作者： Augusto Marietti（Kong CEO & 联合创始人）、YJ Lu（Teachers’ Venture Growth 总监）、Yiran Wu（Teachers’ Venture Growth 投资分析师）
过去几年，AI 以史无前例的速度发展。从传统机器学习系统跃迁到能写作、编程、推理的生成式 AI 模型，这一变化彻底改变了我们与 AI 的互动方式。但旅程并未结束。
我们正进入一个新的阶段：具备上下文理解与自主行动能力的 Agentic AI（代理式 AI）。它们能自主设定目标、执行任务，并且几乎不需要人工干预。
支撑这一转变的核心是 Model Context Protocol（MCP）模型上下文协议 —— 一个新兴标准，用于将基于提示的生成式 AI 模型连接到真实世界的数据、工具与操作。
直到最近，大多数前沿大模型都运行在“围墙花园”中：
它们能理解用户提示并生成文本，但无法标准化地访问个人或企业数据、内部工具、API 或其他关键上下文来源。
企业若想让模型具备上下文能力，只能构建昂贵、脆弱且难以维护的定制集成（“胶水代码”）。
2024 年 11 月，Anthropic 推出开源框架 MCP，旨在通过通用协议将上下文引入 LLM，使其能发现、调用并认证外部系统的 API。
MCP 很快成为行业标准，被 OpenAI、Google 等巨头采用。
随着生态成熟，AI 系统将能在不同工具之间保持上下文，实现可持续的架构。
在 MCP 之前，每个 LLM 都有自己的插件格式，需要为每个工具写独立的集成代码，形成 N × M 的复杂矩阵。
MCP 将这一矩阵折叠为一个供应商中立的系统，通过定义清晰的角色（host、client、server），让工具能以一致方式被发现与调用。
只需为每个上下文源构建一个 MCP server，任何兼容 MCP 的 AI 助手都能像使用工具箱一样使用它。
流程如下：
最重要的是：不再需要 N × M 的胶水代码。
科技行业并非第一次需要通用标准来实现规模化。
API 曾是软件互联的关键：
它定义了软件之间如何交流、返回什么、如何安全交换信息。
API 真正爆发是在 REST、JSON、OAuth 等标准化之后，开发者终于能以可移植、可预测的方式构建软件。
这催生了 Stripe、Twilio、Plaid 等“API 即业务”的公司。
MCP 正在走类似的道路：
标准化模型访问工具与数据的方式。
随着 MCP 采用率提升，我们将看到 API 生态曾经出现的配套设施：
注册表、可观测性、审批系统、策略引擎、更好的工具链等。
我们押注两个方向：
Anthropic 的 MCP
正成为连接 LLM 与工具/数据的行业标准，为代理式工作流与多代理系统（A2A）奠定基础。
Kong
将其在 API 管理领域的领先地位扩展到 AI 连接层，成为企业系统与新一代 AI 代理之间的“连接组织”。
Anthropic 推出 MCP，是因为 AI 的未来不仅在于更大的模型，还在于将模型连接到正确的上下文。
2025 年 5 月，Anthropic 发布 Integrations，将 MCP 支持扩展到 Claude API，使 Claude 能无代码连接任何远程 MCP server。
未来路线图从单一代理转向多代理协作（A2A）：
AI 将从单一助手变成专业代理网络。
Kong 正将其 API 管理平台扩展到 AI 连接层，推出：
Kong 的愿景是：
“没有 API，就没有 AI。”
2025 年 12 月，Anthropic 将 MCP 捐赠给 Linux 基金会旗下的新机构 Agentic AI Foundation（AAIF）。
AAIF 由 Anthropic、Block、OpenAI 共同创立，并获得 Google、Microsoft、AWS、Cloudflare、Bloomberg 支持。
MCP 的开源治理模式类似 Linux、Kubernetes、Node.js、PyTorch 等项目，预计将加速其采用。
目前 MCP 已实现：
MCP 正从开发者框架走向下一代 AI 工作流的关键基础设施。
MCP 通过提供一个中立、通用的语言，让模型能访问工具、数据与系统，从而降低摩擦、提升互操作性。
随着采用率提升，我们将看到类似 API 生态的爆发：
但机会伴随风险：
生态必须在开放与安全之间取得平衡。
标准本身不会改变世界，生态系统才会。
如果成功，MCP 将成为未来几十年 AI 智能如何被封装、共享与扩展的基础设施。
(文章来源otpp.com )
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