主要观点：AI 代理有望彻底改变信息交互和自动化任务，但需有效利用外部资源和工具，而 Model Context Protocol（MCP）旨在解决这一问题，它是一个开放的通用标准，可连接 AI 代理与所需工具和数据，能带来诸多益处，如减少碎片化、提高互操作性、实现未来证明和工具民主化等，并在多个领域有实际应用和广泛采用。
关键信息：

• MCP 是基于 JSON-RPC 2.0 的开放标准，定义了 AI 代理与外部能力的交互协议，包含主机（Host）、客户端（Client）、服务器（Server）等组件及工具、资源、提示、采样等功能。
• MCP 带来的益处包括从 M×N 碎片化到 M+N 模块化、提高互操作性、未来证明和工具民主化等。
• 实际案例如 Block 的“Goose”企业 AI 代理和开发者工具中的 MCP 应用，以及在 LangChain、CrewAI 和 AutoGen 等开源框架中的集成。
• MCP 提升了 AI 代理的能力，如增强记忆和状态持久性、工具互操作性和高级多代理工作流基础等。
• MCP 在企业自动化、开发者工具、多系统工作流和开放生态系统等方面有实际应用和广泛采用。
  重要细节：
• MCP 连接通常是有状态的，使用不同的传输协议，如本地连接的 STDIO 和基于 Web 的 HTTP + SSE 或 Streamable HTTP。
• 在不同案例中，MCP 用于实现 SQL 生成与执行、内部服务集成、操作自动化等，如 Goose 可通过 MCP 连接器执行 SQL 查询和与内部服务交互。
• 在开源框架中，LangChain 可通过 langchain-mcp-adapters 包连接 MCP 服务器工具，CrewAI 可使用 MCPServerAdapter 连接 MCP 服务器，AutoGen 可通过 McpToolAdapter 利用 MCP 工具。
• MCP 实现了外部化长期记忆、共享上下文和持久任务状态等，促进了工具互操作性和多代理协作，如在多系统工作流中可连接多个 SaaS 应用和内部系统。