上周有个做 SaaS 的朋友问我：你们 Sealos 接入 AI 是怎么搞的？我说用 MCP 啊。他一脸懵：啥是 MCP？

我突然意识到一个问题——这玩意儿在技术圈已经火得不行了，但大部分人还在用"最原始"的方式让 AI 调用外部工具：手写 Function Call、硬编码 API、每接一个新服务就改一遍代码。

累不累？

先说清楚 MCP 到底是什么

Model Context Protocol，Anthropic 去年底开源的协议。一句话解释：它是 AI 时代的 USB 接口。

还记得没有 USB 之前吗？打印机一个口，鼠标一个口，扫描仪又一个口，驱动装到死。USB 出来之后，管你什么设备，插上就能用。

MCP 干的是同一件事，只不过连接的不是硬件，而是 AI 模型和外部数据源、工具、服务。

协议本身定义了三层东西：

• Resources：数据源（文件、数据库、API 返回的内容）

• Tools：可执行的操作（发邮件、查日历、调接口）

• Prompts：预设的交互模板

有了这套标准，AI 模型不需要知道你的服务具体怎么实现的，它只需要按协议格式"问"，你的服务按格式"答"就行。

为什么说 90% 的人还在用笨办法

我见过太多这种场景了：

一个团队想让 AI 助手能查公司内部文档，于是写了一堆 Function Call 定义，硬编码了文档系统的 API，调试了三天，终于跑通了。

过两周，产品说要加个日历功能，又是一轮改代码、调接口、测试。

再过一个月，要接第三方服务，继续重复。

每接一个新能力，就是一次"定制化开发"。这不叫笨办法叫什么？

MCP 的思路完全不同：把"连接"这件事标准化了。

一个服务只要实现了 MCP Server，任何支持 MCP 的 AI 客户端都能直接用。不用改 AI 那边的代码，不用重新调试，插上就能跑。

Sealos 为什么对这件事特别有感触

我们做云操作系统，本质上就是在解决"连接"的问题——让用户能一键把各种能力组合起来，而不是每次都从零搭建。

MCP 让我们看到了 AI 领域的同一套逻辑。

现在 Sealos 上的 DevBox 已经在考虑这个方向了：开发者在云端开发环境里，需要让 AI 助手访问代码仓库、读取配置、调用部署接口。用传统方式，每个能力都要单独打通；用 MCP，理论上可以做到"加个 Server 就加个能力"。

这不是我们自己的意淫，GitHub、Slack、Notion 这些大厂都已经在做官方的 MCP Server 了。生态正在快速成型。

这玩意儿有没有坑

当然有。

首先，标准还在演进。现在的 MCP 规范已经比较完整了，但细节上还有变动的可能。生产环境用的话，要做好版本兼容的准备。

其次，安全边界要自己守住。MCP 让 AI 能调用的东西变多了，这意味着权限控制必须更严格。不能让 AI 随便就把数据库给你删了。

最后，不是所有场景都需要。如果你就只接一个服务，而且逻辑简单，Function Call 也够用，没必要为了"先进"而上 MCP。

什么时候该认真考虑

几个信号：

• 你的 AI 应用需要接 3 个以上外部服务

• 你预期未来还会不断加新能力

• 你在做平台型产品，需要让第三方能扩展 AI 能力

符合这些条件，MCP 能帮你省掉大量重复劳动。

说到底，技术演进的方向一直没变：把重复的事情标准化，把精力留给真正有价值的事。

USB 是这样，HTTP 是这样，MCP 大概率也会是这样。

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Sealos 是以 Kubernetes 为内核的云操作系统，让开发者能像用个人电脑一样使用云。DevBox 是其中的云端开发环境，支持一键启动、协作开发和 AI 辅助编程。