MCP周岁庆冷清 AI万能协议陷困境

硅星人Pro授权站长之家转载发布的一篇文章揭示了MCP协议从巅峰跌落的真实故事。2024年11月25日Anthropic官方博客发布庆祝帖宣布MCP正式满一周岁,同时发布新版规范。数据显示MCP Registry收录近2000个Server,较9月上线时增长407%。OpenAI、Google、AWS、HuggingFace等巨头纷纷接入,表面看这是一个被行业认可的开放标准。然而这条周年庆消息在社交媒体几乎无人问津,与一年前MCP横空出世时硅谷的狂热形成鲜明对比。当年”AI界的USB-C”、”Agent时代的基础设施”、”我们有救了”等口号如今听来恍如隔世。更令人意外的是Anthropic自身似乎也在逐步”去MCP化”。最新版Claude中名为Skills的新系统正逐步接管各项功能,生成PPT调用Skill,处理Excel也依赖Skill,这个曾被寄予厚望的万能协议如今处境尴尬。

MCP之所以在2024年引发轰动,是因为它精准解决了AI应用开发中的核心痛点——重复造轮子。在MCP出现前,开发者让Claude访问Google Drive需要编写一套API,连接Slack又要开发新API。IDE厂商更面临困境,Cursor要适配Linear,Windsurf也要适配Linear,每家都在做类似的重复劳动。MCP承诺实现”一次开发、处处运行”的理想。比如Linear开发一个MCP Server,Claude、Cursor等所有AI Agent都能直接接入使用。当时GitHub上涌现大量MCP项目:查天气的、看股票的、发小红书的,开发者沉浸在”把世界喂给AI”的狂欢中,普遍认为当大模型接入无数MCP后将成为无所不能的存在。但现实工程却给了所有人冷水。

MCP周岁庆冷清 AI万能协议陷困境插图1

MCP致命弱点:越多越让AI变蠢更花钱

MCP最大的问题在于调用方式会占用上下文。所有工具定义、调用请求和返回结果都必须经过模型上下文窗口,因为模型需要”看到”这些信息才能决策推理。这个过程具有累加性,每一轮调用都在增加token消耗。Django联合创造者Simon Willison在博客中指出,仅GitHub官方MCP就定义了93个工具,消耗55000个Token。如果像某些教程建议的那样挂载20个MCP Server,几轮对话后上下文就会爆满。Anthropic自己也承认这个问题。他们博客中提到,当Agent需要处理两小时会议文档时,可能要额外处理50000个Token,更长的文档甚至直接超出上下文限制导致工作流崩溃。Claude高昂的Token费用意味着加载过多MCP就会造成巨大成本浪费。

更致命的是MCP过多会导致模型推理能力下降。有开发者用MCP搭建计算器,模型调用减法工具后明明收到服务器返回的-9,却自作主张报出+9,完全无视工具返回值而依赖自身常识。这种问题在工具较少时几乎不会出现,但当上下文被塞满各种工具定义后,模型注意力被稀释开始胡乱推理。如果说结果错误只是浪费金钱,但设计不安全的MCP可能造成不可逆的严重后果。有人挂载文件系统MCP导致AI产生幻觉删除重要代码库。早期MCP权限设计过于粗放,一个文件系统接入往往意味着AI能读写整个磁盘,几次事故后大公司安全部门迅速介入,实施白名单机制反而增加了额外成本。MCP越多模型越蠢,装得越少模型能力越受限,这个悖论至今没有完美解决方案。

MCP周岁庆冷清 AI万能协议陷困境插图2

双刃剑:门槛过低导致生态泡沫

MCP另一个问题是门槛太低。搭建一个MCP Server只需几十行代码,导致大量重复且质量低下的实现。十个天气查询MCP中可能有九个半都是换皮复制,真正设计精良、维护活跃的屈指可数。有论文研究显示在近1900个MCP Server中存在大量凭证暴露、缺乏维护等问题。表面繁荣的生态实则充满泡沫。开发者面对琳琅满目的选项反而需要花费更多时间甄别哪些可用、哪些可靠,筛选成本甚至超过自己开发。Skills上位,官方隐性认错

如果MCP真的完美,为何Anthropic自身也在”去MCP化”?最新官方文档将Skills置于核心位置,而MCP逐渐沦为兼容层。这暗示着放弃对通用MCP的迷信,回归定制化开发。Skill本质是对MCP的拨乱反正,不再试图让模型实时理解外部世界,而是将高频验证能力封装成预设。对于编程、绘图、网页浏览等核心功能,原生集成永远比通用协议更快、更稳、更省Token。Anthropic最新技术博客提出新思路:让Agent编写代码调用MCP,而非直接暴露工具定义。这种方式据称能减少98.7%的Token消耗,这无异于承认MCP原始用法存在根本性缺陷。试图用一套协议统一世界的宏大叙事正在逐渐破灭。

MCP周岁庆冷清 AI万能协议陷困境插图3

MCP、Skill,都只是过渡

跳出协议细节从更长远视角看,会发现一个更有趣的事实:无论是MCP还是Skill,本质上都是弥补AI智力不足的”补丁”。因为当前AI还不够聪明,无法即兴发挥。我们需要MCP告诉它这是数据接口,需要Skill告知这是标准流程,需要Prompt提醒这是注意事项。我们正在用确定性工程手段试图驾驭概率性智能体。想象一下真正强大的ASI出现的那一天,它无需MCP Server告知如何查天气,会直接打开浏览器查看。它不需要协议,因为它本身就是适配器。

MCP凉了吗?或许没有彻底凉透。Anthropic路线图中仍在推进远程连接、OAuth认证、企业级部署等功能,IBM也宣布将向MCP社区贡献企业级资产。它只是从网红跌落回基建角色。高频能力归Skills,长尾数据归MCP,这大概就是它最终的生态位。不再盲目堆砌工具,而是开始思考哪些接口真正重要,这或许才是MCP最大的贡献。

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