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2024年11月，AI大模型公司Anthropic推出MCP協議時，前哨就將它納入持續追蹤的范圍。

最近，隨著越來越多使用 MCP 制作的Agent產品出現，這個小眾技術名詞也逐漸出圈，甚至有人在討論它會不會成為新時代的CUDA，構建起Anthropic挑戰OpenAI的壁壘。

MCP近30天微信熱度

今天，我們就好好介紹一下MCP，Model Context Protocol（模型上下文協議）是什么，它和CUDA有什么異同，讓你了解這個AI領域的熱詞。

今晚8點，王煜全還將帶來本周專題直播，和大家分享硅谷考察的所見、所想，深入解讀英偉達大會、硅谷AI創業公司的最新動態。

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MCP誕生背景：Agent開發的痛點

2023年，OpenAI推出了函數調用（function calling）功能，這無疑是AI領域的一個重要里程碑。

函數調用使AI模型能夠像人類一樣，調用各種外部工具和服務來完成任務。例如，AI模型可以根據用戶的指令，自動搜索網絡、發送電子郵件、預訂機票等。

然而，OpenAI提供的模式存在一些明顯的痛點：開發一個能夠連接各種不同工具的AI Agent，開發者可能需要為每個工具編寫特定的代碼。

Resend 是一家AI郵件公司，他們的工程師在采訪中也提到這個問題：“（函數調用讓）開發者需要為每個系統編寫特定的業務邏輯，缺乏統一的執行、數據獲取和工具調用接口。”

這意味著開發者需要花費大量時間和精力來處理各種復雜的集成細節，而不是專注于AI Agent 的核心功能和創新。

MCP：AI 世界的“通用接口”

為了解決這個問題，Anthropic推出了模型上下文協議也就是MCP，你可以將它想象成 AI 世界的“通用接口”，使 AI 模型能夠用一種通用的語言與各種不同的工具和服務進行交流。

MCP 是如何工作的呢？簡而言之，它定義了一套標準，規定了 AI 模型如何調用外部工具、獲取數據和與服務交互。

類似于為不同的API接口準備了一個通用轉接頭，讓模型能夠統一調用不同的工具。

前哨PPT報告（3月13日）

MCP 的設計靈感來源于語言服務器協議（LSP）。LSP 允許代碼編輯器與語言服務器進行通信，實現代碼自動補全、錯誤檢查等功能。

MCP 則更進一步，它不僅僅是響應代碼編輯器的請求，而是支持自主的 AI 工作流。這意味著 AI Agent 可以根據自己的判斷，自主決定使用哪些工具、以什么順序使用它們，以及如何將它們鏈接起來以完成任務。

此外，MCP 還允許人工介入以提供數據和批準執行，這也是Agent開發中的一大痛點，為開發者提供引設計“人機協作”的空間。

隨著Agent火熱的生態

MCP 于 2024 年 11 月發布，最初目標是為 AI 助手提供與數據存儲系統、商業工具和開發環境進行連接的新途徑，當時并未引起廣泛關注，但在 2025 年初，隨著Agent成為熱門話題，AI 社區對 MCP 的興趣顯著增加 。

MCP 最初的應用場景主要集中在連接 AI 助手與本地系統和數據 。例如，一些開發者通過 MCP，讓AI 模型訪問本地文件系統、數據庫和應用程序，從而擴展其功能并提高其在特定任務中的性能。

A16z MCP生態圖

隨后一些專業機構和公司開始采用MCP標準，如 Block 和 Apollo，已經將 MCP 集成到他們的系統中，而 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等開發工具公司也開始利用 MCP 來增強其平臺，使 AI Agent 能夠更好地檢索相關信息以理解代碼任務的上下文 。

不久前知名的Manus應用就是MCP+云端環境實現的Agent應用。

短短幾個月的時間里，MCP 生態系統就經歷了快速發展。到 2025 年 2 月，據報道已有超過 1000 個由社區構建的 MCP 服務器。

Anthropic 也發布了 TypeScript 和 Python 軟件開發工具包（SDK），進一步推動了 MCP 生態的發展。各種常見數據源和工具的MCP服務器如雨后春筍般涌現，例如 GitHub、Google Drive、Slack 和 PostgreSQL。

不久前，我們也向大家介紹過，讓Claude能調用Blender，自主完成3D建模的Blender MCP。

與 LangChain 等 Agent 框架需要人來定義AI的具體工作流、工具接口，MCP 更以AI模型為中心，把各種工具放到模型面前，由AI根據具體情況調用，大大簡化了開發難度，也提高了靈活性。

值得一提的是，LangChain 和 LangGraph 已經有了 MCP 適配器，MCP儼然成為了Agent開發不容忽視的標準協議。

MCP 是 下一個CUDA 嗎？

隨著英偉達持續走紅，任何一個軟件生態都會被拿來和它的競爭壁壘CUDA類比，所以也有不少人會問“MCP會成為CUDA嗎？”

為了回答這個問題，我們需要深入分析 MCP 與 CUDA 的異同點。

相似之處：

兩者都旨在提供一個平臺，簡化各自生態的開發難度（MCP 對應 AI 軟件，CUDA 對應 GPU 計算）。

兩者都圍繞自身建立了一個不斷增長的開發者社區。

兩者都解決了各自領域中的一個關鍵需求（MCP 解決 AI 的數據接口集成問題，CUDA 解決GPU并行計算通用化的問題）。

不同之處：

CUDA 與英偉達的硬件緊密耦合，存在供應商鎖定，而 MCP 與模型無關且開放。這意味著任何 AI 模型都可以使用 MCP，而不僅僅是 Anthropic 的 Claude。

CUDA 側重于底層計算，而 MCP 側重于高層數據/工具集成。CUDA 主要用于加速 AI 模型的訓練和推理，MCP 則主要用于連接 AI 模型與外部數據和工具。

CUDA 生態成熟而龐大，MCP 相對較新。CUDA 自 2006 年推出以來，已經積累了大量的開發者和應用，而 MCP 才剛剛起步。

顯然目前的 MCP 作為一個開源協議，并沒有綁定特定模型，短期內它無法形成 CUDA 式的供應商鎖定。

但它如果能夠成為 AI 集成領域被廣泛采用的標準，仍然可以為 Anthropic 帶來顯著的競爭優勢，結合上 Claude 目前仍然領先的編程能力，持續從OpenAI手中分走更多開發者與收益。

Anthropic 已經計劃提供部署遠程生產 MCP 服務器的工具包，社區也在積極推動對遠程服務器的支持，簡單說就是更多Manus產品將在Claude生態上涌現。

2025年的Agent爆發近在眼前！

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