引言：从 AI 工具到 AI 应用（AI Apps）
Anthropic 发布了 MCP App 框架，这是 AI 应用形态的一次重要跃迁。MCP（Model Context Protocol） 是一个开放标准，用于把 AI 助手连接到外部系统，比如数据源、SaaS 工具和开发环境等。新的 MCP App 扩展 更进一步：它允许在 AI 聊天窗口里直接交付“富 UI”的小应用。

换句话说，你的 AI 助手（例如 Claude）现在不仅能“调用工具拿到数据”，还可以在对话里直接展示 按钮、图表、表单、预览面板 等交互组件。对开发者和 IT 团队而言，这意味着聊天助手正在变成一种“应用容器/平台”：AI 正在向“Everything App（万用应用）”演进，把多个工具与数据源无缝融合到一个对话式界面里。

本文将解释 MCP App 是什么、它如何建立在 MCP 的既有能力之上、为何它代表 AI 应用开发的重大进步；并对比 Anthropic 的路线与 OpenAI 的 ChatGPT 应用生态（Custom GPTs），最后重点讲清楚 MCP Gateway 在开发与运行这些应用时扮演的关键角色，以及像 Peta 这样的方案如何帮助团队在安全与易用之间取得平衡。

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什么是 MCP App？

MCP App 指的是 MCP 的一个新扩展：它让 AI 聊天中出现**可交互的用户界面（UI）**成为标准能力。

在此之前，AI 助手通过 MCP 连接外部工具时，通常是这样：

• Claude 调用某个 MCP Server（工具/数据源）

• 工具返回文本或 JSON

• AI 在聊天里“用文字解释结果”或“输出结构化数据”

• 如果用户想进一步操作，只能继续靠文本来回沟通（不直观、也低效）

而 MCP Apps 的变化是：工具不仅能返回数据，还能返回 UI 组件（图表、表单、预览、按钮等），由宿主聊天应用直接渲染在对话里。Anthropic 的表述可以理解为：任何 MCP 兼容的工具都可以“在宿主应用内部交付交互界面”。

这会带来几种非常直接的体验升级：

• 你问 Claude “拉一下指标”，它不再只给你文字总结，而是给你可交互图表

• 你让 Claude 帮你发 Slack 消息，不再只给草稿文本，而是直接弹出 Slack 的消息编辑 UI，你能先确认再发送

• 你让 Claude 帮你填写/生成内容，可以直接在聊天里用表单/控件补齐关键信息

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这为什么重要：AI 助手正在变成“迷你应用容器”

MCP App 的方向，本质上把 AI 助手变成一个可以承载“迷你应用”的容器——有点像微信/Telegram 的小程序生态：在聊天里就能完成原本需要跳转到其他 App 才能完成的操作。

更关键的是：这是标准化的，而不是 Claude 私有能力。
只要 AI 客户端支持 MCP 以及这个 UI 扩展，它就能承载这些 App。换句话说，开发者可以朝一个开放协议开发，理论上在多个平台上运行（Claude、ChatGPT、以及未来更多支持 MCP 的系统）。

这种标准化的意义在于：

• 避免每家平台各搞一套 UI 插件体系导致碎片化

• 开发者减少“为不同平台重复造轮子”的成本

• 生态更容易形成：一次开发，多处运行（或至少大幅复用）

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MCP 的演进：从“工具调用”到“交互式应用”

理解 MCP Apps 的价值，最好把 MCP 的演进分成三个阶段来看：

阶段 1：连接 AI 与工具（2024）

Anthropic 在 2024 年末引入 MCP，核心目标是标准化 AI 调用外部工具/APIs 的方式：

• Claude 可以通过 MCP Server 访问 Google Drive、跑 SQL、查 Slack 等

• 不需要为每个系统定制集成协议

• 能力强，但交互主要仍然是文本/JSON

这一阶段的体验仍偏“聊天式”：AI 描述发生了什么、输出结果，用户靠文字反馈继续推进。

阶段 2：能力成熟与标准化（2025）

2025 年 MCP 快速发展，补齐了走向生产所需的能力，例如：

• 流式响应（streaming）

• 更完善的认证（如 OAuth 2.1）

• 结构化输出（更可靠的 JSON/对象返回）

• elicitation：工具可以反问 AI/用户补充必要信息

到这一步，AI-工具链路更健壮、可控，且更接近“生产系统”的可靠性需求。行业采用也加速：更多平台宣布支持 MCP。

但问题仍在：UI 没有标准。
工具返回了数据，图表/表单怎么渲染？各家客户端仍得自己做，导致集成摩擦上升。

阶段 3：交互式应用（2025 年末至今）

MCP Apps 的关键跃迁是：把 UI 也纳入标准。

• MCP 工具可以声明并交付 UI 组件

• AI 客户端可以把 UI 以沙箱方式嵌入聊天中

• UI 与 AI/工具之间仍通过 MCP 通道交换结构化消息，保持状态同步

这相当于把 MCP 从“数据管道”升级为“应用运行时的一部分”。
很多以前用纯文本会很别扭的任务（“请你想象一个 GUI 并告诉我点哪里”）开始变得自然：用户直接点、选、填，AI 在背后编排工具调用与逻辑。

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MCP App 的实际效果：它能做什么？

下面用更贴近落地的场景来说明 MCP Apps 能带来的变化（这些场景在 Claude 或 ChatGPT 的应用生态中都能类比出现）：

1) 交互式数据可视化

例如你问：“把最近 30 天的新用户按设备类型展示一下。”
过去：AI 给你一段总结、或者贴一堆表格/JSON。
现在：分析工具（如 Amplitude）的 MCP App 可以直接在聊天里渲染 饼图/柱状图，甚至支持进一步交互（点击筛选、切换维度等）。

价值点：

• “看懂”比“读懂”快很多

• 用户可以在同一会话里边问边探索，而不是跳出到 BI 工具

2) 协作与效率工具（Slack / Asana 等）

• Slack：Claude 起草消息 → 弹出 Slack 消息编辑 UI → 你修改确认 → 一键发送

• Asana / Monday：AI 生成任务/项目结构 → 直接展示项目面板 → 你确认、补字段、调整状态

价值点：

• 减少应用切换（context switching）

• 保留“人类最后确认”的控制感

• 把 AI 的“生成能力”与工具的“原生交互”组合起来

3) 创意与设计工具（Canva 等）

典型流程会变成：

1. 你和 AI 讨论需求、结构与文案

2. AI 触发 Canva MCP App

3. 在聊天里直接预览生成的设计稿/幻灯片

4. 你用 UI 进一步微调主题、配色、版式

价值点：

• 生成（AI）+ 编辑（人）闭环更顺滑

• 把“创意发散”和“精细控制”放在同一界面完成

4) 企业内部数据与 DevOps 场景

例如你问：“给我看一下 Service X 最新错误日志。”
过去：AI 往往贴一大段日志文本，难筛选、难滚动、难聚焦。
现在：可以嵌入一个日志查看器 UI（过滤/搜索/分页），你像用原生监控工具一样操作，但仍在聊天里由 AI 帮你解释与下一步定位。

价值点：

• 适合复杂信息的交互式浏览

• AI 在旁边提供解释与建议，而不是替代 UI

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Anthropic MCP Apps vs OpenAI ChatGPT Apps（Custom GPTs）

两者目标高度相似：把 AI 助手变成可扩展的平台，第三方工具/服务以“App”的方式融入聊天，并提供交互 UI。更重要的是：两者刻意建立在同一套基础之上，以保证互操作性。

相同点

• 都支持在聊天中嵌入交互组件（地图、图表、表单等）

• 都允许 App 调用外部服务并回传结果

• 底层都以 MCP 作为关键骨干（工具调用与消息通道）

• 安全上都强调：UI 沙箱化、权限与政策约束等

• 对开发者来说：核心概念可迁移，很多 UI 与服务逻辑可复用

不同点（更偏“产品与生态策略”）

OpenAI：更像 App Store 的生态方向

• ChatGPT Apps 走“平台化 + 目录/审核 + 可能的商业化”路线

• Custom GPTs 作为“可配置的助手人格/能力集合”，可把 Apps 当技能来调用

• 强调触达巨大用户基数与应用分发机制

Anthropic：更偏“开放标准 + 生态合作”展示

• Claude 是 MCP Apps 的示范落地之一

• 更强调标准可跨平台运行

• 企业合作（例如与 Slack/生态伙伴）更突出“把能力融入既有工作台”

一句话总结：能力形态趋同，差别主要在分发与生态策略。

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MCP Gateway：AI App 编排与运行的“底座”

如果说 MCP Apps 定义了“App 能长什么样”，那 MCP Gateway 决定了“它能不能安全、可控、可规模化地跑起来”。

MCP Gateway 是什么？

它是 AI Client（智能体/助手）与 MCP Servers（工具/数据源）之间的统一代理与编排层：

• AI 不再直连几十上百个工具端点

• AI 只连一个网关

• 网关负责路由、启动/管理工具运行时、注入凭证、维护状态、做审计与限流

你可以把它类比为：

• 微服务里的 API Gateway + 服务编排

• 再加上：面向 AI 工具调用的生命周期管理与治理能力

为什么在生产中不可或缺？

没有网关时，系统会迅速“乱成一团”：

• 每个工具一个连接配置

• 每个工具一套鉴权与密钥管理

• 日志散落各处，难审计

• 工具依赖与运行时难统一

• 安全策略难一致落地

有网关之后，你会得到：

• 统一接入点：客户端配置一次

• 统一凭证管理：避免密钥散落与泄露

• 统一审计与监控：每一次工具调用可追溯

• 统一策略：限流、权限、参数校验、风险动作拦截

• 统一运行时管理：工具容器/进程可按需启动、健康检查、回收

这也是为什么很多从 demo 走向生产的 MCP 系统，最终都会落在“网关化”的架构上：MCP Gateway 把 AI 工具调用变成可运维、可治理的生产系统。

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企业控制面与 Peta 的角色

基础网关能解决“连通与路由”，但企业往往还需要更强的控制：

• 密钥绝不进入模型上下文（防泄露）

• 细粒度策略（谁能用什么工具、能查多少、能发到哪）

• 高风险动作需要人工批准（HITL）

• 强审计（合规、追责、复盘）

这类需求就是像 Peta 这种“Vault + Gateway + Policy + 审批”的控制面要解决的问题。它的核心思想可以概括为：

• AI 只拿到访问 Peta 的临时 token

• 真正的 API Key/凭证由 Peta Vault 加密保存

• 每次调用由 Peta 在执行时注入凭证并进行策略校验

• 必要时触发人工审批，再执行动作

• 全链路自动生成审计记录

对企业来说，这相当于把“AI 工具调用”提升到和“人类账号操作”一样的治理水位：可控、可审计、可审批、可追责。

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结语：交互式 AI Apps 时代刚刚开始

Anthropic 的 MCP App 能力不是简单的功能更新，而是在推动一个新的计算范式：
聊天界面正在成为新的“应用容器/浏览器”，AI 智能体正在成为新的“操作系统级入口”。

• MCP 让工具接入标准化

• MCP Apps 让 UI 交互标准化

• MCP Gateway 让生产运维与治理标准化

• 控制面方案（如 Peta）让企业安全与合规可落地

对开发者来说，AI Apps 将越来越像“搭积木”：用标准协议连接工具，用标准 UI 扩展交付交互，用网关与控制面把它跑进生产。对 IT 团队来说，挑战与机会也很明确：像治理 API 和微服务那样治理 AI 工具链——权限、审计、策略、性能与风险控制。

可以预见，未来我们会看到更复杂的模式：多个 App 组合工作流、多智能体协作、长任务编排、跨系统审批与交易等。而 MCP Apps 提供的，就是这条路上最关键的一块标准化地基。