如果您认为AI只是说话，请再想一想。MCP正在将聊天机器人转变为行动者，而工作的未来可能永远不会相同。
您看到了他们：那些不可思议的大型语言模型（llms）可以聊天，写甚至生成代码。他们彻底改变了我们与技术的互动方式，但是有一个新的，更令人兴奋的章节正在展开：人工智能代理那不只是谈论任务，他们实际上是在现实世界中执行的。超越巧妙的聊天机器人，可以真正管理您的日历，分析报告然后发送完美起草的电子邮件。
从静态提示的LLM到动态，使用工具的AI代理的演变代表了AI应用程序设计中的基本体系结构转移。从生成到代理的过渡 系统由关键的新标准启用：模型上下文协议（MCP）。对于在AI最前沿的工程师和建筑师来说，了解MCP不是可选的。这对于构建可互操作和强大的AI代理至关重要，该代理将定义人类计算机相互作用的下一个范式。
该协议标准化了LLMS和外部系统之间的接口，从简单的API包装器中移动到用于工具，数据和服务集成的正式客户服务器模型。
该革命性协议标准化AI如何建模信息并与应用程序交互。它允许AI代理解释诸如总结本报告并发送电子邮件的广泛指令，然后使用MCP将其分解为特定的工具调用。从被动产生到主动执行的转变是代理AI时代的基础。但是，尽管MCP承诺会带来令人难以置信的好处，但它也引入了一个全新的网络安全脆弱性领域，这些脆弱性需要我们立即和战略性的关注。
无论如何，什么是MCP？
MCP不仅是API规范；这是一种通信协议，它定义了AI应用程序与他们消耗的资源之间的明确合同。它在SSE（服务器量事件）或标准UNIX插座上采用JSON-RPC 2.0传输层，从而促进了高频工具调用的持久双向连接。想象一下，如果您拥有的每个设备都需要不同的充电电缆。令人沮丧，对吧？现在想象一个通用连接器，可以使所有内容无缝通信。从本质上讲，这是AI应用程序的MCP。这是一个通用标准，使AI代理能够与外部工具，数据源和服务无缝连接，从而极大地提高了其功能。我有时将其称为AI的USB-C。
用更简单的话来说，MCP定义了AI如何建模信息并与各种应用程序和系统进行交互。它使用客户端服务器体系结构，其中AI应用程序（主机）通过MCP客户端向服务器发送请求。这些服务器是PowerHouses，提供了三个核心功能：
1. MCP客户端
客户端集成在AI应用程序或框架中（例如代理编排运行时），客户管理会话，传输LLM生成的请求并处理服务器响应。
2. MCP服务器
一个独立的过程，向客户展示了一套功能。服务器可以用任何语言编写，并负责操作和数据检索的实际执行。
3.功能
服务器公开的核心功能，在结构化架构中定义：
- 工具。执行副作用或检索实时数据的可呼叫函数（例如，execute_sql_query，send_slack_messageâ，create_jira_ticketâ）。工具用名称，描述和JSON模式定义了其参数。
- 资源。均匀地命名为数据流的指针（例如，文件：///reports/q3.mdâ，db：// prod/prod/users/table）。服务器处理身份验证，数据检索和格式，将内容返回文本或URI列表。
- 提示。预定义的，参数化的提示模板存储在服务器上，从而在不同客户端启用一致和优化的LLM指令。
这种脱钩的体系结构允许干净的关注点分开：基于LLM的代理商处理计划和自然语言的理解，而专用的服务器则管理安全的，管理的，管理的访问工具和数据源。
多亏了MCP，AI代理可以执行诸如读取本地文件，查询数据库或访问网络的任务，然后返回结果以进行进一步处理。它构成了现代AI代理生态系统的骨干，支持各种服务。
为什么MCP对AI的未来以及我们如何使用它很重要
MCP不仅是另一项技术规范；这是下一代AI的基础基础，将我们推向了代理AI时代。这是为什么这么大的事情：
从被动生成到主动执行
传统上，LLM是关于生成内容的。MCP通过使AI代理能够解释广泛的类似人类的说明（例如总结本报告并将电子邮件发送给合适的人），然后将它们分解为特定的工具调用来改变游戏。这使AI可以执行实时任务并积极与世界互动，而不仅仅是与之交谈。
解锁强大的复杂工作流程
使用MCP，AI代理可以利用大量的外部工具。这意味着AI应用程序可以合并外部数据和服务，而无需管理每个API的复杂性。这有助于构建令人难以置信的复杂和智能的工作流程，使AI代理在企业运营中更有用和通用。
为所有人民主AI民主化
MCP大大降低了将AI集成到日常任务中的障碍。现在，任何人都可以构建和运行MCP服务器，通常只有几个提示。这种可访问性意味着非专家可以在几分钟内将AI连接到电子邮件，项目管理或业务系统，从而使整个组织中的AI驱动的编排和自动化完全新类别。正如电子表格使数据建模易于访问一样，MCP也在AI驱动的工作流程中进行了相同的操作。
确保大规模安全，治理和合规性
对于企业，MCP服务器引入关键控制点，以获得数据治理和隐私。他们可以集中对敏感数据的访问，管理谁可以访问什么，执行动态数据掩盖并确保仅访问必要和允许的数据。此功能对于执行数据隐私和合规性政策至关重要，从而降低了敏感信息泄漏到AI模型中的风险。这是在企业内安全扩展AI的战略层。
MCP的迅速采用其核心规范在仅一周的时间内汇聚在一起，在八个月之内，有成千上万的公共服务器强调了其巨大的价值。这种快速的步伐意味着安全必须与创新保持同步。尽管MCP提供了令人难以置信的好处，但其相对简洁的设计也引入了重大的安全漏洞。扩大AI代理与外部工具互动能力的行为扩大了攻击表面。解决这些安全挑战不是事后的想法，而是成功采用AI的核心组成部分
未来是代理
模型上下文协议是一种变革性技术，它正在定义AI系统如何连接到工具，数据和彼此。这是AI代理人真正能够理解意图并采取行动的基础设施。了解MCP是掌握AI将如何从智能助理演变为强大，自主伙伴的关键，从根本上改变了我们的工作方式，创新和与数字世界互动。AI的未来就在这里，它与MCP的安全演变深深地交织在一起。
本文作为Foundry专家贡献者网络的一部分发表。
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