MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由美国AI公司Anthropic于2024年11月提出并开源的一种开放协议，旨在为大语言模型（LLM）与外部工具、数据源之间提供标准化交互方式，类似于AI领域的“USB接口”或“TCP/IP协议”。其核心目标是解决AI模型与现实世界工具、数据之间的连接问题，推动AI应用的灵活性和实用性。
核心功能与价值
- 标准化交互
MCP定义了一套通用规范，允许任何支持该协议的AI模型通过轻量级“MCP服务器”与外部资源（如数据库、API、生产力工具等）交互。开发者只需按协议开发一次服务，即可被所有兼容MCP的客户端复用，避免了传统开发中为不同模型单独适配的繁琐过程。 - 扩展AI能力
通过MCP，AI模型可突破传统对话限制，直接调用外部工具执行复杂任务。例如：- 读取本地文件系统或数据库；
- 调用Slack收发消息、使用Google Maps获取地理位置；
- 接入支付服务（如支付宝）完成商业化闭环6；
- 执行证券交易、资产管理等金融操作（如长桥证券的MCP服务）。
- 跨模型兼容性
MCP独立于特定模型或供应商，支持多模型协同。例如，用户可通过不同模型（如Claude、GPT）调用同一MCP服务，实现工具生态的复用与共享。
实际应用场景
- 企业服务：龙腾佳讯将企业官网改造为MCP服务化平台，用户通过自然语言即可查询企业信息或提交需求，实现“机器可读”的智能交互。
- 开发效率提升：阿里云百炼平台提供全生命周期托管的MCP服务，开发者无需编写复杂代码，5分钟即可构建AI Agent应用，例如旅行规划、企业知识库管理。
- 金融与商业：长桥证券通过MCP让AI直接执行投资分析和股票交易，支付宝则通过MCP服务实现AI驱动的支付功能，推动AI商业化落地。
行业影响与趋势
- 生态整合加速
全球科技巨头（如OpenAI、谷歌、阿里、腾讯）已纷纷支持MCP协议，并构建服务生态。例如，阿里云百炼首批上线50多种MCP服务，覆盖地图、搜索、办公协作等场景。 - 技术普惠化
MCP降低了AI开发门槛，非专业开发者可通过配置化工具快速调用服务。例如，魔搭社区推出MCPBench开源工具，帮助开发者评估和选择服务。 - 未来潜力
行业认为MCP可能成为AI领域的“HTTP协议”，推动AI应用从单一功能向复杂协作转变。例如，组合多个MCP服务完成跨平台任务（如调用地图数据生成PPT）。
挑战与局限
尽管MCP前景广阔，但其应用仍面临深度场景适配不足、专业领域精度有限（如3D建模）等问题，且需依赖生态成熟度。不过，随着标准化推进和巨头投入，MCP有望成为AI与真实世界深度融合的关键基础设施。
