OpenAI對競爭對手人為人類製定的標準模型上下文協(xié)議（MCP）的採用標誌著AI景觀的重大轉(zhuǎn)變。這個看似簡單的協(xié)議代表了AI與數(shù)字世界互動的基本變化。

將AI連接到現(xiàn)實世界

MCP的意義在於它有能力彌合大語言模型（LLM）和外部數(shù)據(jù)源之間的差距。當(dāng)前，大多數(shù)AI系統(tǒng)受其培訓(xùn)數(shù)據(jù)的限制，無需自定義編碼即可訪問外部信息。但是，MCP提供了標準化的通信語言，使AI可以與文件，數(shù)據(jù)庫和其他軟件無縫互動。作為擬人化的CPO，邁克·克里格（Mike Krieger）恰當(dāng)?shù)刂赋?，LLMS在連接到現(xiàn)有數(shù)據(jù)和軟件時最有效，這是MCP直接解決的功能。

克服AI隔離

孤立的AI系統(tǒng)的局限性很大。強大的LLM，例如Anthropic的Claude 3.7十四行詩和OpenAI的GPT-4O，雖然能夠進行複雜的任務(wù)，但不能直接訪問沒有定制集成的用戶數(shù)據(jù)或系統(tǒng)。這不僅僅是不便。它嚴重限制了AI的潛力。 MCP旨在通過啟用標準化連接來解決此“信息筒倉”問題。

標準化：技術(shù)命令

在整個歷史上，技術(shù)進步通常是由標準化驅(qū)動的。 MCP反映了這種模式，旨在為AI創(chuàng)建通用語言，就像USB統(tǒng)一設(shè)備連接或HTTP標準化的Web訪問一樣。其客戶端服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)允許開發(fā)人員創(chuàng)建MCP服務(wù)器，以揭示數(shù)據(jù)源，從而使AI客戶端請求信息和操作。真正的創(chuàng)新不是技術(shù)本身，而是它引入的標準化。

意外的合作和收斂性演變

Openai和Anthropic之間的合作，採用彼此標準的競爭對手非常出色。這反映了AI行業(yè)中的“收斂進化”，兩家公司都獨立地認識到對外部數(shù)據(jù)訪問的需求。開發(fā)人員對MCP的廣泛採用，將其與Google Drive和Slack等服務(wù)集成在一起，進一步強調(diào)了其價值。

從利基解決方案到行業(yè)標準

MCP從單個公司的解決方案到行業(yè)標準的旅程突出了網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的力量。它的快速採用反映了TCP/IP和JSON的成功故事，展示了小型創(chuàng)新如何改變整個生態(tài)系統(tǒng)。

AI互動的未來

MCP的影響是深遠的。它使AI助手能夠訪問實時信息，與私人數(shù)據(jù)（具有適當(dāng)授權(quán)）進行交互，並與各種系統(tǒng)集成。這種無縫集成有望將AI從故意的工具轉(zhuǎn)變?yōu)闊o形的助手，自然會增強我們的能力。 AI和數(shù)字世界之間的障礙終於崩潰了。

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