首届 MCP 开发者峰会展望 AI 集成的未来

模型上下文协议（MCP）的开发者和贡献者于 2025 年 5 月齐聚旧金山，参加他们的首届开发者峰会，共同规划这一迅速被采纳的开放标准的未来发展。MCP 旨在实现大语言模型（LLM）应用与外部数据源和工具之间的无缝集成。

峰会上的讨论集中在 MCP 的发展路线图上，包括增强安全性、可观测性和可扩展性等关键的企业特性。与会者还分享了宝贵的采用故事、案例研究和最佳实践。

由Anthropic于2024年11月推出的 MCP 是一个开放标准，旨在帮助前沿 LLM 产生更好、更相关的响应。它通过为外部工具、系统和数据源与 LLM 之间的集成和数据共享提供无缝、标准化的协议，有效地消除了碎片化和定制集成的需求。值得注意的是，像OpenAI、微软和谷歌这样的主要参与者已经公开宣布了他们的采用计划，并将 MCP 支持集成到他们的产品中。

MCP 的共同创始人、Anthropic 的技术团队成员 David Parra，在峰会上发表了主题演讲，概述了协议的核心原语，并强调了实现广泛和企业采用的关键下一步。他详细介绍了即将进行的开发，旨在使 MCP 在 LLM 集成中无处不在，包括增强智能体交互、MCP 服务器发现和发布，以及生态系统扩展。

Parra 详细阐述了 MCP 的三个核心原语，旨在实现丰富的 AI 交互：提示、资源和工具。提示是由 MCP 服务器向客户端公开的预定义模板，允许用户为 AI 交互明确添加上下文并指导特定工作流程。例如，应用程序的启动提示或从 GitHub PR 评论中动态总结代码问题。资源从 MCP 服务器向客户端提供数据和内容，作为 LLM 交互的上下文；例如，数据库模式可以作为资源被 MCP 客户端可视化。

最后，工具代表 MCP 服务器提供的特定操作或功能，使 LLM 能够根据用户意图执行具体操作。这些操作包括查询数据库、与文件系统交互或管理 GitHub PR。Parra 还强调了工具的创造性用途，包括对合成器或混音器等物理设备进行编程。

图 1：MCP 中用于丰富 AI 交互的三个主要原语

图片来源：[主题演讲] MCP201: 与David Soria Parra深入探讨Anthropic中的协议

交互模型概述了与 MCP 服务器交互的不同方式，其中提示由用户驱动，资源由应用程序驱动，工具由模型驱动。

图 2：MCP 三个主要原语的交互模型

图片来源：[主题演讲] MCP201: 与David Soria Parra深入探讨Anthropic中的协议

尽管 Parra 描述了 2025 年上半年 MCP 采用的爆炸性增长，有超过 10,000 个社区开发的 MCP 服务器和众多 MCP 客户端，但他指出，目前大多数 MCP 服务器是本地下载和部署的。为了使 MCP 真正无处不在，必须在互联网上部署的 MCP 服务器中内置强大的访问控制和有效的扩展等关键功能。

访问控制将为互联网托管的 MCP 服务器启用安全认证，允许可信地执行敏感操作，如金融交易。对于企业来说，访问控制确保通过现有的单点登录机制无缝安全地访问公司数据，从而显著增强可用性和可管理性。

随着 MCP 服务器部署到互联网上，有效的扩展对于处理大容量请求变得至关重要。实现这一点的一个关键推动因素是在协议层面采用可流式处理的 HTTP 方法。这种方法避免了长连接，同时在需要时保持双向性，通过微服务反映了 REST API 的可扩展性。

为了进一步推进 MCP 的普及，创始人和贡献者正在积极开发协议的下一个版本。在主题演讲结束时，Parra 强调了他对 MCP 未来特别感兴趣的关键领域：

首先，增强的代理式行为是一个重要的焦点。未来的迭代将支持更复杂的代理式异步任务执行，这对于长期运行的任务至关重要，并通过更好的引出机制改善人机交互，如提示用户反馈或引出同意条款。其次，为了应对 MCP 的快速普及所带来的挑战，提高可发现性已经迫在眉睫。官方注册表 API 将很快可用，使 MCP 客户端和用户能够轻松找到相关和可信的 MCP 服务器。

最后，培养开发者生态系统仍然至关重要；官方的 Ruby 和 Go SDK 正在开发中（谷歌为 Go SDK 做出了贡献），扩展了构建 MCP 服务器和客户端的可用工具。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/07/mcp-summit-ai-future/