主要观点：过去十年 API 发展，如今 AI 时代出现 MCP 服务器，虽有优势但也带来技术债务等风险，需谨慎使用。
关键信息：

• MCP 服务器能通过编排后端调用等将 AI 引入流程，适合处理文档不全等问题的团队，但存在绕过分层架构等风险。
• 当前 API 生态缺乏业务流程文档，API 对 AI 不友好，MCP 虽可嵌入逻辑但可能违背架构最佳实践。
• 要避免 MCP 重蹈 BPEL 等覆辙，可通过改善 API 文档、拥抱事件驱动架构等方式。
  重要细节：
• MCP 接受自然语言指令， orchestrate 后端，返回适合 LLM 或人类消费的响应，抽象基础设施复杂度。
• 缺乏业务流程文档导致开发和 LLM 猜测，OpenAPI 等对 AI 不友好需 MCP 嵌入逻辑。
• MCP 直接查询数据库等打破关注点分离，使流程难调试等，长期维护复杂。
• 过去 BPEL 等曾有类似承诺但实际问题多，最终转向其他架构，MCP 有重蹈覆辙风险。
• 应改善 API 文档、拥抱事件驱动架构、使用现有集成模式、谨慎管理 MCP 使用等。