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近期，Model Context Protocol (MCP) 协议在技术圈引发热议。 LangChain CEO Harrison Chase 与 LangGraph 技术负责人 Nuno Campos 就此展开深度辩论——这项被热捧的协议究竟是未来标准，还是过眼云烟？我们整理了核心交锋观点。 本文改编自 LangChain 官方博客 In the Loop 专栏，技术细节可查阅 MCP 官方文档 。
▍MCP 的核心价值：非开发者友好的工具集成
Harrison（正方）：
「MCP 的核心价值在于： 让用户为不可控的 Agent 添加工具 。例如在使用 Claude Desktop、Cursor 等应用时，普通用户无法修改底层 Agent 的代码，但通过 MCP 协议就能为其扩展新工具。」
三大技术支撑：
- MCP 提供标准化的工具描述框架
- 支持通过提示词 (prompt) 引导工具调用
- 基础模型的工具调用能力持续进化
类比 Zapier 连接不同 SaaS 服务的能力，MCP 能让用户自由组合 AI Agent 与工具链，满足长尾场景需求。随着模型能力提升， 非开发者通过 MCP 定制个性化 Agent 将成为可能 。
▍反方论点：工具与 Agent 的适配困境
Nuno（反方）：
「现有模型在专为特定工具集优化的 Agent 中，工具调用正确率仅 50%。若强行通过 MCP 注入新工具，效果恐更不理想。」
四大现实挑战：
- 工具描述与 Agent 系统提示词需深度耦合
- 当前 MCP 需要本地部署服务，使用门槛高
- 缺乏服务端部署能力，难以应对规模化需求
- 权限验证等安全问题尚未解决
「用户期待永无止境」，Nuno 引用贝佐斯观点强调：只有全栈控制 UI、提示词、架构的团队，才能持续满足用户期待。
▍未来演进：从协议到生态的关键跨越
面对质疑，Harrison 描绘了 MCP 的进化蓝图：
- 一键安装 的 MCP 应用商店
- 网页端直接调用工具服务
- 更完善的开发者工具链
Nuno 则提出协议改良方向：
- 简化协议架构（剥离 LLM 补全功能）
- 建立无状态服务标准
- 构建分布式鉴权体系
- 提升工具- Agent 的兼容性补偿机制
▍技术人的终极之问
双方共识：当前 MCP 形态远未成熟，但作为 首个标准化工具协议 ，其潜力值得关注。正如 Harrison 所言：「我们正见证 AI 工具生态的 HTTP 协议诞生前夜。」
您如何看待 MCP 的未来？
今天的内容就到这里，如果老铁觉得还行，可以来一波三连，感谢！