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MCP:炒作還是AI新行標?

發布于 2025-4-7 00:34
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Model Context Protocol(MCP)最近在全網引發熱議——它真有實際價值,還是只是營銷號的氛圍感?LangChain 的 CEO Harrison Chase 和 LangGraph 負責人 Nuno Campos 針鋒相對,探討 MCP 是否真的值得關注。

Harrison:MCP 在你想要為一個你無法控制的智能體提供工具時就會變得有用。

如對Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf 這些應用,用戶無法控制底層的智能體,而智能體本身只具備一些內置工具。

但若我想讓它使用一個默認沒有的工具呢?就需要某種協議,否則智能體根本不知咋調用這工具。

此外,我認為 MCP 對非開發者創建智能體也會很有幫助。目前趨勢,讓領域專家能夠構建智能體,而無需技術背景。這些用戶可能不會(或不愿)直接修改智能體的邏輯,但他們肯定希望給智能體添加一些工具。MCP此時就很有價值。

Nuno:我覺得你低估智能體與工具的適配度。確實,如果 Windsurf(假設它自帶的網頁搜索工具很差)支持用戶替換成一個更好的,那可行。但這不算真正的使用場景。

更吸引人的場景:用戶能僅靠一個神奇工具,就讓 Cursor 獲得連其開發者都沒想象過的新能力。但現實大多行不通。我見過的生產環境下,智能體的系統消息、架構甚至其他部分都必須根據所使用的工具進行調整。

Harrison:好吧,這些智能體的準確率可能達不到 99%……但即使不完美,它們仍可足夠實用,不是嗎?工具的描述和指令確實很重要,但我們也知道:

  • MCP 提供了工具定義——而好的 MCP 服務器可能比用戶自己隨便寫的描述更詳細
  • MCP 允許提供提示詞(prompts)——用戶可在這里加入額外的使用說明
  • 隨底層模型進步,智能體調用工具的能力會越來越強

我不認為 MCP 及其工具調用能力能直接催生出下一個 Cursor,但它仍有一定價值,尤其在內部或個人智能體場景。

Nuno:但我們的工具調用測試表明,即便在專門為某些工具優化的智能體,當前模型的調用正確率只有 50%。如換成 MCP 這種通用協議,成功率恐怕更低。而即使個人智能體,一半的調用都失敗,這也沒啥用吧?

而且的確,模型會變更強,但用戶期望值也提高。貝索斯說:“客戶的期望永遠不會靜止不變——它們只會不斷上升。這是人性。”

如果你能掌控整個產品——UI、提示詞、架構、工具——你就能滿足這些期望。否則,Good luck!

Harrison:模型能力會持續進步,我愿意賭這點。所以無論當前智能體的成功率多少,未來只會更高

我覺得正確比較方式不是拿 MCP 智能體 V.S 高度定制化智能體,而是看 MCP 能否提供靈活的集成能力

就像 Zapier 讓你能將郵件連接到 Google Sheets、Slack 等。現實中有無數可能工作流,而 MCP 可讓用戶自己去創建它們,而不必等一個專門智能體來適配每種需求。

你覺得這個 Zapier 的類比如何?

Nuno:LangChain兩年前就已提供包含 500 個工具的庫,但我很少看到它們被真正用于生產環境。這些工具都遵循同樣的“協議”,可兼容任何模型,也可隨意替換。那 MCP 又有啥不同?是因為 MCP 的“優秀形態”要求用戶在本地終端里跑無數個服務器,還只能兼容桌面應用?這可不算優勢……

老實說,我覺得 Zapier 已經是 MCP 的上限 。

Harrison:MCP 工具和 LangChain 工具最大區別在:MCP 不是為智能體開發者設計。其最大價值在于讓用戶能為一個自己無法開發的智能體添加工具。

若我是一個開發,要從頭構建一個智能體,我不會用 MCP。但 MCP 目標用戶不是開發者,而是希望拓展現有智能體能力的普通用戶。MCP 讓非開發者也能給智能體添加工具,而 LangChain 工具更適合開發者使用。市場規模,非開發者數量遠大于開發者。

至于 MCP 目前形態,確實糟糕。但它未來會改進,設想的 MCP 未來形態:用戶可一鍵安裝 MCP 應用(無需再在本地終端跑服務器),而且能在 Web 端使用。我相信 MCP 正朝這方向發展。

你覺得 MCP 需要哪些改進?如果改進到位,你會認為它有價值嗎?

Nuno:好吧,聽起來 MCP 需要變成 OpenAI 的 Custom GPT,那它現在的熱度才合理。但Custom GPT 本身也沒那么火。MCP 又有啥獨特?

Harrison:其實,MCP 更像 OpenAI 的 插件(Plugins),但它們也沒成功 ?? 說實話,我幾乎沒用過插件,所以可能對它們的情況了解不深。但我認為:

  • MCP 的生態系統已經遠超當年的插件生態
  • 現在的模型比當時的插件時代更強,能更好利用這些工具

Nuno:嗯,我不太確定 MCP 生態真的比插件更大。我隨便搜了一下,就找到一個 MCP 服務器目錄,目前上面列出 893 個服務器。而你可能只是看到 Twitter 上 MCP 相關的討論比較多 ??。

回到你的問題,如果 MCP 想要成為 AI 發展史上的一個重要章節,而不僅僅是個小插曲,它需要:

  1. 降低復雜度——為啥一個工具協議還要負責處理提示詞和 LLM 生成?
  2. 簡化實現——為啥一個工具協議需要雙向通信?我看過官方解釋,但光是為能接收服務器日志就這么做?不合理。
  3. 支持服務器端部署——一個無狀態協議才是關鍵,LLM 時代也不能忽視已有的在線擴展經驗。而一旦能用于服務器,還涉及身份認證(auth),分布式環境下不易解決。
  4. 彌補質量損失——智能體隨意調用陌生工具,往往會導致體驗下降,如何彌補?

Harrison:你說的對,我可能確實受到 Twitter 上最近 MCP 討論的影響。但同時,Twitter 上也有很多懷疑的聲音!

所以,你認為 MCP 是曇花一現,還是未來標準?

本文轉載自??JavaEdge??,作者:JavaEdge

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