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在2023年全球AI工程化报告中，开发者面临的核心痛点排名前三的分别是：模型与业务系统集成复杂度（58%）、上下文管理碎片化（42%）、工具调用标准化缺失（37%）。传统API集成模式在对接大语言模型时暴露明显短板：RESTful接口无法承载动态上下文，GraphQL缺乏工具编排能力，gRPC则面临协议僵化问题。Model Context Protocol（MCP）的诞生标志着AI系统集成进入标准化新纪元。

一、MCP核心设计哲学

1.1 协议定位

作为AI原生（AI-Native）的通信标准，MCP重新定义以下三大交互维度：

• 上下文感知：支持多模态数据流（文本/图像/传感器数据）的动态嵌入
• 工具联邦：统一封装300+类常见工具（文件系统/浏览器/数据库等）
• 意图路由：基于语义解析的自动服务发现机制