原文摘要
一份完整的MCP规范中译稿！
进一步信息揣测
- MCP规范的实际应用门槛：尽管官方文档强调标准化和易用性，但实际部署MCP协议时，需要深入理解JSON-RPC 2.0的底层机制，否则容易因消息格式错误导致通信失败。
- 能力协商的隐藏陷阱：服务器和客户端的能力协商（Capability Negotiation）过程中，若未明确处理版本兼容性问题（如旧版客户端连接新版服务器），可能导致功能降级或不可预见的错误，但官方文档未提供详细降级策略。
- 资源管理的未公开限制：服务器提供的“资源”特性（如上下文数据加载）在实际使用中存在隐性限制，例如单次请求数据量过大可能被静默截断，需通过分页请求规避，但规范未明确说明。
- 工具执行的性能瓶颈：AI模型通过MCP调用工具时，若工具函数执行时间过长，可能触发默认超时（通常为30秒），需主动配置超时阈值，这一细节仅在付费版企业文档中提及。
- 采样功能的内部权衡：客户端提供的“采样”功能（如递归LLM交互）在实际应用中可能因模型供应商不同（如OpenAI与Anthropic）存在速率限制差异，需私下对接供应商获取具体配额。
- 进度跟踪的不可靠性：进度跟踪（Progress Tracking）在分布式部署中可能因网络延迟导致状态同步滞后，建议依赖客户端本地缓存而非实时服务器反馈，此为社区实践总结。
- 取消操作的副作用：取消（Cancel）请求并非原子操作，若服务器已部分执行工具调用，可能残留中间状态，需手动清理，但规范未提及此风险。
- LSP灵感的实际偏差：虽然MCP宣称受语言服务器协议（LSP）启发，但其对AI场景的适配（如流式响应处理）引入了非标准扩展，导致部分开源LSP工具链无法直接复用，需定制开发。
- 企业版隐藏功能：付费企业版MCP支持动态负载均衡和多租户隔离，但公开文档中仅提及基础功能，需联系销售获取高级特性白皮书。