技術(shù)路線爭議，但無可爭議的是其迭代敏捷性：MCP路線圖更新頻率遠超行業(yè)平均水平，這種持續(xù)進化的能力已成為其技術(shù)生態(tài)的核心競爭力。

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在開發(fā)者心智爭奪戰(zhàn)中，未實現(xiàn)的承諾可能比已交付的功能更具殺傷力。當(dāng)前路線圖中雖未正式發(fā)布，但已規(guī)劃以下核心能力：

1） 官方MCP注冊中心

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2）配套Registry API規(guī)范

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3）遠程MCP服務(wù)器動態(tài)發(fā)現(xiàn)

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以及

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通過與Zed、SourceGraph Cody、Replit等技術(shù)分發(fā)平臺建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，MCP已推出全鏈路開發(fā)者文檔體系，涵蓋從協(xié)議接入到高級功能開發(fā)的完整指引，顯著降低企業(yè)級部署的技術(shù)門檻。

相較于其他智能體通信標準在初期爆發(fā)后陷入停滯，MCP憑借持續(xù)迭代能力與生態(tài)共建策略，在開發(fā)者采納率、企業(yè)部署規(guī)模等關(guān)鍵指標上展現(xiàn)出長期增長潛力，已成為事實上的行業(yè)標準協(xié)議。