主要观点总结
本文主要介绍了MCP（Model Calling Protocol）的兴起、特点、与Function Calling的差异、对供应端和消费端的影响、如何加速大模型的货币化，以及MCP生态的繁荣对网关和可观测性的依赖。
关键观点总结
关键观点1: MCP的兴起
MCP旨在解决AI应用和海量经典在线应用的孤岛化、碎片化现状，通过单一标准协议取代碎片化的集成方式，能以更简单、更可靠的方式让人工智能系统获取所需数据。随着市场的关注，国内将出现一批MCP中间件供应商。
关键观点2: MCP与Function Calling的差异
两者都是大模型调用外部数据、应用和系统的技术实现方式，但定位、开发成本、交互方式等方面存在明显差异。MCP作为通用协议层的标准，类似于“AI领域的USB-C接口”，而Function Calling则与大模型厂商紧密相关，不同大模型厂商之间在接口定义和开发文档上存在差异。
关键观点3: MCP对供应端和消费端的影响
MCP改变的是供应端，但变革的是消费端。供应端提供AI Agent服务的产业链将更高效地开发和工程化，而消费端则能使用AI Agent完成从基础生存到高阶创造的全链条活动。
关键观点4: MCP如何加速大模型的货币化
通过支持像Firecrawl这样的开源项目，MCP让大模型中间件供应商能够提供更高效的服务，进而加速这些玩家的变现能力。此外，随着采用率的提高，基础设施和工具将在可扩展性、可靠性和可访问性方面发挥关键作用。
关键观点5: MCP生态对网关和可观测性的依赖
随着MCP生态的繁荣，网关和可观测性变得至关重要。网关负责身份验证、授权、流量管控等功能，而可观测性则用于故障排查、性能优化和服务质量监控。
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