Model Context Protocol（MCP）和代理技术正在成为解决现有AI工具问题的革命性方法。随着AI代理开始走出聊天室，执行多步骤任务、协调工作流程以及自主操作的需求日益增长，MCP为这些挑战提供了高效的系统解决方案。 现有AI工具的问题 目前的AI工具虽然功能强大，但在实际使用中仍存在不少局限性。首先，每个工具基本都是一个小API集成，导致模型在处理多任务时容易遗忘或猜错。其次，LLM不善于记住多步骤任务，因此无法有效执行复杂的操作流程。此外，API的演变和文档更新使得之前的代理功能变得不稳定，形成了 fragile 的提示工程。最后，供应商锁定问题使得切换AI平台变得困难，需要重新编写函数描述和系统提示。 MCP的工作原理 MCP通过三层架构解决了这些问题： 客户端：客户端是用户实际使用的应用程序，如Cursor或Claude Desktop，负责处理用户、AI模型和MCP服务器之间的通信。 MCP服务器：作为中介，MCP服务器提供上下文、工具和提示，帮助模型更有效地理解和执行任务。 外部系统：这些平台（如Discord、Notion或Figma）执行具体的任务，但不会改变API。 MCP的核心在于其三层架构的明确分工： 模型交换上下文：确保模型能够理解任务指令。 上下文交换协议：结构化方式让模型记住关键细节并使用工具。 协议交换运行时：模型在实际环境中执行任务的环境。 实践案例 MCP已有多个实际应用案例，展示了其强大功能： Gmail MCP服务器：通过简单命令行操作，用户可以在Cursor中自动化处理邮件，如搜索、发送和管理电子邮件。 YouTube MCP服务器：允许用户查询视频、获取统计数据等。 Ahrefs MCP服务器：集成SEO和营销平台，执行关键词研究、反链分析等任务。 Ghidra MCP服务器：利用逆向工程技术，进行二进制分析和方法重命名。 Figma MCP服务器：生成现代感的登录界面设计，并进行直接修改。 Blender MCP服务器：连接Blender和Clara AI，用户可通过提示创建和操作3D场景。 代理的概念和发展 代理（Agency）是指实体在特定环境中自我行动和决策的能力。基于大语言模型（LLM）的代理通过工具与环境互动，具备自主完成任务的能力。2025年，代理领域出现了两个重要的发展： MCP：由Anthropic开源，提供了一个通用标准连接AI代理和数据源，类似“即插即用”的USB标准。 A2A：由Google开发，标准化了代理间的通信协议，使得代理可以更加灵活地协同工作。 代理评价框架 评价AI代理的技术指标比传统大语言模型更为复杂。常见的方法包括使用另一个LLM作为评判者，或建立专门的评价框架，如Agent Application Evaluation Framework（AAEF），它评估代理在工具使用、记忆一致性、战略规划及组件协同方面的表现。 行业评价与背景 业内人士普遍认为，LLM代理的出现标志着AI技术在处理复杂任务方面迈出了重要一步。Anthropic和Google等公司推动的MCP和A2A标准将大幅提高代理系统的互操作性和可扩展性。此外，LangGraph和MetaGPT等框架也为开发者提供了快速实现代理系统的工具，使得代理技术的应用更加广泛和实用。 尽管MCP和代理技术仍面临一些挑战，如性能开销、信任问题和安全标准等，但随着研究的深入和技术的成熟，这些挑战有望逐步克服。MCP和代理技术正迅速发展，未来将成为解决现实世界复杂任务的重要工具。 背景补充 Model Context Protocol（MCP）是一种由Anthropic开源的新标准，旨在连接AI代理与外部数据源，使其更高效地执行多步骤任务。业内专家认为，MCP及其相关技术将大幅提升AI代理的灵活性和自主性，进一步推动AI技术的广泛应用。Google也在这一领域提出了Agent to Agent协议（A2A），标准化代理之间的通信，增强系统可靠性。随着更多平台的支持，MCP和A2A有望引领下一代AI工具的发展潮流。