Anthropic发布Model Context Protocol（MCP）到现在仅仅过去几天时间，但从当前官方的 MCP server 来看，其已经初步形成了一定的生态。
在 GitHub 上官方发布的 MCP server 来看，地址为https://github.com/modelcontextprotocol/servers，相比第一天发布，已经多了 GitLab、Git、Sqlite等几个非常实用的 server。
除了这些，更是增加了社区提供的 server，目前 Cloudflare、Raygun 已经提供了 server 可以集成实用。
这些是已经可以直接使用的，在项目的 Pull request 中，我们可以看到更多让我们感到惊喜的 server 正在开发中。比较重磅的就有如下一些：
- mysql server
- AWS server
- Obsidian server
- BigQuery server
- notion server
- line server
- todoist server
- discord server
- 等等
这些有数据库的 server，aws 等服务商，以及各种笔记软件 notion、obsidian，甚至任务管理软件 todoist，社交软件 discord等。 可见各个行业对开发并集成 mcp server 有着极大的热情。
# 大模型CMP的生态分析
以目前的形势来看，大模型的 mcp 生态趋势将围绕着如下三个核心点进行展开：
一、功能扩展
各类企业服务集成：Jira/cloudflare/Safesforce
当前企业服务集成已经显示出明显的发展方向。以 Jira 为例，MCP 可以让 AI 直接管理项目任务、跟踪问题进展、分析开发效率。这种集成不仅仅是简单的 API 调用，而是让 AI 真正理解业务流程并做出智能决策。例如，AI 可以基于历史数据自动评估任务工时，或在检测到项目风险时主动发出预警。
Cloudflare 的集成则展示了 MCP 在基础设施层面的潜力。AI 可以通过 MCP 监控网络性能、管理安全策略、优化资源配置。这种深度集成让 AI 成为 DevOps 团队的得力助手。
数据分析工具：Excel/PowerBI/Tableau
在数据分析领域，MCP 正在改变分析师与工具交互的方式。当 Excel、PowerBI 这样的工具通过 MCP 接入 AI 后，数据分析将变得更加智能和直观。分析师可以用自然语言描述需求，AI 就能自动生成相应的图表和分析报告。更重要的是，AI 能够主动发现数据中的异常和趋势，提供更有价值的洞察。
AI 模型链接器：本地 LLM/专业领域模型
MCP 在 AI 模型连接方面的作用尤其重要。它不仅能让本地部署的 LLM 与云端服务无缝协作，还能实现不同专业领域模型的协同工作。例如，医疗诊断可以同时调用影像识别模型和病历分析模型，让诊断结果更加准确全面。
业务系统适配：ERP/CRM/OA
在业务系统方面，MCP 正在成为连接传统系统和 AI 能力的关键桥梁。通过 MCP，ERP 系统可以获得智能决策支持，CRM 系统可以实现更精准的客户洞察，OA 系统则能提供更智能的工作流程支持。
二、使用场景
企业知识库智能助手
企业知识库的智能化是 MCP 最有价值的应用场景之一。AI 通过 MCP 不仅能够检索文档，还能理解文档间的关联，回答复杂问题，甚至基于已有知识推导出新的见解。这大大提高了企业知识的利用效率，加速了新员工的培训过程。
数据分析自动化
在数据分析自动化方面，MCP 让 AI 能够自主完成从数据收集、清洗、分析到可视化的全流程工作。更重要的是，AI 能够理解业务上下文，提供符合实际需求的分析结果。这不仅提高了效率，还降低了对专业分析师的依赖。
开发辅助工具
作为开发辅助工具，MCP 让 AI 能够直接与开发环境交互。它可以帮助审查代码、提供重构建议、自动生成测试用例。未来，它甚至可能成为开发者的”结对编程”伙伴，大幅提升开发效率。
流程自动化
在流程自动化方面，MCP 的优势在于它能让 AI 理解并优化整个业务流程。它不仅能执行预定义的自动化任务，还能根据情况动态调整流程，处理异常情况，实现真正的智能化自动化。
三、商业模式
专业版 MCP
专业版 MCP 服务器将针对企业级需求提供更强大的功能和更好的性能。这包括更高的并发处理能力、更严格的安全控制、更完善的审计功能等。这种收费模式能够支持持续的技术创新和服务改进。
服务器 企业定制开发
针对特定行业或企业的定制开发将成为重要的商业模式。这不仅包括开发特定的 MCP 服务器，还包括与现有系统的深度整合、特定场景的优化等。这种定制化服务能够为企业创造更大的价值。
托管服务
托管服务将降低企业使用 MCP 的门槛。企业无需关心服务器的部署和维护，只需选择需要的功能并按使用量付费。这种模式特别适合中小企业，让它们也能享受到 AI 带来的便利。
技术支持服务
专业的技术支持服务将确保企业能够顺利应用 MCP。这包括实施咨询、培训服务、问题诊断和解决等。优质的技术支持将成为 MCP 服务商的重要竞争力。
# MCP 是什么：不至于协议的协议
MCP（Model Context Protocol）本质上是一个让 AI 模型安全地访问外部工具和数据的协议。但它的意义远不止于此 – 它是连接 AI 能力与现实世界的桥梁。通过 MCP，Claude 这样的 AI 助手可以”看到”文件系统、”操作”数据库、”使用”各类工具，极大扩展了 AI 的实际应用范围。
MCP 的生态，也正在形成新的新软件范式。目前，它已经有了其标准协议、SDK以及安全框架。也有了其官方服务和社区贡献。
# MCP带来的个人机遇和挑战
作为开发者或技术从业者，MCP 的出现为我们提供了全新的技术学习和职业发展方向。传统的开发工作往往局限于特定的技术栈，而 MCP 的出现让我们有机会将 AI 能力无缝整合到各类系统中。这意味着我们可以开发更智能、更有价值的应用，同时提升自己的技术深度。
例如，一个后端开发者现在不仅要懂得传统的数据库操作和 API 开发，还可以通过 MCP 将大语言模型的能力整合到系统中。这种技能组合将变得越来越有市场价值。想象一下，当你能够开发一个智能化的代码审查系统，它不仅能检查代码规范，还能理解业务逻辑并提供改进建议，这样的能力在未来必然更受欢迎。
MCP 的开放性为个人创业者提供了难得的机会。由于 MCP 降低了 AI 能力的接入门槛，个人开发者可以专注于特定垂直领域，开发专业的 MCP server。这些 server 可以针对特定行业或场景，提供更有针对性的解决方案。
但是，其极大的提高效率的同时，也会极大的拉开人与人之间的距离。当然，这点也是无可避免的。
