Manus 爆火，不起眼的 MCP 浮现，被称为是 AI Agent 的“超级连接器”

AI Agent 热潮下的技术风向

3 月 6 日凌晨，Monica 团队公布其新通用 Agent 在 GAIA Benchmark 上击败了 OpenAI 的“Deep Research”模型，而 ManusAI 的最新演示更是引发热点关注。而近期，微软推出基于 Azure 的 AI Agent 工具链，国内的智谱 AI 也在推进通用 Agent 研发，京东探索 AI Agent 在电商物流中的应用，这些事件揭示了一个共同需求——如何让 AI 无缝连接外部工具与数据，真正实现从“生成”到“行动”的跨越。

AI Agent 正从单纯的对话工具进化成能够自主行动、解决复杂问题的智能助手。而在这背后，一个不起眼却至关重要的技术——Model Context Protocol（MCP），正在悄然成为 AI Agent 崛起的“超级连接器”。

Model Context Protocol（MCP）——由 Anthropic 于 2024 年 11 月 25 日开源的协议，它被誉为 AI Agent 的“超级连接器”，旨在标准化大语言模型（LLM）与外部资源（如文件、数据库、API）的集成。

一、MCP 是什么？从行业痛点看其必要性

AI Agent 的核心在于“工具调用”（Tool Calling）和上下文感知。以微软为例，其 Azure AI Agent 通过预定义 API 连接企业数据，实现任务自动化；京东则利用 Agent 优化供应链调度。然而，这些解决方案往往依赖定制化开发，难以跨平台复用。MCP 的出现正是为了解决这一痛点。

MCP 定义：MCP 是一个基于 JSON-RPC 2.0 的通信协议，旨在为 LLM 提供统一的外部资源访问接口。它借鉴了 Language Server Protocol（LSP）的设计思路，通过客户端-服务器架构，将 AI 与工具、数据源解耦。

技术依据：

• 通信协议：JSON-RPC 2.0 支持轻量级请求-响应模式，广泛应用于分布式系统中（如 VS Code 的 LSP 实现）。

• 已有路径：类似 OpenAI 的 Function Calling 和 Google 的 Vertex AI 工具集成，MCP 进一步标准化了这一过程。

行业需求：2025 年，AI Agent（代理式 AI）正成为人工智能领域的焦点。微软在 2024 年 Q4 财报中提到，AI Agent 部署成本中有 30%用于集成外部系统。根据 Statista 数据，全球 AI 市场规模预计在 2025 年达到 1900 亿美元，其中 AI Agent 相关应用（如自动化工作流、智能助手）占据显著增长份额。

二、MCP 的技术内核：如何赋能 AI Agent？

MCP 的技术架构清晰且模块化，具体如下：

1. 组件：

   MCP 主机：运行 AI 应用的平台（如 Claude Desktop 或微软 Copilot）。

   MCP 客户端：嵌入主机中，负责与服务器通信。

   MCP 服务器：独立程序，提供具体功能（如文件读写、API 调用）。

2. 接口规范（基于 Anthropic 官方文档）：

   工具（Tools）：定义可执行动作，如“查询数据库”或“调用 Slack API”。

   提示（Prompts）：预设模板，优化交互效率。

   资源（Resources）：返回数据，如文件内容或 API 响应。

3. 通信流程：

   请求：客户端发送 JSON-RPC 请求（如{"method": "getFile", "params": {"path": "/doc.txt"}}）。

   响应：服务器返回结果（如{"result": "文件内容"}）。

   安全性：通过主机授权控制访问权限。

4. 技术实现：

   协议栈：JSON-RPC 基于 HTTP 或 WebSocket，易于调试和扩展。

   参考案例：类似 LangChain 的工具调用，MCP 通过标准化接口提升了通用性。

实例：若零售企业使用 MCP，其物流 Agent 可通过一个 GitHub MCP 服务器直接访问仓库状态，再结合模型生成调度建议，无需为每种数据源重写代码。

三、MCP 生态现状

根据 Anthropic 官网和社区反馈，截至 2025 年 3 月 6 日：

• 客户端支持：Claude Desktop、Cursor、Continue 等 10 余款工具已集成 MCP。

• 服务器数量：社区贡献超 1000 个 MCP 服务器，覆盖文件系统、GitHub、Google Drive 等领域。

• 行业采用：微软合作伙伴 Block 和 Apollo 已将 MCP 用于内部系统。

Gartner 预测，到 2026 年，30%的企业 AI 项目将采用标准化协议（如 MCP）集成外部资源，市场潜力巨大。

四、技术伦理与数据安全挑战

MCP 虽强大，但也面临挑战：

1. 数据安全：

   风险：服务器若配置不当，可能泄露敏感数据（如企业数据库）。

   现状：MCP 依赖主机授权，但缺乏统一的加密标准。

   
   

2. 技术伦理：

   问题：AI Agent 通过 MCP 访问用户数据，可能引发隐私争议。

   对策：社区正开发“隐私过滤”服务器，限制敏感信息传输。

   
   

3. 性能瓶颈：

   现状：JSON-RPC 在处理大文件时效率较低。

   改进：微软的 Binary JSON 实验或可为 MCP 提供借鉴。

五、动手试试 MCP：快速入门

1. 安装：下载 Cursor（支持 MCP 的 IDE）。

2. 配置：从 GitHub 获取 Filesystem MCP 服务器，运行 python server.py。

3. 测试：输入“读取本地 readme.md”，体验 Agent 的上下文能力。

六、社区建议

诚然，MCP 还存在诸多限制与缺点，如配置复杂，需要手动部署服务器、编写配置文件，技术门槛高；性能存在瓶颈，JSON-RPC 通信在处理大文件或实时任务时效率较低；当前生态服务器数量虽超 1000，但文档和稳定性不足；存在安全性隐患，服务器隔离依赖实现质量，缺乏统一加密和权限框架；功能覆盖有限，工具和资源支持偏基础，难满足专业场景；最后但也是最重要的，有 LLM 依赖性（强绑定的 Claude 支持和理解最优），效果受底层模型支持程度限制，用户体验可能因 LLM 选择而异，限制了 MCP 的跨平台通用性。

着眼于长远，社区可以从降低使用门槛、打破 LLM 壁垒，扩大用户基础等方面逐步提升，快速标准化。