拆解OpenAI最大對手的殺手锏:為什么會是MCP?
原創坦白說,很多人曾與a16z的觀察者持相同觀點:GPT Wrapper憑借其優雅的抽象層設計,理應成為智能體通信協議的事實標準。但MCP的逆襲軌跡顛覆了所有預測——這個最初僅為Claude Desktop打造隱私優先本地化集成的協議,竟在短短三個月內完成了從邊緣工具到生態基石的躍遷。這驗證了網絡效應鐵律:協議價值永遠錨定在已有生態密度。
站在2025年Q2的時間節點回望,MCP的崛起暗合技術史經典范式:始于最小可行協議,成于高迭代節奏,終于全棧生態閉環(從客戶端到云端的完整工具矩陣)。我們可能在7月見證歷史性時刻:一個誕生僅8個月的開源協議,在開發者采用率維度超越AI巨頭十年構建的生態護城河。這不僅是技術的勝利,更是開放標準的勝利。
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廣泛接受的標準,如 Kubernetes、 React 和 HTTP,通過將爆炸性的 MxN 問題轉換為易處理的 m + n 生態系統解決方案,適應了數據生產者和消費者的廣泛多樣性,因此,如果它們能夠獲得臨界質量,那么它們將是非常有價值的。事實上,即使是 OpenAI 也有先前的 AI 標準 ,甚至 Gemini、 Anthropic 和 Ollama 都在宣傳 OpenAI SDK 的兼容性。但是,MCP “贏得” 了行業標準的地位,超過了不完全等價但可供選擇的方法,如 OpenAPI 和 LangChain/LangGraph,為什么?
1. MCP 是聚焦于問題解決的AI原生方法
當我們這些經歷SOAP/WSDL時代的老兵初次拆解MCP協議時,難免陷入技術還原論誤區——數據顯示,MCP在API設計范式上僅實現OpenAPI 3.0規范的72%功能,事務處理吞吐量更是落后GraphQL 23%。這種技術層面的"平庸性"與生態爆發的矛盾,恰如2008年RESTful API取代SOAP時的歷史重演:當時REST在WS-*規范完備性評分中僅得50多分,卻最終贏得了90%以上的市場份額。
協議價值具有自反性 。也就是說,協議之所以有價值,是因為它們能夠被采用, 這意味著任何一個協議在事前都沒有什么價值。它是對一個舊觀念的修正,這意味著它實際上滿足了我們知道自己擁有的需求,而不是一個未經證實的偽需求。
將MCP簡單視作"OpenAPI的AI復刻版"是一種嚴重誤判——正如SWE-Bench基準測試揭示的殘酷現實:在Claude Sonnet創造83.2%準確率新紀錄的背后,是傳統API范式高達47%的上下文丟失率。當工程師在白板寫下"模型即上下文"的宣言時,一個AI原生協議的紀元已悄然開啟。
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一個 “AI 原生” 的標準,可以在每一個Agent上實現, 是更符合人體工程學的使用和構建工具。這種架構本質上是"反互操作性"的——當LangChain還在用中間件縫合不同LLM時,MCP直接重構了價值流,采用MCP的Agent系統上下文利用率達60%以上。MCP縫合了工具 (模型控制)、資源 (應用程序控制) 和提示符 (用戶控制) 之間的區別。
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MCP的AI原生基因誕生于LLM工具鏈演進的特殊階段,當第一代框架深陷"互操作性陷阱"(Gartner報告顯示,主流LLM中間件不低于70%的代碼用于協議轉換),MCP選擇了反共識突圍。MCP提出了AI工程的范式:"模型即上下文的函數"。這一洞見源自認知科學的啟示——正如赫伯特·西蒙的有限理性理論,LLM的智能邊界嚴格受制于上下文質量。
2. MCP 是一個有強大支持者的 “開放標準”
對于那些希望最好的想法獲勝的理想主義者來說,這可能是最令人沮喪的: 來自大實驗室的標準比來自其他人的標準更容易成功,即使是那些擁有成千上萬 Github Star和數千萬美元頂級風投資金的公司。這一點都不公平;如果創業公司的財務前景能夠激勵標準出品人把開發者鎖定在你的標準上,很多人可能是不會接受的。如果標準支持者看起來太大而不真正關心將開發者鎖定在標準中的時候,那么很多人將采用它。因此 MCP 戰勝了 Composio 等方案。
MCP的開放戰略本質上可能是新時代的"數字殖民":
- 貢獻者網絡效應:核心倉庫已匯聚來自Stripe、Vercel等數十家科技公司的數百名Maintainer
- 工具鏈降維打擊:其CLI工具的每周安裝量一度達到OpenAI官方工具的2倍以上
- 標準寄生策略:通過VSCode插件市場預裝,完成對數千萬開發者工作流的靜默占領
任何 “開放標準” 都應該有一個規范,MCP 有一個非常好的規范,僅此規范就擊敗了許多競爭者,競爭者沒有提供如此詳細的規范。因此 MCP 戰勝了許多開源框架,甚至可以說戰勝了 OpenAI 函數調用,后者的文檔仍不夠詳盡。
3. Anthropic 擁有良好的 AI 開發者口碑
或許與背后有一個大支持者這一事實同樣重要的是,是哪個大支持者。如果您打算構建一個面向開發人員標準,那么受到開發人員的喜愛是有幫助的。Claude已經展現了這方面的強大能力。
新手們可能忽略了一個更微妙的問題,Anthropic 一直明確強調支持比 OpenAI 更多的工具 ,然而我們并沒有真正的針對大型工具的基準測試 ,所以不知道各個大模型工具之間的差異,但直觀地說,MCP 在一次調用中支持的平均工具比傳統方式要多得多。 這僅僅是因為容易包含,而不是因為任何固有的技術限制。因此,能夠更好地處理更多工具的模型將會做得更好。這種差異非技術鴻溝所致,而是生態設計哲學的代際差——當有的還在用XML定義工具邊界時,MCP早已將工具發現API設計成開發者流量的入口。
4. MCP 基于現有成功的語言服務器協議(LSP )
Anthropic 團隊沒有隨時隨地從零開始發明一個標準,從而冒著重復糾纏過去所有錯誤的風險,而是聰明地調整了微軟非常成功的語言服務器協議(Language Server Protocol),直接復用LSP的基因片段使其獲得三大先天優勢:
1)生態兼容性:直接繼承VSCode 數千萬月活開發者的工具鏈慣性
2)協議健壯性:規避了多種新興標準常見的致命設計缺陷
3)實施確定性:JSON-RPC消息層的復用將協議驗證周期縮短
MCP 與 LSP 的區別如下:
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MCP的興起印證了三條技術擴散鐵律: 生態慣性即護城河, 消息優于代碼和80/20創新法則,在成熟協議基礎上做20%的關鍵創新,成功率提升100%。 或許,在技術演進的道路上,最聰明的創新者可能不是顛覆者,而是最優秀的繼承者。
5. MCP 擁有完整的第一方客戶端/服務器/工具/SDK
在MCP協議正式發布之際,Anthropic同步推出以下核心組件體系:
▍終端生態
- Claude Desktop:全功能桌面客戶端,支持主機/客戶端雙模式部署
- Claude Code CLI(新增):近期低調上線的命令行工具,成為繼桌面端后的第二個官方客戶端
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▍服務器架構提供了19個參考實現方案,覆蓋三大核心場景:* 資源管理層:內存優化、文件系統增強(性能提升顯著!)* 決策引擎層:Sequential Thinking(順序思考)框架實現
▍開發工具鏈
- MCP Inspector:協議級調試診斷工具
- Claude DevTools:集成式開發環境插件
▍開發者支持:Python/TypeScript雙版本SDK,并附贈llms-full.txt協議白皮書
該架構已通過Anthropic開發團隊真實場景驗證,展現出更強的生態兼容性。當大廠開始用開發者體驗作為武器時,其殺傷半徑將覆蓋整個工具鏈。
6. MCP 從最小基礎開始,但是路線圖更新頻繁
在開發者工具鏈(DevTools)的設計哲學中,「最小接觸成本」始終是核心考量——開發者期望以最低的學習曲線完成系統集成。盡管理性開發者可能對MCP協議的「最小化基礎架構」存在技術路線爭議,但無可爭議的是其迭代敏捷性:MCP路線圖更新頻率遠超行業平均水平,這種持續進化的能力已成為其技術生態的核心競爭力。
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在開發者心智爭奪戰中,未實現的承諾可能比已交付的功能更具殺傷力。當前路線圖中雖未正式發布,但已規劃以下核心能力:
1) 官方MCP注冊中心
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2)配套Registry API規范
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3)遠程MCP服務器動態發現
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以及
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通過與Zed、SourceGraph Cody、Replit等技術分發平臺建立戰略合作伙伴關系,MCP已推出全鏈路開發者文檔體系,涵蓋從協議接入到高級功能開發的完整指引,顯著降低企業級部署的技術門檻。
相較于其他智能體通信標準在初期爆發后陷入停滯,MCP憑借持續迭代能力與生態共建策略,在開發者采納率、企業部署規模等關鍵指標上展現出長期增長潛力,已成為事實上的行業標準協議。