从不一样的角度看 MCP
小麦2025年05月19日1430 字
聊聊为什么 MCP 很火?MCP 和 HTTP 的对比,以及 MCP 的局限性。
MCP(Model Context Protocol, 模型上下文协议)是 Anthropic(Claude 的母公司)于 2024 年 11 月开源的一个协议,旨在通过标准化接口解决 AI 与外部系统的交互难题。
有人将 MCP 比作 AI 时代的 HTTP 协议,但我并不这么认为。
为什么 MCP 很火?#
今年 MCP 被炒地很火,短短几个月,国内外各大厂争相推出支持 MCP 协议的服务,当然也少不了乘热打铁的营销。
我原本以为,MCP 的出现会让 “站长工具” 复活,但实际上我观察到许多 MCP 服务会和专业软件或服务绑定,而在这些专业软件或服务的背后,往往是商业公司在运作。
“免费的东西往往是最贵的”,这句话也适用于那些试图通过 “免费” MCP 服务来增强 AI 能力的开发者:一个 API Key 不够,那就再来十个!
从这个角度看,MCP 俨然成为了大公司圈地运动的 “抓手”,它们让 MCP 的商业利益超越了它原本的愿景:通过标准化接口解决 AI 与外部系统的交互难题。
MCP vs HTTP#
让我们回过头再比较 MCP 和 HTTP。
1989年,Tim Berners-Lee 在欧洲核子研究组织(CERN)工作时,提出了万维网(WWW)的概念,旨在通过超文本传输协议(HTTP)等技术,帮助全球的研究人员能够方便地共享和更新信息,他希望万维网能够普惠更多人,因此没有将相关技术用于获取财富。
HTTP 本质上解决的是不同应用程序之间的通信问题。在 HTTP 出现以前,应用程序之间通过自定义协议传输数据,但各有各的设计,大家标准不统一导致交流困难。于是 HTTP 站出来标准化了应用层协议,让不同应用程序之间可以按照统一的标准格式进行通信。
MCP 的本质是解决 AI(特别是 AI Agent)与外部系统通信的问题。在 MCP 出现以前,由于 AI 模型本身并不具备调用外部系统的能力,因此在开发者必须在应用层设计 AI 模型如何使用外部工具。接着就像 HTTP 开始的那个故事:大家各有各的设计,于是 MCP 站出来统一了标准,balabala。
看起来一切都很理想,但如今附加了商业底色的 MCP,和当时 HTTP 的诞生背景是截然不同的。
自 HTTP/0.9(1991)发布,到 HTTP/1.1(1997)成为互联网基础设施,用了 6 年时间。而 MCP 出现至今不到 1 年,说它还处于早期阶段一点也不为过。
未来 MCP 是否真的会像 HTTP 一样,成为 AI 互联网的基础设施,我们不得而知。但可以肯定的一点是,MCP 距离实现它的愿景,还有很长的路要走。
MCP 的局限性#
1. MCP 没有提升终端用户的体验#
当前 MCP 协议主要还是服务于开发者,而非终端用户。尽管这句话放在 HTTP 身上也是成立的,但是我发现过热的 MCP 已经成为商家、媒体用于 “教育” 终端用户的噱头。似乎只要你用了我的 MCP 服务,就能提升你的工作效率。
举一个例子:Cursor 的目标用户是专业开发者,MCP 火了后,大家都在教普通用户怎么在 Cursor 中使用 MCP 服务。但事实是,MCP 并没有提升普通用户的体验,反而增加了他们的配置负担。
他们的工作流从编写文稿,变成了需要前往不同的网站注册账号,获取 API Key 后配置到 Cursor 中。从出一份模型费用,变成了出一份模型费用 + 十份 MCP 服务费用。
2. MCP 增加了 AI 应用开发的隐形成本#
MCP 的出现大大简化了 AI 应用的开发,但同时也增加了隐形成本。原因在于 MCP 的设计问题,它在现有的 HTTP 协议之上,又增加了一层 Client 和 Server 的抽象。开发者不得不在已经建立好的 HTTP 服务之上,再建立一对 MCP Client/Server 服务,而要维持这套服务的正常运转,需要付出额外的成本。
而这一层抽象是否真的有必要加,是否可以在现有的 HTTP 协议上进行改进,或许也值得进一步探讨。
3. MCP 没有智能#
这是一个非常容易想到,但又非常致命的问题:MCP 没有智能,或者说 MCP 没有从本质上提升模型能力。当前 MCP 无非是让现成的工具能够被 AI 模型使用,但 AI 模型本身并没有因此获得提升。
AI 和 MCP 各搞各的,从架构上看是充分解耦的优秀设计。但是从 HTTP 的历史看,应用程序推动了协议的升级,而协议的升级又反过来促进了应用程序的发展。
举个例子:Web 应用希望能够更高效地传输数据,于是 HTTP 2.0 引入了多路复用和服务器推送(SSE)。而服务器推送又给聊天应用创造了好的交互体验。
协议和应用往往是相辅相成的,MCP 没有帮助 AI 模型提升能力,而 AI 模型能力的提升,也没有反过来促进 MCP 的发展。
大家对 MCP 怎么看?欢迎留言讨论。
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