进入2025年，人工智能（AI）的狂飙突进令人瞩目。高效、便捷的人工智能，不仅是新质生产力发展的重要力量，也极大冲击了各学科的研究范式。探讨与应用人工智能的新研究范式成为各学科的关注热点。然而，尽管学术界抱有了巨大期望，尚处于大语言模型（LLM）的人工智能还未能达到通用人工智能（AGI）的高度，AI起伏不定的幻觉特征与驳杂表现，也让一些研究者心存疑虑。模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）作为AI领域的新技术，提供了一种沟通大语言模型与外部数据及工具之间的联通机制，可以有效解决当前AI的“数据孤岛”，降低AI的幻觉几率，提升AI的智能化与自动化程度。MCP协议推动AI更加接近AGI的发展目标，更对人机协同研究具有重要价值。

　　一、MCP协议的基本功能

　　大语言模型依赖静态的预训练数据，主要基于Transformer深度学习架构。该架构引入自注意力机制，用于分析指令中不同序列的相互关系，并通过并行处理显著提升运算效率。简而言之，这种架构类似于翻译过程，确保信息从源语言到目标语言的准确传递，使AI能够像人类一样“思考”，快速抓住关键信息，并组织出最符合的语言表达。然而，其生成内容本质上是基于词频概率统计的随机结果，存在固有的“随机性”。AI只能遵从逻辑、语言的连贯性，无法自行验证事实的准确性。倘若训练数据质量不佳与算法存在缺陷，AI会在不自觉的情况下将虚假信息当做真实信息进行学习与引用。因此，大语言模型无法根治AI幻觉，常常出现答非所问或胡言乱语的情况。

　　为了提升AI的准确性，科技界进行了不懈探索。OpenAI公司于2023年推出了Function Calling技术，允许用户在调度大模型的时候，可以通过调整外部函数与参数，进行更加准确、灵活的交互任务。如豆包、文小言推出了智能体开发平台，用户可以通过调整规则与参数改变输出效果，这就参考了类似机制。然而，这种技术难以真正打通计算机语言与人类语言的沟通障碍，一旦处理复杂需求与对话，多半表现不佳。而且，Function Calling的平台依赖性较强，通用性不足。

　　2024年11月，Anthropic公司提出了MCP协议。该协议类似于电子设备的USB接口，可以连接任何适配的数据或应用，使得大模型可以在不同的API与数据之间交互切换。作为AI领域的“类通用语言”，MCP协议将大模型与资源之间的通信划分为三个部分，MCP主机，客户端与服务端，通过JSON规范实现跨领域通讯。用户通过MCP主机（AI聊天界面）输入需求到客户端，客户端分析需求并发送给服务端，服务端收到需求后，进行内容解析，执行具体操作。最后，服务端将处理结果处置成响应内容，最终反馈到用户的聊天页面。挂载了MCP协议的AI，可以根据MCP提供的功能来理解更多的上下文，并自动执行一些复杂任务。比如，以用户的出行规划为例，此前大模型尽管可以通过联网搜索，但由于无法读取实时交通信息，只能基于已有数据回答，可能还会生成子虚乌有的结果。添加了谷歌地图的MCP协议后，AI就可以自行调用实时地图，提供符合现实场景的答案。

　　今年3月，Manus问世，坊间称之为全球首款通用人工智能体，能执行人类梦寐以求的全流程任务自动化操作。Manus的主要技术之一便是MCP协议，紧随其后，又诞生了genspark等类似平台，直接带动了MCP协议迅速走红。短短的数月间，各种平台与社区便于提供了各种丰富的MCP协议，涵盖模拟推理、实时搜索、视频读取、图像生成、数据读取、代码编程与社交平台等方面。对于开发者而言，MCP的架构更为清晰，使得AI应用的开发更为便捷。对于非专业的普通用户而言，即便不掌握开发技术，也可以通过丰富的现有资源完成个人的智能化、自动化操作。

　　二、MCP协议的技术优势

　　作为人工智能领域的最新技术成果，MCP协议引领着AI发展进入“可连接、可扩展、可协作”的新阶段。具体来说，有以下几个技术优势。

　　第一，统一接口，开发者友好。MCP协议平台适配性强，可以实现“一次开发，多端适配”，开发者与用户无需重复编程，便可以利用现有的开源MCP服务来搭建智能体，极大地降低了技术开发难度，可以节省精力，更加专注于核心任务创新。

　　第二，实时感知，多模态协作。区别于传统API的“请求——响应”的交互方式，MCP协议允许服务器主动推送实时数据，这就可以让AI在未经过微调的情况下，更加准确的感知实时信息，降低大模型的幻觉，提升AI在现实场景的反馈能力。此外，MCP还支持多个AI模型与应用的互相协作，不同特点与专长的模型可以灵活切换。在用户处置复杂任务时，大模型甚至可以进行全流程的自主操作。从收到用户指令开始，便能自主思考，自主分解，自主执行，直至最终交付完整结果。

　　第三，开源模式，技术共享化。MCP协议有着广泛的兼容性，可以连接不同的技术，能够有效推动AI从闭源走向开源。相对不高的技术门槛，更能吸引更多企业与用户加入AI开发应用，推动AI技术的普惠发展。伴随着具身智能等技术的研发，未来大模型或许不再需要MCP协议作为中介，便能直接感知外在环境。然而，在当前的技术条件下，短期内MCP依然是理想选择。

　　第四，注重安全，数据本地化。借助MCP协议，本地数据无需上传到云端，或者预先植入到大模型之中，便可以搜索与引用本地数据，提升了数据安全性。此外，MCP协议还可以增加人工审校的许可，在进行自动化操作时，会提示用户是否允许，进一步保障数据安全。

　　三、MCP协议对人机协同研究的价值

　　在MCP协议的加持下，AI不再是单一的信息提供者或执行者，而是能够主动获取信息、调用工具、分析数据的智能助手。更重要的是，MCP协议让AI能够更好地理解和适应人类的工作流程和习惯，而不是强制人类适应AI的局限。随着MCP协议的不断完善，可以预见人机协作模式将更加高效和深入。就学术研究而言，MCP带来了新的机遇。

　　首先是效率革命成为可能。学术研究离不开大量机械的、事务性的重复劳动，如文献检索、数据加工、格式调整等。MCP协议支持用户调用跨平台的模型与应用，尽可能地“去繁就简”，极大地降低人工操作量。以笔者的实践经验来看，内置了MCP协议的智能体支持从图像识别到文字录入，再到词频提取，乃至生成可视化图表的全过程。在此之前，即便使用人工智能，研究者也往往需要手动切换不同的模型和工具才能完成。

　　其次是“全数据融合”的潜在图景。目前绝大多数AI程序都无法进行较为复杂的任务，研究者在使用过程中，必须要把任务拆解为AI能够执行的具体子项目。利用AI进行专业信息检索，哪怕采用检索增强生成技术（RAG），也存在难以根除的误差与幻觉。如果想要增强AI检索的针对性与准确性，则需要花费大量成本，对大模型重新训练与微调。通过MCP技术，大模型可以更加灵活的调用本地数据，实现近似大模型微调的升级效果。研究者还可以通过MCP将AI模型与多个外部系统连接，实现跨平台的数据分析。这种“全数据融合”的潜在图景，将推动研究方式真正从“假设议题”走向“数据驱动”。

　　最后是助力学术共同体实现开放共享。通过标准化接口，研究者可以共享数据、已有算力与研究技术，乃至形成跨地域的协作网络。在目前的技术条件下，只要搭建合理的MCP开源协议，再由相关部门提供开源数据与服务器，即便没有先进装备，研究者也可以平等获取顶级的技术工具与研究数据。这对于资源相对匮乏的研究机构和个人研究者尤为重要。使研究者能够跨越地域、语言、学科的壁垒，共同推动协作研究与学科发展。

　　当然，MCP协议虽然充满潜力，也存在一些有待解决的问题。一是跨模态协作需要消耗较大算力，需要一定的硬件基础；二是尚无普遍认可的统一标准，距离“全数据融合”还有差距。三是安全机制有待完善，社会各界需要在安全性与通用性上取得共识。只有建立匹配的AI伦理约束，才能让MCP协议真正走向大规模应用，成为连接虚拟世界与现实世界，赋能千行百业、联动百城千家的桥梁。

　　展望未来，我们可以期待MCP协议在更多场景中的普遍应用，为人类带来更加智能和高效的服务。当AI通过标准化接口与现实世界深度链接，我们距离数字文明时代的新研究范式就会更加接近。MCP协议的价值，远不止于技术创新，更在于其勾勒出了人工智能发展的新图景，即一个打破壁垒、开放协作、以人为本、智能高效的智能生态。这才是人工智能发展的真正责任与奋斗目标。