摘要：最近，Anthropic 推出的MCP 协议（Model-Compute Protocol）引起了广泛讨论。有人说它是 AI 行业的新拐点，也有人认为它不过是技术优化的进一步探索。那么，MCP 到底是什么？它和现有的大模型技术有何不同？未来又能带来哪些可能性？
最近，Anthropic 推出的 MCP 协议（Model-Compute Protocol）引起了广泛讨论。有人说它是 AI 行业的新拐点，也有人认为它不过是技术优化的进一步探索。那么，MCP 到底是什么？它和现有的大模型技术有何不同？未来又能带来哪些可能性？本文将为你一一解读。
MCP 的诞生并没有像一些自媒体宣传的那样“颠覆 AI 行业”。它的核心目标，是让大语言模型能够更好地调用外部服务，扩展自己的能力。实际上，这种思路并不新颖，与 OpenAI 推出的 Function Calling 功能非常相似。
简单来说：
Function Calling：大模型通过 HTTP 请求调用外部 API。MCP：大模型通过 RPC（远程过程调用） 请求外部服务。两者的本质是一样的：大模型无法独自解决所有问题，需要借助外部数据或计算能力来补充回答。但 MCP 是在 RPC 的基础上引入了一套标准协议，让这种调用变得更规范、更有扩展性。
调用方式不同Function Calling 的实现比较简单，开发者只需编写一个 API 接口，大模型通过 HTTP 请求这个接口即可完成调用。而 MCP 的接入相对复杂，第三方需要构建一个服务，按照 MCP 协议实现 RPC 方法。大模型客户端需要在启动时发现服务并建立连接，才能在对话中调用。接入复杂度对比Function Calling：像拼装乐高积木，直接配置 HTTP 请求参数即可。MCP：更像是搭建一套传输网络，第三方需要写服务、实现协议，还要配置服务发现等。服务发现与匹配
无论 Function Calling 还是 MCP，最终目的都是让大模型通过用户提问匹配到最适合的服务。但这个过程依然面临巨大挑战，比如：如何在海量服务中快速找到与用户问题相关的那一个？如何理解用户意图，避免匹配错误？
目前的解决方案：Anthropic 和 OpenAI 都采取了类似策略，允许用户在配置文件中提前定义可用服务，然后大模型根据上下文自动匹配。
MCP 最大的价值在于，它试图为大模型调用外部服务定义一个 标准协议。可以将其类比为微软推出的 LSP（语言服务器协议）。LSP 解决了代码编辑器如何与编程语言服务交互的问题，而 MCP 旨在规范大模型与外部服务的协作。
然而，MCP 面临一个更大的挑战：
编程语言的种类有限，社区很快就能支持所有语言服务。外部服务的数量却是“海量”的，MCP 如何解决服务的匹配和路由问题？目前，MCP 的发展依赖两大关键因素：
服务方的支持：是否有足够多的开发者愿意基于 MCP 构建自己的服务。客户端的支持：大模型是否普遍兼容 MCP 协议。如果客户端普及，服务方自然会跟进。开放早：许多应用早早接入，后来的模型要兼容才对生态友好。设计规范：OpenAI 的实现逻辑清晰易用，成为“模范生”。MCP 是否能像 OpenAI 的 API 一样成为新标准，仍需观察。但可以确定的是：
如果主流大模型（如 Claude、ChatGPT 等）普遍支持 MCP，开发者会倾向于按照这套协议设计服务，毕竟“一次开发，多处调用”更划算。如果服务方广泛采用 MCP 协议，其他大模型也会被迫兼容。目前，MCP 还有一些限制，比如：
只能在 Claude 桌面版 使用，尚不支持 Web 端。服务发现和意图识别依赖用户配置，尚未实现完全自动化。尽管如此，MCP 的应用潜力非常大。举个简单的例子：
我自己尝试用 Claude 客户端分析群聊记录，结合 MCP 协议对接了一个分析服务。这种定制化的能力，能大大拓展大模型的应用场景。
MCP 是 Anthropic 在大模型生态建设上的重要探索，为 AI 应用的协同提供了一个标准化思路。尽管当前的技术实现还有不足，但它的潜力不可忽视。随着更多服务和客户端的接入，MCP 或许能成为 AI 行业的一项重要基石。
对于开发者而言，MCP 带来了新的可能；而对于普通用户，MCP 的终极目标是让 AI 更加智能、高效，真正融入日常生活。未来，它会不会“改变 AI 行业的游戏规则”？让我们拭目以待。
来源：高效码农
