背景与缘起
AI 生态正处于“工具孤岛”与“接口碎片化”的十字路口，MCP 的诞生为模型与世界的高效连接点亮了新范式。
MCP 协议通过标准化模型与工具的集成方式，极大简化了 AI 系统的开发与维护，成为 2024~2025 年 AI 领域最具影响力的开放标准之一。本文将梳理其历史背景、行业痛点及协议提出的动因，帮助读者全面理解 MCP 的技术与生态环境。
N×M 问题与模型孤岛
在早期 AI 应用中，不同模型与外部系统之间缺乏标准化接口，开发者不得不为每一对模型和工具编写专用适配层，这就是著名的“N×M 问题”。
这种模式带来了以下挑战：
- 重复开发，维护成本高；
- 实现碎片化，难以复用；
- 用户需频繁手动操作，如“复制粘贴舞蹈”，才能让模型获取最新上下文。
上述问题导致模型与工具之间形成“孤岛”，极大阻碍了 AI 应用的规模化落地。
解决思路概述
为了解决上述困境，MCP 的设计宗旨是引入统一的“翻译层”，将其置于模型与工具之间。这样，模型和工具只需各自实现一次 MCP 接口，无需成对适配。
这种方式将整体复杂度从 M×N 降低为 M+N，从根本上缓解了集成难题。
此外，MCP 协议借鉴了语言服务器协议（LSP）的成功经验，强调：
- 可发现性；
- 能力声明；
- 生命周期管理；
- 动态能力更新与通知机制。
这些设计理念为 AI 系统的灵活扩展和动态集成提供了坚实基础。
Function Calling 的局限
OpenAI、Anthropic 等厂商率先推出了函数调用（Function Calling）功能，使大模型能够调用预定义 API。
然而，不同模型对函数格式的定义各异，开发者需为每个模型设计不同的 JSON schema 和处理逻辑。随着工具和模型数量增加，这种模式难以扩展，维护成本急剧上升。
MCP 的提出
为彻底解决上述问题，Anthropic 于 2024 年 11 月发布了 Model Context Protocol（MCP），并在 2025 年 6 月推出最新规范。
MCP 采用 JSON‑RPC 2.0 作为消息格式，定义了统一的客户端—服务器—主机模型，使模型能够以标准化方式调用外部工具和检索资源。
协议核心设计如下：
- 借鉴 LSP 思想，提供标准化集成通道；
- 支持方法调用、参数传递和错误处理；
- 不依赖具体传输层，可用于 HTTP、WebSocket 或标准输入输出等多种通信方式。
JSON‑RPC 2.0 是一种轻量级远程过程调用协议，采用 JSON 格式进行数据交换。其核心字段包括 method（方法名）、params（参数）、id（请求标识）以及 result 或 error，便于客户端与服务器之间进行结构化交互。
MCP 发展历史
下表梳理了 MCP 协议自发布以来的重要发展节点及其行业影响。
| 时间 | 关键事件 | 影响 |
|---|---|---|
| 2024‑11 | Anthropic 发布 MCP 规范及参考实现。 | 解决大模型与外部系统连接难题，借鉴 LSP。 |
| 2024‑11~12 | Block、Apollo、Zed、Replit 等开始集成 MCP。 | 满足工程师和企业应用场景。 |
| 2025‑02 | 社区贡献超 1,000 个开源服务器/连接器。 | 生态爆发，涵盖多种系统。 |
| 2025‑03 | Open 智能体 API 转向 MCP，GPT‑5/ChatGPT 全面支持。 | MCP 成为行业广泛使用规范。 |
| 2025‑05 | Google A2A 协议兼容 MCP，Gemini Pro 加入 MCP 客户端。 | 主流 AI 供应商实现互操作。 |
| 2025‑07 | 多家 IDE/工具引入 MCP 客户端，用户配置大量 MCP 工具。 | MCP 在开发者生态普及，催生垂直领域应用。 |
随着 MCP 的快速发展，它已成为 AI 领域连接模型与外部世界的“USB 接口”。在 OpenAI、Google 等巨头和数千个开源项目的推动下，MCP 以简单的 JSON‑RPC 架构，为工具调用和资源访问提供了标准化机制，极大促进了 AI 生态的繁荣。
总结
MCP 协议通过统一接口、降低集成复杂度和借鉴 LSP 设计理念，成功解决了 AI 领域长期存在的 N×M 问题。其开放、标准化的特性推动了模型与工具的高效协作，成为 2024~2025 年 AI 行业的重要基础设施。未来，随着更多厂商和开发者的加入，MCP 有望进一步拓展应用边界，持续引领 AI 系统集成的标准化进程。