Anthropic 正在提议一种新的标准，用于将 AI 助手连接到数据所在的系统。
这种标准被称为 Model Context Protocol，简称 MCP。Anthropic 表示，这一今天开源的标准可以帮助 AI 模型生成更好、更相关的查询响应。
MCP 允许模型——不仅限于 Anthropic 的模型——从诸如商业工具和软件等来源获取数据来完成任务，同时还可以从内容存储库和应用开发环境中提取数据。
“随着 AI 助手逐渐被广泛采用，行业已经在模型能力上投入了大量资源，迅速在推理和质量上取得了进展，”Anthropic 在其 博客文章 中写道，“然而，即使是最先进的模型也受到其与数据隔离的限制——被信息孤岛和遗留系统困住。每个新的数据源都需要自定义实现，使得真正的互联系统难以扩展。”
MCP 表面上通过一个协议解决了这一问题，该协议使开发人员能够在数据源和 AI 驱动的应用（如聊天机器人）之间建立双向连接。开发人员可以通过“MCP 服务器”公开数据，并构建“MCP 客户端”（例如应用和工作流）来按需连接这些服务器。
Anthropic 表示，包括 Block 和 Apollo 在内的公司已经将 MCP 集成到其系统中，而 Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等开发工具公司正在将 MCP 支持添加到其平台中。
“开发人员现在可以基于一个标准协议构建，而无需为每个数据源维护单独的连接器，”Anthropic 写道。“随着生态系统的成熟，AI 系统将在不同工具和数据集之间移动时保持上下文，取代当今碎片化的集成方式，形成一种更可持续的架构。”
开发人员现在可以开始使用 MCP 连接器进行构建，而订阅 Anthropic 的 Claude Enterprise 计划的用户可以通过 MCP 服务器将公司的 Claude 聊天机器人连接到其内部系统。Anthropic 已分享了用于企业系统（如 Google Drive、Slack 和 GitHub）的预构建 MCP 服务器，并表示将很快提供用于部署支持整个组织的生产级 MCP 服务器的工具包。
“我们致力于将 MCP 构建为一个协作的开源项目和生态系统，”Anthropic 写道。“我们邀请 [开发人员] 一起构建具有上下文感知能力的 AI 的未来。”
理论上，MCP 听起来是个好主意。但尚不清楚它是否会获得广泛支持，特别是在像 OpenAI 这样的竞争对手中，这些公司可能更希望客户和生态系统合作伙伴使用 它们 的数据连接方法和规范。
事实上，OpenAI 最近 为其 AI 驱动的聊天机器人平台 ChatGPT 引入了一项数据连接功能，该功能允许 ChatGPT 在面向开发者的代码编辑应用中读取代码——这与 MCP 推动的用例类似。OpenAI 表示计划将这一名为 Work with Apps 的功能扩展到其他类型的应用，但它选择与紧密合作的伙伴实施，而非开源底层技术。
此外，MCP 是否如 Anthropic 所声称的那样有益和高效仍有待观察。例如，该公司表示 MCP 可以使 AI 机器人“更好地检索相关信息，从而进一步理解与编码任务相关的上下文”，但公司并未提供任何基准测试来支持这一说法。
