代理会自动执行一系列以前由人类处理的任务。但是，我们将如何把所有这些代理与数据连接起来，并与人工智能工具协调呢?这就是 Anthropic 几个月前发布的名为 “模型上下文协议”(MCP)的新协议的作用。
Anthropic 于去年秋天推出了 MCP，目标是提供一个开放标准，用于将大型语言模型(LLM)驱动的人工智能代理与执行任务所需的数据和工具连接起来。这家人工智能公司在11月25日发布的一篇关于MCP的博文中说：“开发人员现在可以根据一个标准协议进行构建，而不必为每个数据源维护单独的连接器。”
Anthropic 将 MCP 设计为轻量级架构，使开发人员能够在 MCP 服务器(数据源)和使用 MCP 客户端的 LLM 驱动应用程序之间建立安全的双向连接。其目标是超越基本的人工智能工作流，如推理和检索增强生成(RAG)，使其超越人工智能应用本身，如通过Salesforce自动发送电子邮件或通过Airbnb预订租房。
“把 MCP 想象成人工智能应用的 USB-C 端口，”Anthropic 在 MCP 的介绍中写道。“就像 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将人工智能模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。”
图片由 Anthropic 的 Mahesh Murag 提供
Anthropic 发布了 MCP 的规范和共享文档，MCP 使用 JSON-RPC 2.0 消息在 LLM 主机(和 MCP 客户端)与远程数据源(MCP 服务器)之间建立有状态连接。它还开发了软件开发工具包(SDK)，使开发人员能用 Python、Java、C#、TypeScript 和 Kotlin 构建 MCP 客户端。它还为 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer 等流行的企业系统共享预构建的 MCP 服务器。
Anthropic 在 11 月推出 MCP 时，已经得到了几家主要公司的支持，包括人工智能开发工具制造商 Codeium、Replit、Sourcegraph 和 Zed。Anthropic还介绍了Block(电子支付公司Square的前身)如何采用MCP来 “消除机械负担，让人们专注于创意”，Block首席技术官丹Dhanji Prasanna如是说。
随着代理人工智能(agentic AI)的发展势头日益强劲，MCP 似乎正在更广泛的人工智能生态系统中占据一席之地。
“感觉它确实在引领潮流。”Snowflake首席研究科学家兼Snowflake人工智能研究团队负责人Anupam Datta说，“我认为它大有可为。”
Datta 在最近于加利福尼亚州圣何塞举行的 GTC 2025 会议上告诉 BigDATAwire，随着人工智能代理的兴起，公司需要一种方法来确保人工智能代理、人工智能工具和数据源在不同平台上的互操作性。
“我认为，MCP正在努力解决的问题是一个非常现实的问题。”Datta说，“我们正在开始探索 MCP。这个领域还处于早期阶段，所以很难说这是否会成为标准。”
MinIO公司开发了一个与S3兼容的对象存储，该公司已经热情地搭上了MCP的列车。上周，该公司宣布在其开源对象存储系统的企业版 AIStor 中支持 MCP。具体来说，MinIO 公布了 MCP 服务器的预览版，该服务器将向人工智能代理开放 AIStor。MinIO 的 MCP 服务器支持 AIstore 中 25 种不同的命令，它还宣布将在其 MCP 产品中加入管理功能，以防止 MCP 客户端未经授权的访问，并为 MCP 服务器引入监控功能。
“现在，你可以通过 MCP 服务器与 MinIO 数据对话。”MinIO 联合创始人兼联合首席执行官 AB Periasamy 说，“它将发现你正在寻找的东西。它基本上是一种数据广告。然后让你访问这些数据。”
比如说，你想叫一辆 Uber 来接你的孩子。你可以告诉人工智能代理，比如亚马逊的 Alexa+，让它来做这件事，但它很可能会遇到一些问题，比如这个人到底是谁，你提到的 Uber 账户到底是什么。Periasamy 说，MCP 将解决这些问题。
“人工智能并非不知道如何做到这一点。”他在最近举行的 GTC 25 大会上告诉 BigDATAwire，“它绝对知道如何做到这一点。但人工智能无法访问你的 Uber 账户。它不知道你的孩子是谁。它知道如何做到这一点，但它没有任何上下文。这就是模型上下文协议。”
另一家早期 MCP 采用者是人工智能公司 Yurts，该公司开发工具，帮助客户将人工智能集成到企业应用中。“很难说[它是否会成为标准]。”该公司联合创始人兼首席执行官Ben Van Roo，“但我认为他们采取了一种深思熟虑的方法。”
这家 50 人的公司正在开发软件，帮助大型企业将生成式人工智能、LLM 和人工智能代理部署到成熟的企业环境中。其软件有助于监控和管理人工智能应用程序，包括协同驾驶员和人工智能代理。在Anthropic推出MCP之前，Yurts已经开始开发自己的协议。
“当你是一家真正的小公司时，你必须选择你不会做的赌注。”Van Roo 最近告诉 BigDATAwire，“它一问世，我们就想，我们已经建立了很多基础设施，但还是利用他们的流程吧。他们做得非常好。”
其他供应商也在 MCP 的基础上进行开发。例如，Alation 本月初宣布支持 MCP，将其作为 Agentic Platform 的一部分。该公司在其人工智能代理 SDK 中采用了 MCP，以帮助确保通过人工智能代理工作流访问的任何数据都遵守公司既定的数据治理政策。
Cloudflare还宣布推出一项新的远程MCP服务，使技术水平较低的用户也能为oAuth身份验证等服务构建和部署MCP服务器。“远程 MCP 支持就像从桌面软件过渡到基于网络的软件一样。”Cloudflare 工程师在 3 月 25 日的一篇博文中写道，“人们希望跨设备继续执行任务，希望登录后一切正常。本地 MCP 对开发人员来说很好，但远程 MCP 连接是互联网上每个人都需要的。”
正在被 IBM 收购的 NoSQL 数据库公司 DataStax 正在通过其托管数据库服务采用 MCP。通过其新的 Astra DB over MCP 服务，客户可以让人工智能代理(如 Anthopric 的 Claude Desktop)访问存储在 Astra DB 中的数据。
“在这里，你可以要求Claude在你的数据库中做任何你想做的事情：创建集合、插入数据、清理等等。”DataStax的开发者关系工程师Tejas Kumar在一篇博文中写道，“这是一种通过人工智能助手与数据库进行交互的便捷方式，但当我们使用 Cursor 作为 MCP 客户端时，我们可以做得更多。(Cursor 是 VS Code 的人工智能版本，可将 MCP 工具直接集成到您的开发工作流程中)
在为代理人工智能制定通信标准的竞赛中，MCP 显然处于领先地位。除非另一家人工智能巨头很快提出与之竞争的协议，否则 MCP 可能会以先发优势胜出。
