一、MCP 的定义、价值主张与网关的必要性

模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）是一种开放标准，它提供了一种标准化方式，让 AI 模型（如大型语言模型）能够连接外部数据源、工具与服务。它由 Anthropic 于 2024 年末提出；MCP 常被形容为一种“通用适配器”或“面向 AI 的 USB-C”——开发者无需为每个工具或 API 都构建定制集成，而是可以用一种协议把 AI 助手“插入”到许多系统中。在 MCP 架构中，一个 AI 应用（客户端）可以通过 MCP 服务器调用函数或访问数据；这些 MCP 服务器以一致的格式暴露各种工具（从数据库到 Web 服务）。这被寄予厚望：通过为 AI 智能体提供一种安全、统一的方式在真实世界中代表我们行动——读取文件、调用 API、执行任务——从而打破信息孤岛，并通过一个共同接口完成这些操作。

然而，随着 MCP 部署规模增长，核心协议的若干局限性已经变得明显。早期实现显示：尽管 MCP 在高层面简化了集成，但在复杂场景下可能不够灵活且不够完整。开发者与架构师指出的一些痛点包括：协议僵硬、互操作性缺口，以及在处理高级工作流时的挑战。这正是 MCP 网关（MCP Gateways）发挥作用的地方。MCP 网关作为 MCP 之上的桥接或适配层，通过增加灵活性、编排能力与跨协议集成，来弥补这些不足。在本文中，我们将探讨为什么需要 MCP 网关以及它们如何工作，并用 IBM 的 ContextForge（一个强大但复杂的 MCP 网关）与 Peta（一个精简、对开发者友好的网关）作为示例来说明取舍。我们将看到：网关如何实现更丰富的工具编排、多智能体协作与更容易的集成——最终帮助 MCP 生态系统扩展规模。

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二、核心 MCP 及其局限性

1、MCP 的承诺：它到底提供了什么

从根本上说，模型上下文协议定义了一种结构化、安全的消息格式（基于 JSON-RPC 2.0），让 AI 智能体能够发现可用工具，并以标准化的 schema 来调用它们。该设计带来许多收益——工具变成可即插即用，AI 模型也可以通过一个接口在不同数据源之间维持上下文。像 OpenAI 与 Google DeepMind 这样的主要 AI 供应商很快拥抱 MCP，这表明围绕其效用正在形成更广泛共识。到 2025 年，已经存在数十种开源 MCP 连接器，覆盖从 Google Drive 到 SQL 数据库的一切。理论上，一个 AI 智能体可以使用 MCP 检索实时信息、执行动作（例如发送邮件、修改文件），并串联多个步骤，而无需为每个集成都进行定制编码。

2、现实：当下 MCP 实现面临的关键限制

在实践中，今天的 MCP 实现存在一些重要限制，使高级用例难以构建。其中一些关键挑战包括：

1）僵硬的集成模式（Rigid Integration Pattern）

MCP 定义了固定的客户端-服务器模式——每一项外部能力都必须作为带预定义 schema 的 MCP 服务器暴露出来。这种僵硬性意味着某些工作流难以自然贴合。例如：协调一系列工具调用或处理异步事件，需要大量自定义客户端逻辑。协议本身并不包含规划器或工作流引擎；当 AI 智能体需要串联多个工具调用时，客户端（智能体代码）必须管理时序与状态。在多步骤任务或长会话中，这可能变得脆弱，因为 LLM 必须记住该调用哪些工具以及如何格式化每一次调用。简言之，MCP 提供了一根通用管道，但没有提供编排逻辑——当开发者尝试构建更复杂、多步骤的行为时，往往会撞上它的低层特性所带来的限制。

2）缺乏跨协议互操作性（Lack of Cross-Protocol Interoperability）

MCP 假设交互双方都使用 MCP schema。但面对无数不懂 MCP 的遗留 API、REST 端点或 gRPC 服务怎么办？开箱即用时，AI 无法通过 MCP 直接使用这些服务——每一个都需要一个包装（wrapper）服务器。这在与既有企业系统集成时是一个显著缺口。现实中，许多 MCP 服务器本质上是现有 API 的代理，只暴露原服务能力的一个子集。为每个服务编写这些包装既费力，也可能丢失底层 API 的高级特性。换言之，核心 MCP 并不天然与其他协议或第三方 API 互操作，除非它们原生采用 MCP（而绝大多数并没有）。这种“最低公分母”问题会拖慢采用进度，并让 MCP 显得与更广阔的 Web 世界相对隔离。

3）运维开销（Operational Overhead）

MCP 的“每个工具一个微服务”的设计，会形成一个难以管理的分布式系统。一个组织可能最终部署数十甚至数百个 MCP 服务器实例（每个数据源或函数一个）。在缺少额外协调时，这意味着需要部署、监控、扩缩容并加固数十个进程。只要某一个工具服务器宕机或变慢，就可能成为智能体工作流的瓶颈。要在所有这些服务上统一实现认证、日志、错误处理并不容易。对较小团队或更简单项目而言，这种开销可能抵消 MCP 在开发层面的简化——复杂性并没有消失，只是被摊薄到许多微服务上。许多早期采用者反馈：他们不得不构建自定义胶水代码与监控方案，才能管理这种分布式架构。

4）多智能体协作处理（Handling Multi-Agent Collaboration）

MCP 最初面向“单个 AI 助手连接工具”的场景，但如果有多个需要协同工作的 AI 智能体呢？例如：一个智能体专注数据提取，再把结果交给另一个智能体做分析。基础 MCP 并未定义智能体之间如何对话或共享上下文。如果你简单地把每个智能体当作 MCP 工具，就会遇到共享状态维护与避免无限循环的问题。因此，仅靠 MCP 扩展到多智能体系统，容易导致上下文碎片化，以及跨智能体的状态管理复杂化。像 A2A（Agent-to-Agent，智能体对智能体）这样的新协议正在出现，用于促进智能体之间直接通信，这也凸显：仅靠 MCP 并不足以支持协调式的智能体团队协作。

5）用户同意与安全缺口（User Consent and Security Gaps）

尽管 MCP 包含一些安全特性（范围受限的 API 令牌、OAuth 支持），但它并未彻底解决人工审批与细粒度权限的问题。例如：MCP 客户端可能只向用户请求一次工具访问批准，但并没有一个通用标准规定需要多频繁地重新提示，或如何在工具实现者编码之外限制危险动作。这导致一些情形：如果底层服务器不够严格，智能体可能在缺乏明确用户确认的情况下执行敏感操作。类似地，密钥（API keys、数据库密码）经常存放在 MCP 服务器代码或配置中；如果处理不当，AI 模型可能看见它们。这并非 MCP “失败”，更像是协议提供机制但真实落地实现不一致的领域。开发者需要自行添加更多护栏，但并非所有人都会做。这种缺乏开箱即用治理能力的现实，也是在企业规模部署 MCP 时的另一项实际局限。

总结而言：今天的 MCP 给了我们一个强大的通用连接器，但它仍然相当低层。它不会自动处理多步骤规划、多智能体协调、对非 MCP 系统的桥接，也不处理如用户审批与全局监控这类更高层关注点。结果是：仅靠原始 MCP 构建复杂 AI 工作流，会涉及大量自定义工程。这就是 MCP 网关介入的原因——填补空白，并在核心协议之上提供更灵活、受管控的一层。

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三、MCP 网关登场：桥接与扩展 MCP

为了解决上述限制，MCP 网关这一概念逐渐出现。MCP 网关本质上是一层中间件，位于 AI 智能体（MCP 客户端）与多个 MCP 服务器或外部 API 之间。更直观地说，它是一座桥或适配器，用于扩展 MCP 的能力：它可以代理连接到许多工具、在协议间翻译、执行策略、并编排复杂工作流——同时对 AI 智能体呈现一个统一接口。把网关想象成一个智能枢纽：AI 助手连接它，而不是直接去管理几十个工具服务器本身。

图示： MCP 网关的高层架构。网关（中心）一侧连接多个 AI 智能体，另一侧连接大量工具、服务或其他智能体。它将这些资源联邦化成一个单一端点，处理协议翻译、路由与控制逻辑，使 AI 智能体能够通过统一通道访问一个丰富生态系统。

1、MCP 网关做什么？

尽管实现各异，大多数网关会提供下列特性组合，以弥补 MCP 的不足：

1）统一工具注册表与联邦（Unified Tool Registry and Federation）

网关可以将多个 MCP 服务器（甚至非 MCP 服务）聚合为一个组合工具目录。AI 客户端无需为 10 个工具连接 10 个 MCP 端点，而只需连接网关。网关会自动发现或经配置纳入所有可用服务，并将其合并为一个注册表呈现给 AI。这极大简化多工具设置——智能体看到的是一个 MCP 服务器（网关），它代表所有工具。高级网关支持跨部署联邦：例如多个网关实例可以彼此同步，因此不同部门或区域注册的工具会出现在一个全局列表中。AI 智能体无需知道工具部署在哪里或是否分散在多台服务器上；网关会把这些差异抽象掉。

2）跨协议集成（适配器）（Cross-Protocol Integration / Adapters）

网关最强大的角色之一，是为非 MCP 系统提供翻译。例如：网关可以接收来自 AI 的标准 MCP 工具调用，但在幕后调用一个完全不懂 MCP 的 REST API 或 gRPC 服务。也就是：网关在运行时将遗留或外部 API 包装成“虚拟 MCP 工具”。更具体地：你可以把内部 HTTP 服务的 OpenAPI/Swagger 定义提供给网关，网关就为 AI 生成一个 MCP 兼容工具接口。AI 随后通过网关像调用普通 MCP 函数一样调用它；网关负责把调用转换为 REST 请求、处理认证、解析响应等。这个适配器模式大幅扩展 MCP 的触达范围——几乎任何 Web 服务或云 API 都可在无需重写为 MCP 的情况下提供给 AI 智能体使用。它提升互操作性并让架构更具前瞻性（因为你无需等待所有供应商都原生采用 MCP）。

3）编排与工作流控制（Orchestration and Workflow Control）

网关常实现协调多步骤交互的逻辑，本质上是在 MCP 的请求-响应机制之上增加编排层。例如：网关可以自动把一个工具输出作为另一个工具输入，或实现条件式工作流（如果工具 A 返回 X，则调用工具 B）。一些网关甚至支持多智能体编排：它们提供让智能体沟通或通过网关触发彼此动作的通道。一个典型例子是对 A2A 协议的支持——某些网关可作为 A2A broker，让多个 AI 智能体注册并发现彼此能力。这意味着：一个智能体可以通过网关把另一个智能体当作“工具”来调用，从而实现协作式问题求解。并非所有网关都有完整工作流引擎，但至少会提供更丰富的时序、并行工具调用或智能体协调的钩子，而这些在 MCP 原生层面需要开发者自己实现。换句话说，网关可以像交通指挥：确保在正确时间调用正确工具（或智能体），并可能汇总结果。

4）集中式策略执行与安全（Centralized Policy Enforcement and Security）

企业通常希望在一个控制点实施安全与治理，而不是让每个 MCP 服务器各自实现。网关通常提供集中认证、授权与审计，用于所有工具使用。举例：网关可为各工具管理 API keys 或 OAuth tokens，使 AI 永远看不到原始凭据；可执行速率限制（防止失控智能体刷爆 API）；统一访问控制规则（确保某些智能体只可访问某些工具或数据）。如果企业要实现 RBAC 或对高风险动作要求人工批准，网关是实施这些跨工具逻辑的理想位置。这样可弥补前述安全缺口：无需依赖每个工具都正确地请求用户同意，网关可以在执行任何敏感操作前做一致的审批/策略检查。所有使用行为也可以经由网关统一记录与审计，为开发与 IT 提供一个单一视窗，观察 AI 在全局范围的行为。

5）监控、缓存与可靠性（Monitoring, Caching, and Reliability）

除策略控制之外，网关还带来可观测性与可靠性特性，使 MCP 基础设施更健壮。许多网关包含管理面板或 UI：你可以看到所有工具、监控实时请求、查看日志，甚至动态启用/禁用工具。它们也常与监控系统集成（例如通过 OpenTelemetry 导出指标），以便你对多次工具调用进行追踪与性能度量。有些网关会缓存工具响应或中间数据以加速重复查询；有些内置重试逻辑——当工具调用失败或服务器宕机时，网关可捕获错误并重试或路由到备份。总之，网关增加了一层韧性：AI 智能体不再直接面对一堆脆弱端点，而是连接一个能在幕后处理超时、失败与扩缩容的智能中介。这在从原型走向生产时尤为关键——它决定了 AI 是“链路一抖就断”，还是“能优雅处理抖动”。

总结而言：MCP 网关是在基本 MCP 之上“增强能力”。它保留 MCP 的优势（标准接口、与 AI 模型兼容），同时解决集成与规模化的实际问题。我们从“每个智能体自己协调几十个微服务”，转向“中心枢纽 + 辐射”的模型：网关是交互汇聚点。这种架构更适合复杂部署，也更易维护。

值得注意的是：MCP 网关与 MCP 本身在并行演进。到 2025 年，已出现大量网关方案——开源项目与商业平台并存——理念各异。下面我们将用两个对比鲜明的例子来具体化：ContextForge 与 Peta。两者都建立在 MCP 之上，但走的是完全相反的路线。

四、ContextForge：强大的“一体化” MCP 网关

最早且功能最丰富的 MCP 网关之一是 ContextForge，这是一个最初由 IBM 支持的开源项目。ContextForge 可以被视为 MCP 网关的“厨房水槽式”（kitchen sink）方案：它试图囊括企业在 AI 工具编排方面可能梦想的一切功能。在实践中，ContextForge 把网关、代理与注册表合在一起——本质上是一个可自托管、包罗万象的 MCP 枢纽。它本身作为完全兼容的 MCP 服务器运行（因此 AI 客户端用标准 MCP 与它通信），但在幕后它替你管理了大量复杂性。

ContextForge 的一些突出能力包括：

1、联邦与统一注册表（Federation and Unified Registry）

ContextForge 允许你部署多个网关实例（例如按团队或区域划分），这些实例可以自动发现彼此并合并工具列表。结果是：即使实际工具服务器分散在许多后端系统中，AI 智能体也能看到一个统一的工具注册表。这对大型组织很理想——AI 智能体连接一个 ContextForge 端点，却能访问公司各处托管的工具。

2、协议桥接（Protocol Bridging）

它可以把不原生支持 MCP 的遗留服务包装成虚拟 MCP 端点。例如：你可以接入一个内部 REST API，ContextForge 的适配器会把它作为带正确 schema 的 MCP 工具呈现给 AI。这样你不必重写所有服务来采用 MCP；ContextForge 可在运行时翻译。

3、多传输方式支持（Multi-Transport Support）

网关不局限于单一通信方式——它支持 HTTP、WebSockets、SSE（Server-Sent Events），甚至 stdio，并把本地与远程工具以统一方式处理。这种灵活性使其能够整合运行在不同环境中的工具（云服务、本地二进制等），并无缝处理流式响应或实时交互。

4、管理 UI 与可观测性（Admin UI and Observability）

ContextForge 提供可选的基于 Web 的管理 UI，用于实时监控与配置。你可以实时查看工具调用日志、调整设置并查看性能指标。它也接入可观测性框架，通过 OpenTelemetry 等输出每次调用、token 使用量等详细 trace 与指标，用于调试与优化。它基本上提供了一个“控制塔视角”，用于观察 AI 活动。

5、安全与策略能力（Security and Policy Features）

它包含对认证方案的内建支持（API keys、JWT、OAuth 集成），在新版本中甚至加入了 RBAC。你可以在网关层对每个工具或每个客户端执行限流。多租户支持（用户账号、基于团队的工具作用域）也在路线图中。这些都面向需要细粒度“谁能做什么”控制的企业部署。

6、可扩展性（Scalability）

ContextForge 面向横向扩展设计。它可以集群方式运行，并用基于 Redis 的系统在实例间共享状态（例如工具注册表信息）。它也有缓存层以提高吞吐量。总体而言，它是为重负载与大量并发智能体连接而构建的。

理论上，ContextForge 让你能够“把一切插到一切”——它力图成为组织内部 AI 交互的中心基础设施。有人评论称它像“面向 AI 的私有 Zapier，具备无限可扩展性与控制力”。这种能力意味着它可以处理你能想象的最复杂的多工具、多智能体场景。如果你是一家需要把几十个遗留系统连接到一组 AI 智能体、并要求完整审计与高度可定制的超大型企业，ContextForge 的极致灵活性非常有吸引力。

2、取舍：复杂性（Complexity）

然而，强大带来的代价就是复杂。多方观点认为 ContextForge 的部署与管理非常复杂。早期用户与行业评测指出：对常见用例而言它显得“过度工程化”，运行它需要相当的 DevOps 专业能力。实际上，到 2025 年为止，ContextForge 官方仍处于 beta，尚未被视作生产就绪；维护者提醒可能存在粗糙边缘，并且如果出问题，IBM 并不提供官方支持。安装与配置 ContextForge 并不简单；你需要设置数据库、缓存服务，以及大量需要调优的配置参数。有分析打趣：对精简创业团队而言，采用 ContextForge“更像部署一套新的企业基础设施，而不是加一个库”。

一些被反馈的具体痛点包括：

重型搭建（Heavy Setup）：搭建 ContextForge 可能需要数周工作量。它有很多可动部件与集成步骤（从其详尽文档可见）。没有资深 DevOps 的小团队往往会卡住。
维护负担（Maintenance Burden）：功能越多，越多东西可能出问题。用户遇到 bug，需要频繁更新配置。调性能或排障需要深入内部。平台范围越大，越难获得稳定、可预测的部署，除非你为其持续投入时间。
“超集”功能（Superset of Features）：许多组织并不需要全部花哨功能。ContextForge 覆盖了他们永远遇不到的边缘场景，但团队仍需为这些能力付出复杂性成本。有评测总结：“ContextForge 打包了人们能想象的所有企业特性……但很多人会发现它对问题而言过于复杂，尤其当他们想要更快的落地收益时。”

总之，ContextForge 展示了 MCP 网关能力的上限，以及与之相伴的陷阱。它证明“愿望清单”（联邦、适配器、UI 等）都可以实现，但也说明为什么现实中更精简的方案可能更可取。对真正需要其广度且有资源运营的组织而言，ContextForge 会非常强大；但对大多数团队，运维开销与学习曲线会让人望而却步。这为更简单、更对开发者友好的网关创造了机会——这正是 Peta 的空间。

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五、Peta：精简、对开发者友好的 MCP 网关

在光谱的另一端是 Peta（Peta.io），这是一个理念截然不同的现代 MCP 网关。ContextForge 试图无所不包，而 Peta 将自己定位为轻量、务实的方案：以更少膨胀覆盖 MCP 集成的核心需求。Peta 的创建者实质上在问：团队日常真正会用到哪些能力？哪些复杂性可以被消除？结果是一种更精简的网关：以更少搭建成本提供 MCP 的大部分收益。有分析总结：Peta“用 20% 的复杂度交付 80% 的价值”。

1、关键能力与差异点：Peta 的聚焦

Peta 把一些关键能力开箱即用地提供出来：

安全凭据管理（Secure Credential Management）：Peta 内置零信任凭据 vault。工具所需的 API keys、tokens 与密码在网关内加密存储，永不暴露给 AI。当 AI 调用需要密钥的工具（例如数据库密码）时，Peta 会在执行时注入凭据，但 AI 智能体本身只会看到占位符或什么都看不到。这可以防止模型在输出中意外泄露敏感密钥——当 LLM 连接企业系统时，这是一个巨大的现实担忧。原生 MCP 中开发者需要自己实现隐藏密钥；Peta 默认提供。

策略执行与人工在环（Policy Enforcement and Human-in-the-Loop）：Peta 提供一个策略引擎与简单 Web 界面，用于定义谁或什么可以调用哪个工具、带什么参数、在什么条件下调用。比如：管理员可以规定某个 AI 智能体可检索数据但不可删除数据；或发送邮件请求必须由人工批准。实际上，Peta 的人工审批工作流是一项突出特性：当 AI 尝试执行被标记为敏感的动作时，Peta 会暂停执行并通知人工操作员（例如通过面板或邮件）显式批准或拒绝。这样关键操作就具备人工在环。仅靠原始 MCP 达到同等保护，需要对每个工具服务器做自定义修改；Peta 则是一条规则即可实现。

统一监控面板（Unified Monitoring Dashboard）：Peta 提供集成的控制台 UI，开发者可以实时监控所有工具调用、查看日志、观察智能体活动。这种“单一视窗”非常利于调试与监督：你能看到最常用的工具、检查输入输出并追踪错误。UI 也允许你配置工具与策略，而无需钻配置文件。其强调点是开发者体验：Peta 力图让 MCP 部署的管理体验接近管理普通 Web 应用那样直接。

轻量部署（Lightweight Deployment）：Peta 最大卖点之一是部署简单。整个网关以一组容器化服务运行，只需极少配置即可拉起。平台宣传：完整 MCP 网关栈可在“30 分钟部署”。它提供合理默认值，你不必调整几十个旋钮才能开始。有团队轶事称：使用 Peta 的安装器，他们在一个下午就让第一个 AI 智能体接入内部工具上线；而 ContextForge 的试点在多天后仍卡在环境搭建问题上。这体现：更简单的架构能带来更快迭代。即便没有专职 DevOps 团队，也能管理 Peta。（当然，Peta 也可在 Kubernetes 上扩展到生产，但并不强迫你一开始就引入那种复杂性。）

按需工具激活（On-Demand Tool Activation）：为保持低占用，Peta 可以按需启动工具适配器。例如：配置了 20 个潜在工具，但某会话只用到 3 个，Peta 可让其余保持休眠，仅在 AI 实际调用时分配资源，然后再缩回。这避免了“为可能用到的集成，让一百个微服务一直空转”。网关会动态加载或激活连接器，并可在空闲时缩回。该设计意味着：通过 Peta 采用 MCP，并不等价于要为每个集成背负沉重的常驻成本。

性能导向（Performance Focus）：通过削减不必要层次，Peta 实现低延迟。一些独立测试发现，某些“全家桶式”网关每次工具调用增加 100–300ms 额外开销，而 Peta 的轻量方式能把额外延迟控制得更低。在交互式 AI 应用（聊天界面、IDE 副驾驶）中，响应速度很重要——当智能体串联很多工具时，每次多几百毫秒会显著累积。用户反馈称 Peta 的调用很快，对常见场景“开箱即用”，无需频繁调参。更少组件也意味着更少故障点，日常体验更稳。

总体来看，Peta 是一种“80/20”方案：覆盖大多数开发者需要的 80% 用例，并以更偏意见化但更方便的方式落地。它放弃了 ContextForge 那种极限可扩展性（例如对某些非常规传输或小众遗留系统的开箱支持），但能安全、容易地覆盖核心场景（把 REST APIs、数据库、SaaS 应用安全地接入 AI）。代价是：如果你有非常独特的边缘需求，Peta 可能需要自定义工作——但这些情况相对较少。

关键的是，团队使用 Peta 的反馈是：它能加速开发。他们把更多时间花在构建 AI 能力（提示词、智能体逻辑等）上，而不是与集成基础设施纠缠。有评测指出：团队可以用 Peta 在几天里达到某些复杂栈可能需要几周才能做到的效果。这不是“魔法”，只是架构不阻碍：默认处理安全、配置与常见集成，让开发者专注更高层问题。

从商业角度，Peta 代表一种更偏意见化、但更对开发者友好的 MCP 网关路径。它不靠宏大叙事营销，而是给出务实价值主张：如果你今天就要在生产中把 AI 连接到工具，并且没有庞大的平台工程团队，Peta 是一种优雅方案，用最少摩擦给你这些能力。它体现了 MCP 生态走向更易用、可交付、门槛更低的趋势，让更多组织能采用 AI 编排。

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六、结论：MCP 的未来与网关的角色

随着 AI 智能体更深入地嵌入企业工作流，MCP 提供了一个关键的共同语言，将智能体连接到数据与服务世界。然而过去一年的经验表明：仅靠 MCP 并不足以支撑组织想要的丰富复杂应用。MCP 网关已成为扩大 AI 集成与互操作性的关键。通过弥补实际缺口——从编排多步骤工作流，到桥接不兼容系统，再到增加治理——网关释放了 MCP 的全部潜力。

展望未来，我们可以预期 MCP 标准会继续演进（它已成为 Linux Foundation 的一项 AI 计划的一部分，并获得行业范围支持以持续改进）。这可能为核心协议带来更多内建特性与稳定性。即便如此，对灵活中间件的需求仍会存在。事实上，趋势正走向更模块化、可组合的 AI 系统——不同供应商的不同智能体、模型与工具需要协同工作。在这样的生态中，网关（以及诸如 A2A 这样的智能体通信互补协议）将不可或缺，用于连接各个点。它们会充当互操作层：例如让基于 ChatGPT 的智能体与基于 Claude 的智能体围绕共享数据协作，或让一个平台上的 AI 安全调用另一个平台的专有 API。

MCP 的未来很可能呈现多种网关方案并存的景观，以满足不同需求——从完整的企业枢纽，到轻量云托管网关。这种竞争与多样性是健康的，因为它将推动在易用性、安全性与性能上的创新。更重要的是，网关会抽象掉越来越多的“管道工程”，让开发者与 IT 管理者把重点放在构建 AI 解决方案本身，而不是重复发明集成层。我们已看到：Peta 加速 MCP 采用；ContextForge 推动能力边界（并可能逐步被改造成更易管理的形态）。

总结来说：MCP 奠定了 AI 连接器标准的基础；而 MCP 网关是让这一标准在规模化场景真正可用的“力量倍增器”。它们桥接核心协议的限制，使 AI 系统能够在日益增长的工具生态中保持灵活、安全并互操作。对任何希望让 AI 智能体超越玩具示例的团队——无论是编排多智能体研究助理，还是自动化复杂业务工作流——使用 MCP 网关都将是关键。AI 基础设施世界正处在令人兴奋的阶段：随着 MCP 这样的开放协议与 Peta 这样的创新网关平台结合，我们正接近一个时代——智能体可以在责任可控、效率可观的前提下，无缝“插入”我们拥有的所有数字资源。从非常现实的意义上说：网关，正是通往那个未来的入口。