主要观点：

• 作为软件工程师，多年来掌握了 API 集成艺术，但随着人工智能发展，软件系统通信方式需转变。
• API 虽助力软件开发，但对智能系统有固有局限，如无状态、范围固定等。
• 大型语言模型如 GPT-4 等使软件能自主推理、计划和行动，需自动与多服务工具交互。
• Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）为 AI 代理创建标准化层，引入工具、资源、提示模板三个基本原语，实现动态发现。
• 以 DevOps 助手为例，传统 API 方法繁琐且维护成本高，MCP 可实现动态服务发现和自动协调复杂工作流。
• MCP 基于客户端-服务器模型，具有语言无关、传输灵活等优势，可根据场景选择使用 MCP 或传统 API。
• MCP 代表智能系统与数字世界交互方式的转变，是 AI 驱动应用的重要发展方向。

关键信息：

• API 帮助实现软件开发革命，但对智能系统有局限，如无状态设计等。
• 大型语言模型开启智能系统时代，需自动与多服务交互。
• MCP 引入三个原语实现动态发现，如列出可用工具等。
• 以 DevOps 助手为例对比传统 API 和 MCP 方法的差异。
• MCP 基于特定技术架构，具有多种优势。
• 需根据场景选择使用 MCP 或传统 API。
• MCP 代表智能系统交互方式转变，是未来发展方向。

重要细节：

• 如 Stripe 支付 API 和 GitHub 的 REST API 等成功案例。
• MCP 操作的客户端-服务器模型及使用的 JSON-RPC 2.0 等技术细节。
• 传统 API 和 MCP 在不同场景下的使用示例，如构建常规应用或 AI 应用等。