軟件集成的演變：MCP如何在傳統API之外重塑AI開發

作者：晶顏 2025-07-14 07:43:01

模型上下文協議（MCP）在傳統API基礎上增設動態層，使人工智能代理能夠訪問工具、上下文及實時數據，進而實現更智能、更具適應性的行為。

譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

作為軟件工程師，我們耗費數年時間鉆研API集成技藝，攻克了表述性狀態傳遞（REST）端點難題，調試了身份驗證流程，并構建了無數適配器以實現不同系統間的互聯互通。然而，隨著人工智能從實驗性技術轉變為生產必備要素，我們正見證軟件系統通信方式的根本性變革。

傳統API VS. MCP

API基石：雙刃劍的特性

我們必須認可API的貢獻：它們通過為系統提供標準化交互方式，推動軟件開發實現了革命性突破。例如，Stripe支付API使全球開發者能通過簡單的超文本傳輸協議（HTTP）調用復雜的金融交易功能，GitHub的REST API則為整個開發工具生態系統的構建奠定了基礎。這些成功案例塑造了我們對系統集成的認知。

API技術的演進：從SOAP到MCP

然而，API也存在固有的局限性，在構建智能系統時，這些局限性愈發凸顯。傳統API具有以下特征：

無狀態設計：每個請求均為獨立存在的個體；
范圍固定：端點為預定義且靜態的形式；
手動集成：開發人員必須為每個服務編寫自定義代碼；
實現碎片化：存在多樣化的身份驗證方案、響應格式及錯誤處理模式。

這些特性對于傳統的Web應用程序非常適用，在這些應用程序中，開發人員可以控制集成邏輯和用戶體驗。然而，對于人工智能代理等智能系統而言，這些特性卻構成了障礙，因為它們需要在無人工協助的情況下，自主找到符合其工作流需求的多個服務和工具并與之交互。

智能代理時代的來臨

大型語言模型（如GPT-4和Claude）的興起催生了前所未有的事物：具備自主推理、規劃與行動能力的軟件。這些人工智能代理能夠理解自然語言指令，分解復雜任務，并協調多項操作以達成目標。

試想，當你向人工智能助手下達指令：“分析團隊上月生產力，安排與利益相關者的審查會議，并準備一份總結報告。”這一簡單請求需要完成以下操作：

訪問項目管理數據；
查詢日歷系統；
檢索團隊指標；
生成文件；
發送通知。

如果采用傳統API，你需要為每個服務預先構建集成，處理多個系統的身份驗證，并編寫自定義邏輯以協調上述操作，而代理的能力也將局限于專門編碼的集成范圍之內。

傳統API方法和MCP方式效果對比

模型上下文協議：缺失的環節

這正是模型上下文協議（MCP）的價值所在。該協議于2024年11月推出，并未試圖取代API，而是創建了一個專為人工智能代理設計的標準化層級。

MCP的三大支柱

模型上下文協議引入三個基本元素，以增強人工智能集成能力：

工具：可供代理動態調用的離散函數。與API端點不同，MCP工具具備自描述功能，可供代理在運行時發現。
資源：代理可查詢上下文的只讀數據源。通過該資源，代理能夠訪問文檔、配置文件及實時數據。
提示模板：用于輔助人工智能模型與用戶交互以執行特定任務的預定義模板，其提供預設指令以指導人工智能在不同場景下的行為。

MCP的三大支柱

動態發現的作用

這是MCP的核心優勢所在。當人工智能代理啟動時，可查詢可用的MCP服務器并發現其功能。示例如下：

1 {
2 "jsonrpc": "2.0",
3 "method": "tools/list",
4 "id": 1
5 }

其返回結果可能包含數十種可用工具：

1{
2 "jsonrpc": "2.0",
3 "id": 1,
4 "result": [
5 {
6 "name": "createJiraTicket",
7 "description": "Create a new JIRA issue with specified details",
8 "input_schema": {
9 "type": "object",
10 "properties": {
11 "title": {"type": "string"},
12 "description": {"type": "string"},
13 "priority": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"]}
14 }
15 }
16 },
17 {
18 "name": "analyzeCodeQuality",
19 "description": "Run static analysis on a code repository"
20 }
21 ]
22}

隨后，代理可通過標準化協議調用這些工具，無需依賴預先配置的集成。

實際應用場景：構建一個DevOps助手

不妨以一個具體案例進行闡釋。假設你正在為DevOps團隊構建一款人工智能助手，其需具備以下功能：

監控應用程序運行狀態；
創建事故工單；
部署熱修復程序；
更新團隊溝通內容。

傳統API方法

采用傳統API時，你需完成以下操作：

研讀Datadog、PagerDuty、GitHub及Slack等平臺的API文檔；
為每個服務實現身份驗證機制；
處理不同的限流方案；
為各集成項編寫自定義錯誤處理程序；
手動協調服務間的工作流；
在API發生變更時更新代碼。

這種方法雖能實現功能，但體系脆弱且需持續維護。

MCP方法

借助MCP，你的DevOps助手可實現：

啟動時自動發現可用的監控、票務及部署工具；
動態適配環境中新增的工具；
對所有交互采用統一協議；
利用內置的錯誤處理與重試邏輯；
自動協調復雜工作流程。

底層服務仍沿用其原生API（如REST、GraphQL等），而MCP服務器則充當智能轉換器，通過統一接口對外提供功能。

技術架構

MCP基于客戶端-服務器模型運行，采用JSON-RPC 2.0協議，可在多種傳輸層（標準輸入輸出、HTTP、WebSocket等）上運行。這種設計具有以下優勢：

語言無關性：任何可處理JSON-RPC的語言均可實現MCP；
傳輸靈活性：支持多種通信渠道；
雙向性：兼容請求-響應模式與流模式；
可擴展性：新增功能時不會破壞現有實現。

MCP與傳統API的適用場景

明確兩種方法的適用場景至關重要：

適用傳統API的場景：

構建傳統Web應用程序；
集成少量知名服務；
需對每個集成細節進行精細化控制。

適用MCP的場景：

構建基于AI的應用程序；
需要動態服務發現功能；
希望最小化集成維護成本；
規劃實現自主代理功能；
處理頻繁變化的服務環境。

智能集成的未來

隨著2025年及未來的臨近，軟件集成領域正呈現快速發展態勢。人工智能代理的復雜性不斷提升，使其能夠自主執行高級操作；而持續變化的環境則要求組織探索系統通信與協作的新方式。

MCP不僅是一種新協議，更代表著智能系統與數字世界交互方式的徹底變革。通過提供動態發現、標準化通信及內置適應性，MCP使人工智能代理成為真正自主的問題解決者。

MCP入門指南

若你計劃在項目中探索MCP，可參考以下實用步驟：

體驗現有MCP服務器：官方MCP存儲庫包含適用于GitHub、谷歌Drive、PostgreSQL等流行服務的服務器；
構建簡易MCP服務器：從在MCP接口中封裝現有API入手；
將MCP集成至AI應用：嘗試在當前代理實現中使用兼容MCP的工具。

結論：演進而非革命

MCP對于AI代理而言，正如API對于Web應用程序，是一項基礎性推動技術。但與API靜態暴露功能不同，MCP帶來了發現、抽象與適應性。

MCP并非要顛覆我們多年構建的API生態系統。相反地，它是彌合傳統API的靜態確定性世界與AI驅動應用的動態智能未來之間差距的下一步演進。

作為開發人員，我們的職責是洞察這些變化并相應調整架構。隨著人工智能不斷發展并重塑軟件的構建與部署方式，盡早掌握這一轉變的企業和團隊將獲得顯著優勢。

問題的關鍵不在于MCP是否會取代API，而在于我們能否盡快利用這兩種技術構建用戶日益期待的智能系統。軟件集成的未來是動態化、可發現且原生適配人工智能的——你準備好構建這樣的未來了嗎？

原文標題：The Evolution of Software Integration: How MCP Is Reshaping AI Development Beyond Traditional APIs，作者：Chetan Yeddula

責任編輯：姜華來源： 51CTO內容精選