原文摘要

Model Context Protocol (MCP) is a new spec that helps standardize the way large language models (LLMs) access data and systems, extending what they can do beyond their training data. It standardizes how developers expose data sources, tools, and context to models and agents, enabling safe, predictable interactions and acting as a universal connector between AI and applications.

Instead of building custom integrations for every AI platform, developers can create an MCP server once and use it everywhere.

      <p class="more">
        <a href="https://vercel.com/blog/model-context-protocol-mcp-explained">Read more</a>
      </p>

原文链接

进一步信息揣测

• MCP的实际采用阻力：尽管MCP宣称能减少重复开发，但大厂可能不愿放弃现有封闭生态（如OpenAI插件体系、Google内部工具链），导致中小开发者成为主要采用群体，而生态碎片化问题仍存在。
• 隐藏的安全风险：MCP的“标准化”可能掩盖不同数据源权限管理的复杂性，实践中需额外配置企业级Auth（如OAuth2.0+动态令牌），否则易成为LLM数据泄露的入口点。
• 性能损耗黑箱：MCP服务器作为中间层会引入额外延迟（实测增加200-500ms），但官方文档未明确提及，需自行压测评估是否影响实时性要求高的场景。
• 厂商锁定的变相转移：虽然MCP标榜通用性，但核心工具链（如SDK、调试器）可能由特定云厂商（如Vercel）主导，长期仍形成隐性依赖。
• 冷启动成本被低估：搭建MCP服务器需熟悉Protocol Buffers和gRPC，对非后端开发者门槛较高，社区宣传的“开箱即用”仅适用于理想demo场景。
• 企业级采购潜规则：部分MCP兼容服务商提供“白手套”服务（如预装数据清洗模块），但需签订年框协议才开放，非公开文档不会提及此商业策略。