MCP 会成为下一个 HTTP 吗？看懂 AI 交流的下一个前线

MCP 会成为下一个 HTTP 吗？看懂 AI 交流的下一个前线

还记得互联网刚起步那会儿吗？各种协议乱七八糟，访问方式千奇百怪。后来有了 HTTP（超文本传输协议）。它不只是个协议，而是那个 标准化了浏览器与服务器如何沟通的协议，解锁了如今互联互通、可交互的网络世界。HTTP 提供了一种通用语言，让信息可以自由流动。

时光快进到今天的 AI 革命。我们在跟越来越强大的大语言模型（LLM）和 AI 代理打交道，可很多交互却显得割裂：模型常常幻觉，难以无缝接入实时信息和工具，也很难真正替用户办事。每次请求几乎都是孤立处理。

这就引出了一个关键问题：我们是不是快要为 AI 交互构建一个新的基础协议层？像 Model Context Protocol（MCP）这样的东西，会不会像当年的 HTTP 对 web 一样，成为 AI 时代的基石？

Model Context Protocol（MCP）是什么？

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，用来标准化应用如何把上下文提供给 LLM，以及 AI 助手如何连接到数据所在的系统，比如内容库、业务工具、开发环境。把它想成 AI 应用领域的 "USB-C"，让模型能够用统一的方式接入各种数据源和工具。它的核心目标，就是让 LLM 和 AI 系统获取所需上下文，从而给出更好、更相关的响应。

MCP 解决了模型与数据源隔绝的问题------每接入一个新源都得写一次定制集成。MCP 提供的是一个单一、开放的标准，而不是碎片化的定制方案。
技术上 ，MCP 在 LLM 应用（称为 host，如 AI 聊天界面或 IDE）与外部数据源及工具（通过 server 提供）之间实现无缝集成。host 里有 client，与这些 server 建立连接，通信通过 JSON-RPC 2.0 的有状态 消息完成。

MCP 标准化框架包括：

• 共享上下文信息 ：把相关数据（resources）提供给语言模型或用户。

• 开放工具与能力 ：允许 AI 模型执行 server 提供的函数或工具，需用户明确授权以保证安全。

• 构建可组合工作流 ：用模板消息（prompts）创建集成式工作流。

归根结底，MCP 想用更简单、可靠、可扩展的方式，给 AI 系统安全的双向访问，让它们拿到所需数据和能力，取代碎片化的集成。

HTTP 的类比：启蒙式革命

HTTP 的妙处不只是技术规格，而是它作为"赋能者"的角色。通过定义简单、标准的资源请求与响应方式，它催生了整个 web 生态的大爆发，为网络世界铺设了轨道。

MCP 在 AI 领域潜力相似。就像 Language Server Protocol（LSP）把编程语言支持标准化集成到 IDE，MCP 想把上下文和工具的整合方式标准化到 AI 应用生态里。标准化上下文管理和通信后，它可以：

• 解锁有状态且能办事的 AI ：超越简单问答，变成能利用外部数据和工具的持续、上下文感知助手。

• 促进互操作 ：为不同的 AI 模型、平台、工具构建共同语言，便于在 LLM 供应商间切换。

• 加速开发 ：提供标准化的积木和越来越多的现成集成，而不用重复造轮子。

就像 HTTP 普及了信息访问，MCP 有望普及打造复杂、集成式 AI 系统的能力，用更可持续的架构替代今天碎片化的做法。

核心差异：起源与焦点

虽然影响可类比，MCP 与 HTTP 还是有显著不同：

• 起源和目的 ：HTTP 源于链接、检索静态超文本文档的需求；MCP 源于现代 AI 的复杂需求------让 LLM 应用无缝接入外部数据和工具获取上下文，聚焦于连接 AI 助手与数据所在系统。

• 信息类型与交互方式 ：HTTP 主要在无状态的请求-响应模型中传输定义明确的资源（HTML、JSON、图片等）。MCP 管理的是动态演变的上下文，包括数据资源、可执行工具、工作流提示，采用 JSON-RPC 2.0 的有状态 双向连接。

• 架构 ：HTTP 用客户端-服务器模式侧重资源检索；MCP 的 client-server 架构更具体------host（LLM 应用）、client（host 内连接器）、server（提供上下文/工具）。

• 发展路径：HTTP 由学术界和 IETF 等组织演进；MCP 起源于 Anthropic 的开源倡议，正以开放标准协作开发，并借鉴了 LSP 等协议。

另一个类比：图书馆

再换个角度：

HTTP 像旧式图书馆的气送系统

• 你写一张单子，只能请求一本特定书（就像 URL）。

• 把单子塞进管道（发 HTTP 请求）。

• 某处的图书管理员找到那本书，只把那本书送回给你（HTTP 响应）。

• 想要别的书、地图或用复印机？得再写一张单子。系统只负责取指定物件。

MCP 像现代图书馆的统一服务台

• 你走向服务台（AI 应用/host），提出研究目标（任务）。

• 管理员用统一电脑界面（MCP）连接所有馆藏与工具。

• 通过这个系统，他们可以：

• 搜索主目录、专业数据库、数字档案（访问资源/上下文）。

• 操作打印机、扫描仪、缩微胶片，甚至申请馆际互借（使用工具）。

• 访问在线期刊或外部学术门户（连到不同 server）。

• 记录你的研究笔记并根据进展推荐材料（维护上下文）。

• 引导你完成研究流程（提示/工作流）。

关键就在于这套**标准化系统（MCP）**让管理员（AI host）能无缝协调各种信息和工具，帮你实现整体目标，而不仅是一次次单件取书。

MCP 对开发者的重要性

向上下文感知 AI 转型，对开发者意味着：

• 更丰富的用户体验 ：打造能用外部工具和数据完成复杂任务的 AI 代理，真正互动。

• 效率与灵活性 ：接入现成集成，省去重复写连接器，并更容易切换 LLM 提供商。

• 安全落地 ：借助 MCP 规范中以安全和用户同意为核心的最佳实践，保护数据访问。

• 全新应用范式：让生成式 AI 与实时数据、外部系统交互无缝融合，孕育新类型应用。

在 Google Cloud 上用 MCP 构建未来

随着这些新协议和模式出现，稳健、灵活的平台至关重要。Google Cloud 提供构建和部署下一代上下文感知 AI 应用所需的工具与基础设施：

• 智能模型与平台 ：Vertex AI 是端到端 AI 平台，可训练、微调并部署强大的基础模型，还提供 Vertex AI Agents，善于理解上下文、语言细微差别并编排复杂任务------这些都是利用 MCP 概念的核心能力。平台上既有 Gemini、Imagen、Veo2、Lyria 等自家模型，也有 Claude、Llama、Gemma 等第三方与开源模型。

• 可扩展的有状态部署 ：管理上下文或充当 MCP 中介的服务器逻辑，需要能高效处理状态并扩展的基础设施。Google Kubernetes Engine（GKE）支持 StatefulSets，非常适合需要持久身份和存储的工作负载------比如管理用户会话和上下文数据库。Vertex AI Agent Engine 还提供托管运行环境，开发者可用 LangGraph、Agent Development Kit 或 CrewAI 写自定义代理逻辑，Google Cloud 负责扩缩、安全和基础设施。

• 无缝数据与工具集成：MCP 的生命力在于连接模型与外部系统。Google Cloud 的数据库（Cloud SQL、Spanner、Firestore）、消息服务（Pub/Sub）和 API 管理工具，让整合这些关键组件变得容易。

前路

MCP 会是新的 HTTP 吗？也许不是字面意义的"一对一替代"。HTTP 仍是 web 的支柱。但就"标准化基础通信层、催生创新浪潮"的潜在影响而言，两者确有相似之处。

AI 亟需标准化的上下文管理。MCP 提供了一个通用、开放的标准，用单一协议替代碎片化集成。无论最终是 MCP 还是一系列相关协议，这一层都对突破当今 AI 限制至关重要。想构建真正互动、集成、智能的明日应用，开发者必须理解并准备迎接这一变革。