MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由Anthropic于2024年底提出的一项开放协议，旨在通过标准化接口，实现大语言模型（LLM）与外部数据源和工具的高效连接。目前，Cursor、Windsurf等多个平台已支持集成MCP，OpenAI近期宣布在其 Agent SDK中接入MCP，MCP Server同步快速涌现，MCP生态体系初步形成，展现出成为“事实标准”的潜力。本文将围绕MCP的核心定位与功能，跟踪生态发展进程，探讨其发展趋势与行业影响。
Agent的挑战与MCP的定位
Agent是一种具备自主决策能力的AI实体，能够感知环境、规划任务并调用工具来完成目标，目前主要面临两类痛点，一是接入复杂、适配成本高。每个数据库、API、工具都有不同调用方式，Agent难以复用已有能力，导致开发成本高、维护负担重。二是数据权限松散、安全风险大。Agent常常需要直连数据库或服务接口，缺乏中间隔离机制，可能造成越权访问、API Key 泄露等问题。
MCP是连接 Agent类大模型应用与外部数据、工具的标准协议，可以理解为发挥以下几个角色的作用：
超级拓展坞：MCP为Agent提供统一的接口标准，让 Agent 能够快速接入数据库、API、文件系统等各类外部资源，无需为每个工具单独开发适配器，显著提升了扩展效率与可维护性。
通用翻译官：MCP让Agent能够“听懂”来自不同系统、不同格式的数据语言，并能将自身的操作请求精准“翻译”为外部系统可理解的指令，从而实现与多源数据和工具的实时互动与状态同步。
安全护航员：MCP作为数据访问网关，使Agent只能访问符合权限策略的受控数据，防止越权访问。同时，API的调用请求由MCP 代理完成，Agent无需接触密钥信息，降低敏感数据泄露和API滥用的风险。
图 1 Agent、LLM、MCP关系图
MCP架构及对各参与方的机会
MCP采用客户端-服务器（Client-Server）架构（图2），通过在本地、平台或远程部署的 MCP Server，为LLM提供统一、标准化的上下文访问和操作接口。它的基本结构包括以下关键角色：
图 2 MCP架构图（蓝色部分为MCP模块）
MCP Host（Agent 主体）：即发起任务的Agent，如Claude Desktop、Cursor等 Agent工具。它承担任务解析、调用指令发起等功能。
MCP Client（任务请求层）：嵌入在MCP Host中，按需与不同MCP Server建立一对一的通信链路，转发LLM发出的请求。
MCP Server（能力提供方）：负责实际的数据访问、API调用或本地执行。可部署于本地（读取文件、数据库）、平台服务端（访问内置工具）、或远程云端（对接第三方服务）。
这一架构的优势在于打破了Agent与外部工具之间的耦合限制，让系统更容易接入、管理和扩展。对于Anthropic、OpenAI等大模型厂商及开发平台方而言，可以依靠MCP聚集AI Agent开发者，加强对应用生态的控制。对于资源与工具提供方而言，构建MCP Server 就能被多个Agent广泛调用，拓展商业触达路径。而对个人开发者来说，MCP Server的开发与发布门槛较低，也为其参与Agent生态建设打开了新的空间。
表1 Agent采用MCP方案前后变化
MCP生态快速发展
目前MCP生态快速扩张，已从最初仅服务于 Claude桌面应用的内嵌协议，逐步成长为被多种AI 工具、开发框架和企业系统采纳的接口标准。如图3所示，MCP已覆盖客户端应用、服务器插件、开发框架、托管服务与连接管理等多个关键模块，生态体系初具雏形。
图 3 MCP生态图（来源：a16z）
在MCP Client方面，高质量客户端主要集中在三个方向，一是 Claude，ChatGPT等AI对话平台；二是智能编程工具（如 Cursor、Cline），在AI 编程场景中，通过MCP在 IDE 里调用外部应用和系统的能力；三是任务自动化平台（如 Codename Goose），以 MCP 为通用接口，帮用户自动化执行重复性任务，如数据处理、流程调度，以提升效率。
在MCP Server方面，大量资源的涌现为生态可持续发展提供了基础。截至 2025 年 2 月， Hugging Face 社区已贡献超过 1000 个 MCP Server，覆盖数据库、图像处理、支付系统等多个场景。GitHub 上也涌现出大量适配项目，提升了 Agent 的可接入性与扩展性。
在MCP市场平台方面，Mintlify、Smithery、MCP.so 等平台提供了Server的发布、发现与托管功能，降低了工具方与开发者的接入门槛，并初步催生了“Tool-as-a-Service”的商业模型。
在底层基础设施方面，Mintlify、Stainless、Speakeasy等Server生成工具正在简化MCP 兼容服务的开发流程，而Cloudflare和 Smithery等托管方案则解决了部署、扩展和稳定性等运维挑战。同时，Toolbase等连接管理平台也开始支持本地优先的密钥管理与 Agent 访问调度，进一步提升整体生态的可控性与易用性。
对未来发展的一些判断
MCP 与 Agent 正在形成一种“双向进化”的生态共振关系。一方面，MCP 的标准化设计，能力模块可复用、可组合降低了 Agent 开发的复杂度；另一方面，Agent 的多样化需求也倒逼 MCP 协议要持续迭代工具接口与权限策略，形成良性的生态循环。特别是在在企业级 Agent 场景中，MCP 既支持私有化部署、远程 Server 管理，又能通过权限控制体系应对企业对数据合规与安全的严格要求，显示出更高的落地适配性。但MCP要真正成为 Agent 时代的主导协议标准，预计持续发展的方向可能是：
一是持续提升用户体验。例如，在远程 HTTP 模式方面，社区已在优化响应延迟和调用链路稳定性，而在运行时组合性方面，MCP 可以考虑支持用户在应用运行过程中动态添加工具，借助大模型的接口理解能力，实现“即插即用”的能力拓展。
二是吸引更多高质量参与者。OpenAI 的正式接入无疑是 MCP 生态发展的标志性事件，但Google、Microsoft、Meta 等头部海外大厂尚未公开采纳 MCP，他们以构建自有插件生态（如 Google 工具集成 API、Copilot 插件体系等）为主。国内头部大模型厂商如阿里（通义千问）、百度（文心一言）等暂未接入 MCP，更多动作出现在地图、存储等“工具层”产品（如百度地图、阿里 Tablestore）的支持上。未来是否会有更多大模型平台与代表性 Server 提供者加入，将直接影响 MCP 是否具备从技术接口标准向生态主导协议转化的潜力。
三是完善安全机制与治理能力。随着 MCP Server 在企业级和多租户场景中的探索性部署逐步增加，其生命周期各阶段（如创建、运行、更新阶段）中的潜在安全风险也逐渐被识别和关注，包括名称伪装、权限持久化、沙箱逃逸、配置漂移等问题。要支撑更大规模的生产级应用，MCP 需从协议层引入更系统的安全机制，如建立统一的命名空间与身份验证体系、强化沙箱隔离与运行时监控能力等，实现从开发到部署的全链路安全治理。这不仅有助于提升平台本身的可信度，也将增强用户与企业对 MCP 生态系统的安全信任。
四是适应多Agent协同架构的演进。MCP目前在“单Agent调用外部工具”方面建立清晰路径，但在多 Agent 通信场景中支持仍较弱。随着Agent系统架构向多智能体协作方向演进，对Agent-to-Agent通信的需求迅速增长。近期，谷歌推出的A2A协议填补了MCP在多Agent通信语义层面的空白，让智能体相互协作的标准方式，不受底层框架或供应商的限制。未来，两者可能形成互补关系：MCP作为底层通用调用协议，支撑工具访问与上下文管理；A2A作为上层交互协议，承载多Agent的协作逻辑与通信语义。
总的来看，MCP 在成为“连接工具”、Agent 时代的USB接口这一维度，有望初步建立标准地位，但要持续扩展并成为主导标准，还需在用户体验、多Agent协同、安全治理与生态拓展等多个维度持续推进。
