原文摘要

🌟 引言自2024年初以来，能够自主决策并利用工具来响应用户prompts的AI Agents（AI智能体）

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进一步信息揣测

• MCP协议的实际应用门槛：尽管Anthropic将MCP开源，但实际部署需要团队具备LLM系统集成经验，且对API设计、工具链兼容性有较高要求，个人开发者容易在中间件适配环节卡壳。
• 未明说的性能瓶颈：MCP在复杂任务中可能出现上下文传递延迟，尤其在多Agent协作时，需额外优化缓存策略（如预加载高频工具描述），但官方文档未强调此点。
• 第三方服务的隐藏成本：连接第三方MCP服务器时，部分服务商会限制免费调用的上下文长度或工具调用次数，超出后需按token付费，这类计费规则通常藏在服务条款细则中。
• 学术论文管理的潜规则：构建此类Agent时，实际需接入付费学术数据库（如Elsevier API）才能获取全文，开源替代方案（如arXiv）的元数据质量参差不齐，需额外清洗。
• 工具暴露的安全风险：MCP服务器暴露工具时，若权限控制不严（如未做沙箱隔离），可能被恶意Prompt触发高危操作（如删除本地文件），业内通常通过动态权限令牌缓解，但教程中很少提及。
• Prompt模板的行业黑话：高效MCP Prompts往往包含特定领域术语（如“链式验证”“回溯窗口”），这些技巧通常通过企业内训或付费社区流通，公开示例多为简化版。
• Anthropic的生态布局：推出MCP实为抢占AI Agent基础设施标准，后续可能推出配套商业产品（如托管MCP网关），类似当年Google推动Kubernetes的策略。