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“AI 原生”标准 MCP 突然爆红!引爆 LangChain 大佬“内战”:是颠覆 OpenAI 的技术突破,还是配不上当前关注的玩具?

  • 2025-03-12
    北京
  • 本文字数:4373 字

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“AI原生”标准MCP突然爆红!引爆LangChain大佬“内战”:是颠覆OpenAI的技术突破,还是配不上当前关注的玩具?

近期,MCP 热度极高。

 

“在 MCP 出现之前,开发者必须编写代码,并通过 API 将 AI 工具与外部系统连接,这意味着每个集成都需要预先编码。”AI 代理开发者 John Rush 说道,而“MCP 是一个标准协议。这意味着每个 AI 工具只需实现一次,然后就可以通过这个协议连接到数千个外部工具。”

 

开发者 Julian Harris 进一步补充道,MCP 提供了“一个将任何 API 转化为 LLM 工具插件的标准接口”,从而实现了“以超低摩擦的方式丰富 LLM 的上下文”。

 

然而,质疑声同样存在。有开发者将其类比为“为 AI 打造的 Zapier”,认为它不过是给 API 使用增加了额外步骤。

 

此外,部分人担忧,一些主流 LLM 服务商如 Grok 和 ChatGPT 等目前尚未支持该协议,且这些系统设计者极可能试图推行自有标准。不过,Anthropic 应用 AI 工程师 Mahesh Murag 曾表示,MCP 本身与 Anthropic 的 Claude 并无任何内在联系。

 

AI 领域瞬息万变。MCP 虽于去年发布,但近期突然爆火,也引发了人们对其“花期”能持续多久的讨论。LangChain 还在 x 上发起了一项投票:结合实际用例、与 OpenAI Plugin 的比较以及 MCP 自身的局限性,大家认为它到底是昙花一现、还是未来标准?

 

结果显示,有 40.8%的人认为 MCP 是未来标准,25.8%的人认为 MCP 只是昙花一现,剩下 33.4%的人选择观望。

 


如何打败一众标准,脱颖而出?

 

任何新协议的影响力,取决于其被采纳的程度。

 

被广泛接受的标准,如 Kubernetes、React 和 HTTP,通过将爆炸性的 MxN 问题转化为可管理的 M+N 生态系统解决方案来适应开发者们各种各样的需求。一旦达到临界规模,它们便将具有巨大的价值。

 

目前,MCP 已经积累了足够的临界规模和动能,因此它被视为 2023-2025 年“代理开放标准”之争的潜在赢家。有人预计,按照当前的速度,MCP 将在 7 月超越 OpenAPI:

 

许多“老派开发者”起初会对 MCP 的成功感到困惑,因为从技术层面来看,MCP 基本上具备与现有标准(如 OpenAPI、OData、GraphQL、SOAP 等)相同的功能。然而,如果将 MCP 简单地完全等同于 OpenAPI ,并认为它的成功只是一种潮流的循环,就过于武断。

 

MCP 可以视为是一种“AI 原生”标准,能够体现出每个 Agent 中独立复现的模式,相比那些未考虑这些特性而设计的不可知论标准,这种原生标准在使用和开发工具时会更加便捷和高效,这方面表现要超过 OpenAPI。

 

MCP 的出现相较第一波 LLM 框架较晚,它拥有足够的战略空间,避免从大模型互操作性这种“显而易见”的点切入,而是专注于以动态上下文访问为核心的那些还未解的棘手难题。因此,MCP 一定程度上优于 LangChain 等。

 

Murag 表示,MCP 并不会取代代理框架,而是通过提供可插拔的连接器和适配器来补充,并通过提供一致的工具交互方式,让开发者的工作变得更轻松。

 

“拥有很多支持者的开放标准”也意味着,该标准不能有任何致命缺陷。与其临时创造一个全新的标准,并冒着重蹈过去错误的风险,Anthropic 团队调整并采用了微软非常成功的语言服务器协议 (LSP)。

 

“对于期待以最优方案胜出的理想主义者来说,有个令人沮丧的现实:由大型实验室制定的标准,其成功概率天然碾压其他任何来源的标准。即便竞争者坐拥数万 GitHub Stars、有顶级风投数千万美元加持,这种不公平依然存在——如果创业公司会将我锁在其设立的标准中,那我肯定不会采纳;但若标准的支持者体量庞大,甚至不关心是否要刻意锁定用户,我则会欣然接受。”swyx 和 Alessio 在博客中写道。

 

真正的“开放标准”必须配备规范的文档,而在一些开发者眼里,MCP 的规范堪称典范,甚至令 OpenAI 的函数调用文档相形见绌——后者的技术说明尚未达到真正完备的标准规范要求。正因如此,MCP 不仅超越诸多开源框架,某种程度上甚至优于 OpenAI 的现有方案。

 

还有一个微妙的观点是——Anthropic 一直明确强调其支持的工具数量比 OpenAI 更多。我们实际上没有关于大规模工具数量的基准测试或消融实验,因此并不清楚不同公司之间的能力差异,但直观上,MCP 可以在一次调用中支持更多的工具,比没有 MCP 的工具数要多。



昙花一现还是未来标准?

 

昨天,围绕“MCP 是真正的技术突破,还是 AI 炒作浪潮下的又一朵浪花?”这一话题,LangChain CEO Harrison Chase 与 LangChain 创始工程师、LangGraph 负责人 Nuno Campos 展开了讨论。

 

其中,Harrison 更为看好 MCP,认为如果需要向无法控制的智能体中引入工具,MCP 就是最好的选择。而 Nuno 则认为,MCP 的潜力上限也就到 Zapier 这个程度了,它至少得变得更像 OpenAI 的自定义 GPT,才配得上大家如今对它的关注和期待。

 

下面是两人的详细讨论过程,这种辩证对话希望可以对读者朋友们有所启发。

 

Harrison:我认为 MCP 确有真材实料。起初我也对它持怀疑态度,但在看到它的价值之后,我的想法也开始转变。总结来讲:如果需要向无法控制的智能体中引入工具,MCP 就是最好的选择。

 

这里我举个例子。对于 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 之类的产品,身为用户的我们显然无法控制其底层智能体。也就是说,这些智能体只能访问少数内置工具。

 

但如果我想让它使用默认情况下不具备的工具,该怎么实现?为了做到这一点,就需要存在某种协议,让这些智能体知晓要如何调用其他外部工具。

 

我相信这一点对于非开发者创建的智能体同样意义重大。从目前的趋势来看,人们希望有更多主题专家能够参与到智能体构建中来,充分发挥自己的技术专长。我觉得这类创作者既没有编辑智能体逻辑的意愿、也缺少这种技术能力——但他们仍然希望智能体可以对接某些工具。这时候 MCP 就可以发挥作用。

 

Nuno:我觉得你可能低估了智能体在访问外部工具时,所带来的定制化调整工作量。当然,假设说 Windsurf 附带的网络搜索工具太差,用户想用更好的工具来替代,那这事确实成立。但这只能算是种改善,还称不上真正的变革性用例。

 

所谓变革性用例,就是只需引入一款神奇的工具,就能让 Cursor 实现其创作者都未曾设想过的新功能——但这在实践层面基本还行不通。在我接触过的几乎所有生产智能体当中,都需要根据提供的工具定制系统消息甚至是大量架构组件。

 

Harrison:确实,这些智能体的可靠性也许还不够高……但至少具备了一定的实用性。工具的描述和指令当然非常重要,但我们也得承认:

 

  1. MCP 支持工具定义——好的 MCP server 往往拥有超越一般方案的高质量工具描述。

  2. MCP 能够支持提示词——用户可以向其中添加更多指令。

  3. 随着底层模型的改进,现成工具在调用智能体方面的表现会越来越好。

 

我们当然不会指望有人能仅凭 MCP 集成加工具调用智能体就打造出下一款 Cursor,但其中的价值是不容忽视的,比如催生出更多内部或者个人智能体。

 

Nuno:也有道理,但我们自己的工具调用基准测试表明,当前模型约有一半的概率无法调用正确工具——这还是已经针对工具集量身定制了架构和提示词的测试场景。如果把这样的成功比例照搬到个人智能体这边,那基本就相当于不可用。

 

没错,模型会变得越来越好,但用户的期望也会水涨船高。这里我想引用贝索斯的说法,“我最喜欢顾客的一点,就是他们永远不会满足。他们的期望永远都是动态的、不断上升的,这是人性的反映。”

 

所以要想实现种种预期,我觉得唯一的可能性就是掌握完整技术栈——包括用户界面、提示词、架构、工具等。否则的话……就只能碰运气了。

 

Harrison:模型肯定会变得越来越好,我对这一点很有信心。所以无论目前智能体的成功率如何,未来这项指标只会逐步提升。

 

我觉得公平的比较不该把用 MCP 构建的智能体直接拿去跟拥有完善工具的智能体正面 PK。MCP 真正的价值,在于如何建立起中长期连接和集成能力。

 

就比如说 Zapier,它的功能是把电子邮件接入 Google Sheets、Slack 等平台。我可以创建无数个工作流,但并不是每个工作流都能拥有完善的智能体。而使用 MCP,我可以创建自己的智能体版本。那你如何评价 Zapier 这个例子?

 

Nuno:在 LangChain,这两年我们构建了一套包含 500 种工具的库,但我很少看到这些工具被频繁用于生产。它们都是按相同的“协议”实现,能够与任意模型兼容且灵活互换。那 MCP 到底有什么特别?是它强制要求在本地终端上运行上百万个 server,还是只跟桌面应用程序兼容?在我看来这甚至反而是个缺点。老实讲,我觉得 MCP 的潜力上限也就到 Zapier 这个程度了。

 

Harrison:我觉得 LangChaing 工具和 MCP 工具之间的最大区别,在于 MCP 并非面向智能体开发者。也就是说,它的主要服务对象,是那些无法直接把工具引入智能体的用户。

 

具体来讲,比如我要编写一款智能体来完成某项任务,那我使用 MCP 的可能性就是零。但这也不是 MCP 的目标用例。MCP 的意义是把工具引入我们无法控制的智能体,同时也让非开发者能够将工具跟智能体对接起来(LangChain 工具则更多以开发者为中心)。要注意,非开发者的数量要远远多于专业开发者。

 

至于目前的 MCP 使用形式?没错,我承认还不够好,但它肯定会变得更好。我会设想 MCP 的未来形态,比如只需单击一下就能安装 MCP 应用程序(而不再需要在本地终端运行 server),而且能在 Web 应用程序上开放访问。我敢打赌,这肯定会成为 MCP 接下来的发展方向。

 

那你觉得 MCP 需要做哪些改变,才能让你对它的作用和意义有所改观?

 

Nuno:这个嘛,我觉得 MCP 至少得变得更像 OpenAI 的自定义 GPT,才配得上大家如今对它的关注和期待。但自定义 GPT 甚至也没有多受欢迎。从这个角度看,MCP 又比 GPT 多了什么吸引力?

 

Harrison:其实在我看来,MCP 更像是种 Plugin 插件,当然插件也一直没太成功🙂,我都不确定自己有没有用过 Plugin,所以有些说法可能不够准确。但我觉得:

 

  • MCP 生态系统已经远远大于插件生态系统。

  • 大模型会越来越好,在工具使用能力方面也会越来越强。

 

Nuno:好吧,我不确定你说的是否属实。但我花了 5 秒钟时间,就只搜到了 893 个 MCP server。你好像更多关注提到 MCP 的推文数量,却忽略了人们到底在用它构建出多少东西🙂 但回到你没回答的问题,我觉得如果 MCP 真想在 AI 发展史上留下足迹,那至少需要:

 

  • 降低复杂性。为什么工具协议还需要涉及提示词和大模型补全?

  • 降低实现门槛。为什么服务于工具的协议还需要双向通信?没错,我认真看了项目团队列出的所有理由,但不好意思,我觉得“需要从服务器接收日志”说服不了我。

  • 要能在服务器上使用。要达成上述目标,无状态协议是关键——我们使用大模型来构建,并不代表我们就能舍弃长久以来积累到的业务扩展经验。历史告诉我们,一旦被搬上服务器就必然引发许多其他意外,比如身份验证等难以用分布式方式解决的问题。

  • 弥补质量损失。如果放任用户把各种工具塞进自己并不了解的智能体,必然会带来质量损失。

 

Harrison:你说得没错,我可能太过关注 MCP 的“热度”,却忽略了它的实际应用曲线。但帖子里其实也有很多唱衰的声音,也算是对我观点的一种驳斥和补充。

 

相关链接:

https://blog.langchain.dev/mcp-fad-or-fixture/

https://www.latent.space/p/why-mcp-won

https://thenewstack.io/model-context-protocol-bridges-llms-to-the-apps-they-need/

2025-03-12 16:1110188

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