一、引言

AI 智能体正在变得在诸如自然语言理解、推理和代码生成等任务上越来越强大。

然而，一个主要障碍一直是它们与现实世界系统和数据的隔离。

传统 AI 模型无法在没有为每种情况进行自定义集成工作的情况下，直接检查你的日历、查询你的数据库，或调用你的业务 API。

历史上，每一个新的工具或数据源都需要一个定制连接器，这既耗时又难以扩展。

模型上下文协议（MCP）被创建来解决这个问题，通过标准化 AI 智能体如何与外部工具、数据源和服务交互。

把它想象成一个通用适配器——通常被称为“AI 的 USB-C”——允许任何 AI 助手通过一个共同接口接入许多系统。

虽然核心的模型上下文协议实现了这些连接，但开发者很快发现，复杂的 AI 应用需要的不仅仅是基础协议本身。

于是出现了 MCP 网关——一个互补组件，作为 AI 智能体与它们使用的众多工具之间的智能中介。

MCP 网关建立在协议之上，提供一个单一的安全入口点，以一种可靠、可扩展的方式编排和管理通信。

在本文中，我们将探讨 MCP 是什么、它为何对 AI 智能体开发如此重要，以及 MCP 网关如何提升智能体能力。

我们还将介绍 Peta，一个实用的实现，它将 MCP 网关与安全的密钥管理结合在一起，帮助将这些理念带入生产工作流。

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二、什么是模型上下文协议？

模型上下文协议（MCP）是一个用于将 AI 应用连接到外部系统的开放标准。

MCP 定义了一个简单的客户端—服务器架构：AI 智能体充当客户端，可以发现或调用托管在 MCP 服务器上的工具。

这些“工具”可以是数据库查询、Web API、本地文件操作或云服务。

通过使用 MCP，像 ChatGPT 或 Claude 这样的 AI 智能体可以以标准化方式从外部来源请求信息或执行操作，而无需为每个集成编写自定义代码。

正如 USB 标准允许许多设备使用同一个端口连接一样，MCP 为 AI 到工具的通信提供了一个通用接口。

在底层，MCP 形式化了 AI 智能体如何与工具交换上下文和命令。

它为所有请求和响应使用结构化、安全的消息格式（基于 JSON-RPC 2.0）。

这意味着工具以一致的 schema 展示其函数和数据，而 AI 智能体可以通过一个通用协议调用它们。

一个 MCP 客户端（AI）可以询问一个 MCP 服务器它提供哪些能力，然后使用所需参数调用这些函数，全部通过统一的 API 合约完成。

由于这种一致性，智能体甚至可以串联多个工具调用，并通过一个接口在它们之间维护共享上下文。

简而言之，MCP 将 AI 的逻辑与任何特定工具解耦——智能体只需“说”MCP，而任何符合规范的服务都可以理解它。

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三、在构建 AI 智能体时为什么使用 MCP？

为什么在构建 AI 智能体时开发者应该使用 MCP？

简单来说，MCP 标准化了上下文交换和工具使用，极大地简化了集成工作。

开发者不再需要为每个外部系统编写一次性适配器，而是可以基于 MCP 标准构建，并立即获得与广泛工具生态系统的兼容性。

正如 Anthropic 在其介绍中指出的那样，MCP 让人们“避免为每个工具编写一次性连接器”。

因此，MCP 迅速成为互联 AI 系统的基石——到 2025 年底，它不仅被 Anthropic 的模型支持，也被 OpenAI 的 ChatGPT、Google DeepMind 的模型、Microsoft 的 Copilot 等支持，使其成为 AI 与工具交互的事实标准通用适配器。

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四、在 AI 智能体开发中使用 MCP 的优势

采用模型上下文协议带来了若干关键优势，这些优势解决了构建复杂 AI 智能体时面临的挑战：

1、上下文交换的标准化

MCP 建立了一种 AI 与工具共享信息和上下文的通用语言。

所有交互遵循相同的 schema 和消息格式，因此智能体无需将数据库查询与 Web 搜索或文件读取区别对待。

这种标准化方法使工具对 AI 客户端而言成为即插即用——模型可以发现并使用新能力，而无需每次都进行自定义编码。

至关重要的是，AI 智能体可以通过一个接口在不同工具之间携带上下文，从而实现更连贯的多步骤工作流。

例如，一个智能体可以从 Google 文档检索数据，并在同一会话中无缝发送到 GitHub 仓库，因为这两次交互都由同一协议进行中介。

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2、互操作性与生态系统增长

由于 MCP 是开放且被广泛采用的，它促进了跨平台和跨供应商的互操作性。

任何会说 MCP 的 AI 智能体都可以与任何符合 MCP 标准的工具或服务交互，无论其由谁开发。

这导致了一个繁荣的连接器和集成生态系统。

到 2025 年初，开发者已经创建了超过一千个 MCP 服务器，涵盖从代码仓库到 SaaS 应用的各种服务，并且这一社区驱动的目录呈指数增长。

主要科技公司贡献了官方 MCP 连接器（例如 Google Drive、Slack、数据库等连接器），凸显了行业对该协议的广泛共识。

对于开发者而言，这种互操作性意味着你可以以最小的努力在 AI 智能体中利用大量预构建工具和数据源——如果某个工具存在于 MCP 生态系统中，你的智能体就可以使用它。

与此同时，像 OpenAI 和 DeepMind 这样的 AI 提供商已经在其模型中原生集成了 MCP 支持，确保基于这些模型构建的智能体可以轻松与外部系统通信。

结果是一个更加模块化和可组合的 AI 架构：能力可以像乐高积木一样添加或替换，只要它们遵循 MCP 标准。

3、降低开发复杂性

MCP 极大地降低了开发者的集成负担。

通过用一个统一协议取代许多不同的 API，MCP 让团队能够专注于更高层次的智能体逻辑，而不是每个服务 API 细节的繁琐问题。

这可以减少 AI 应用的开发时间，因为大量繁重工作（身份验证握手、数据格式转换等）都由 MCP 库以一致方式处理。

在实践中，公司发现使用 MCP 使将 AI 功能连接到现有系统变得容易得多——一位 CTO 将其描述为“将工具连接到 AI 模型的标准”，并指出它如何通过避免自定义集成工作“极大提升了”他们的工作流程。

此外，MCP 服务器通常是轻量级微服务，这意味着你可以独立更新或维护集成。

这种模块化防止你的 AI 智能体代码变成一团专用适配器的混乱。

相反，你通过将智能体指向工具的 MCP 端点（或启动一个新的 MCP 服务器）来配置新工具，其余部分遵循相同的可预测模式。

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4、面向未来与可持续性

基于像 MCP 这样的开放标准进行构建，有助于确保你的 AI 架构保持相关性和适应性。

由于 MCP 不隶属于单一供应商，并由开放社区流程治理，它在满足新需求的同时保持向后兼容。

随着 AI 能力的增长，MCP 已被更新以支持流式响应、更强的安全性（OAuth2 授权）、结构化数据输出，以及长时间运行的“任务”操作——所有这些都没有破坏其核心模型。

通过与 MCP 对齐，开发者可以在对代码进行最小改动的情况下受益于这些改进。

这意味着今天基于 MCP 构建的 AI 智能体，可以轻松利用明天也采用 MCP 的工具和平台。

事实上，到 2025 年底，几乎所有主要 AI 和软件平台都至少具备某种 MCP 集成。

该协议的势头（到 2025 年底数百万 SDK 下载和数千活跃服务器）表明它将长期存在。

简而言之，使用 MCP 是对一个不断增长的标准的押注——它让你无需不断重写集成代码，并为 AI 系统提供更加可持续、面向未来的架构。

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五、将 MCP 与流行框架和工具集成

模型上下文协议迅速发展的一个原因是，它与现有 AI 开发框架和工作流工具很好地契合。

你无需从零开始构建系统即可使用 MCP——许多流行平台现在都包含 MCP 支持，使集成更加容易。

例如，LangChain 是一个广泛使用的框架，用于构建基于 LLM 的应用和智能体。

LangChain 为 AI 智能体可以使用的工具提供了抽象层。

开发者无需为每个工具单独实现 API，而是可以利用 MCP 通过统一接口访问广泛工具。

LangChain 团队发布了一个 MCP 适配库，使 LangChain 智能体可以将任何符合 MCP 标准的工具服务器视为其工具包中的另一个工具。

在实践中，这意味着你可以启动一个或多个 MCP 服务器（例如本地数学工具和远程天气 API），然后简单地将 LangChain 智能体指向这些服务器。

智能体可以自动获取可用工具列表并调用它们，就像调用内置 LangChain 工具一样，而适配器处理 MCP 协议细节。

通过在 LangChain 中使用 MCP，开发者可以快速扩展智能体能力，而无需编写自定义集成代码——如果某个工具以 MCP 服务器形式存在，LangChain 智能体可以开箱即用。

工作流自动化平台也在拥抱 MCP。

n8n 是一个开源自动化工具（类似于 Zapier 或 Node-RED），已添加原生 MCP 集成。

在 n8n 的可视化工作流编辑器中，你可以包含通过 MCP 与外部工具交互的 AI 驱动步骤。

例如，n8n 提供一个 MCP 客户端节点，允许工作流连接到任何外部 MCP 服务器并调用其工具。

这可用于让 n8n 工作流中的 AI 智能体查询数据库、执行 Web 搜索或触发其他应用程序，全部通过 MCP 调用完成。

反过来，n8n 也可以充当 MCP 服务器：有一个 MCP 服务器触发节点，可以将 n8n 工作流或函数暴露为外部 AI 智能体的工具。

实际上，n8n 工作流本身可以成为 AI 智能体工具生态系统的一部分。

这种双向集成突显了 MCP 的互操作性——即使低代码自动化工具也可以同时消费和提供基于 MCP 的服务。

对开发者和集成者而言，其好处显而易见：他们可以使用标准协议将 AI 能力融入复杂工作流。

例如，你可以创建一个工作流，其中 AI 智能体自动通过 MCP 启动 n8n 流程来更新 CRM 记录并发送电子邮件，然后将摘要返回给用户。

如果没有 MCP，这些步骤都需要自定义 API 调用代码；而有了 MCP，这变成了配置问题。

除了 LangChain 和 n8n，许多其他框架和平台也添加了 MCP 支持。

开源智能体编排库、浏览器自动化工具，甚至 IDE（如 VS Code 或云 IDE）都在集成 MCP，使 AI 助手可以与开发环境和插件交互。

MCP 在多种语言中都有 SDK（Python、TypeScript 等），并且有社区构建的适配器可用于流行智能体框架。

这种广泛集成意味着开发者通常可以找到现成方法将 MCP 插入其项目。

通过利用这些库和工具，你可以将 AI 智能体连接到不断增长的外部服务列表——从日历和知识库到 DevOps 工具——通常只需几行配置或代码。

重要的是，MCP 生态系统并非纸上谈兵；它充满了今天就可以使用的真实连接器。

社区已发布大量 MCP 服务器，涵盖数据库（如 PostgreSQL）、云应用（如 Google Sheets 或 Slack）、生产力工具（如 Notion 和 Trello）、CRM 系统等等。

许多公司维护其 API 的官方 MCP 连接器（例如 Stripe 提供支付操作的 MCP 集成）。

这个丰富的连接器库意味着，如果你的 AI 智能体需要使用某个工具，很可能已经有人为其实现了 MCP 服务器。

如果没有，该协议足够简单，构建新服务器也相对容易（有 FastMCP 等框架可帮助实现）。

总体而言，将 MCP 集成到现代 AI 智能体开发栈中变得越来越简单——无论你使用 LangChain 等高级库、在 n8n 中编排工作流，还是直接针对 MCP SDK 编码，该协议都旨在无缝嵌入并立即产生价值。

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六、MCP 网关的作用

随着开发者在真实应用中部署 MCP，他们发现 MCP 本身虽然强大，但相对底层——它提供基本通信管道，但不会自动处理更高层次的问题。

在构建复杂 AI 智能体时，团队遇到了一些挑战，并意识到需要在 MCP 之上增加一个额外层。

这就是 MCP 网关出现的原因。

MCP 网关本质上是一个管理和编排层，位于 AI 智能体与它们使用的各种 MCP 服务器（甚至非 MCP 服务）之间。

简单来说，网关是一个智能枢纽：智能体无需自行处理数十个工具连接，而是连接到一个网关，由网关路由和协调所有请求。

为什么需要这个网关层？

早期采用者在扩展 MCP 系统时发现了若干痛点。

如果没有网关，每个 MCP 服务器都是孤立运行的——与 10 个不同工具通信的 AI 智能体必须维护 10 个独立连接，并了解每个端点和凭证。

这很快变得难以管理，就像没有 API 网关的微服务架构——大量重复且缺乏集中控制。

此外，核心 MCP 规范假设客户端和服务器都说 MCP，因此连接到传统 REST/GraphQL/gRPC API 需要为每个编写包装 MCP 服务器，这劳动强度大且有时限制底层能力。

MCP 本身也不提供高级路由或规划逻辑——如果智能体需要按顺序或并行调用多个工具，编排必须由智能体代码实现，容易变得复杂。

从运营角度来看，部署数十个类似微服务的 MCP 服务器在监控、日志记录和安全方面带来额外负担。

MCP 网关通过在核心协议之上添加统一、智能的中间层来解决这些挑战。

它扩展 MCP 能力，以支持多步骤工作流、异构协议和企业级安全要求等真实需求。

你可以将 MCP 网关类比为专为 AI 工具使用构建的 API 网关。

它为 AI 智能体提供单一入口点，并在其背后聚合和管理多个工具服务。

网关可以在 MCP 与其他协议之间进行转换、协调复杂工具调用序列、执行策略，并记录所有操作——同时向智能体呈现一致的 MCP 接口。

这极大简化了智能体集成逻辑，并为组织提供集中治理与优化场所。

（以下继续：网关的关键功能）

1、单一端点与发现机制

网关作为 AI 智能体的统一端点。

智能体只需连接一个主机（网关），即使该网关前端有数十个工具。

网关可以将多个 MCP 服务器的工具注册聚合为一个统一目录。

智能体可以一次性发现所有可用能力，而无需分别查询每个服务器。

网关甚至可以桥接非 MCP 服务。

这提高了互操作性。

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2、集中式安全与策略执行

MCP 网关提供安全控制平面。

身份验证、授权、速率限制可以在网关层统一执行。

网关可以实施细粒度访问控制。

它是安全守门人。

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3、编排与效率优化

网关可以缓存响应。

它可以负载均衡。

它可以平滑突发调用。

它可以协调工具链式调用。

这提高可靠性与可扩展性。

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4、可观测性与监控

网关集中日志与遥测数据。

它提供统一审计追踪。

这对于调试与合规至关重要。

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七、Peta：安全 AI 集成中的 MCP 网关实践

Peta 是一个现代工具，将 MCP 网关与安全密钥保管库结合。

Peta 充当安全 MCP 网关。

AI 调用工具时，Peta 注入密钥。

AI 从不接触真实凭证。

Peta 实施零信任架构。

它验证身份。

它执行策略。

它注入凭证。

它记录操作。

它支持人工审批流程。

它支持细粒度访问控制。

它支持审计日志。

它是企业级部署方案。

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八、结论

模型上下文协议与 MCP 网关的出现代表 AI 智能体开发的关键演进。

MCP 已成为连接 AI 与现实系统的基础标准。

MCP 网关提供安全与治理。

Peta 展示了实践路径。

结合 MCP 与网关，AI 智能体可以在保证安全与可控的前提下与现实系统交互。

这种架构支持规模化、合规性和可持续发展。

未来的 AI 智能体将需要这种基础设施。

最终结果是既灵活又负责任的 AI 系统。