Model Context Protocol (MCP) 面向开发者的解释：为什么 AI 代理需要它
发布: (2026年1月19日 GMT+8 12:52)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
核心问题：无状态 AI
大多数当今的 AI 系统本质上是 无状态 的。
- 每个提示都被视为全新的请求
- 上下文必须一次又一次地重新发送
- 多步骤工作流脆弱
- 工具使用难以协调
对于简单的问答，这还算可以。但对于 AI 代理来说，这就是致命缺陷。
什么是模型上下文协议（MCP）？
模型上下文协议（MCP）是一种为 AI 系统提供以下结构化方式的协议：
- 持久化上下文
- 访问工具和环境
- 管理多步骤任务的能力
- 一致的执行状态
简而言之，MCP 是 AI 模型与其运行的真实系统之间的桥梁。它使模型能够在会话中 记忆、推理并行动，而不是孤立地作出响应。
MCP 如何改变 AI 代理行为
| 没有 MCP 时 | 有 MCP 时 |
|---|---|
| 模型仅作出响应 | 模型保持状态 |
| 你需要驱动每一步 | 任务被拆分为多个步骤 |
| 上下文不断被重置 | 工具可以可靠地调用 |
| 进度被跟踪 |
这使得 代理式行为 成为可能，而不仅仅是文本生成。
实际示例
想象让 AI 代理执行以下操作：
“搭建后端服务，连接数据库，并部署它。”
没有 MCP 时
- 每一步都需要手动提示
- 没有对先前操作的记忆
- 极易出现不一致
有 MCP 时
- 代理知道已经完成了哪些工作
- 上下文在各步骤之间持久化
- 工具（API、CLI、服务）可以被编排
- 工作流变得确定性
这就是聊天机器人与代理平台之间的区别。
为什么 MCP 在 2025 年重要
随着 AI 系统向以下方向发展：
- 自主工作流
- 工具驱动的执行
- 长期运行任务
- 真实世界的集成
上下文管理成为基础设施，而非功能。
MCP 的作用类似于：
- HTTP（用于通信）
- SQL（用于结构化数据）
它是基于代理系统的基础层。
谁应该关注 MCP？
如果你是以下角色，应该关注：
- 构建 AI 代理
- 将大语言模型与工具或 API 集成
- 从事开发者工具工作
- 设计自主工作流
- 将 AI 扩展到超出提示-响应的应用
如果 AI 需要 执行任务，MCP 就很重要。
结束语
AI 代理的失败并非因为模型薄弱。
模型上下文协议是解决该问题的一步——它让记忆、工具和执行在 AI 系统中成为一等公民。
欲深入了解架构、真实案例以及 MCP 如何融入现代代理平台，请参阅完整指南：