作者 | Rasmus Holm 译者 | 王强 策划 | 褚杏娟 MCP 是一个开放协议，它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以把 MCP 想象成 AI 应用 程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外设和配件的标准化方式一样，MCP 也提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。 —— Anthropic 我希望这到头来会是我自己的技能问题，也希望我遗漏了一些东西。 在过去的一段时间里，MCP（模型上下文协议）——它可以让 LLM 成为代理并与世界互动——真的 火了起来。这个想法很简单：让我们为 LLM/ 代理标准化一个 API，让它们与世界互动，并定下将这 些信息告知 LLM/ 代理的方式。 事情发展得非常快，IBM 最近发布了他们自己的 MCP"正交标准"，称为代理通信协议 (ACP)，紧随 其后，谷歌发布了 Agent2Agent (A2A)。 MCP 服务器和客户端每天都有新的构建和发布，可以在 mcp.so 和 pulsemcp.com 等网站上找到。 然而，让我惊讶的是成熟工程实践实在太少了。所有主要参与者都花费了数十亿美元来训练和微 ...

以下文章来源于硅星人Pro ，作者周一笑 本文来自微信公众号： 硅星人Pro （ID：gh_c0bb185caa8d） ，作者：周一笑，题图来自：AI生成 AI领域的互操作性标准之争正变得异常热闹。就在本周，Google DeepMind CEO Demis Hassabis宣布，将为其Gemini模型添加对Anthropic主导的模型 上下文协议MCP的支持，称其为 "一个优秀的协议，正迅速成为AI Agent时代的开放标准"。 这距离OpenAI CEO Sam Altman宣布支持MCP仅仅过去 几周时间。 几乎在同一时间段，Google Cloud也高调推出了自己主导的、旨在实现 AI Agent之间协作和工作流自动化的开放协议 ——Agent2Agent （A2A） ，并 联合了包括Salesforce、Box等在内的50多家技术伙伴。 这种看似"左右互搏"的举动——既拥抱竞争对手的标准，又力推自家的新协议，恰恰凸显了当前行业对于如何让AI模型、Agent更有效地连接外部数 据、工具乃至彼此协作的迫切需求与探索。尽管A2A的目标是Agent间的通信与协作，Google对MCP的明确支持，仍然被视为M ...