主要观点：探讨为何 MCP 是 AI 工具集成难题中缺失的部分，介绍了通过“衍生思考链（Spin-off CoT）”模式实现 AI 与外部工具的集成，以及 MCP 使该模式更出色，还阐述了其对 AI 开发、工具提供方和终端用户的影响，指出未来 AI 系统将是可组合的，关键在于理解和实现这些模式。
关键信息：

• 传统 AI 工具集成混乱，每个工具都需定制代码，维护困难。
• 衍生 CoT 模式：AI 与工具交互时不中断主推理过程，而是生成子推理线程，如查询天气时的一系列操作。
• MCP 使衍生模式更简单：统一发现工具、自描述工具、标准化执行。
• 该模式像人类认知过程，能实现认知卸载，对 AI 开发、工具提供方和用户有重要影响。
• 未来 AI 系统将是可组合的，有专门推理核心、标准化工具生态和动态组合。
  重要细节：
• 以与 AI 助手讨论旧金山天气为例，说明背后的衍生 CoT 过程。
• 详细阐述 MCP 的三个方面，如统一发现工具的代码示例。
• 指出该模式的实际影响，如 AI 开发者可专注于编排逻辑等。