MCP 的进化之路与未来可能
随着 OpenAI 等宣布支持，MCP正迅速从一个开放协议概念，加速成为行业事实上的标准，国内外厂商纷纷布局。但这仅仅是开始。当前的 MCP 实现，大多还停留在相对基础的阶段——提供标准化的接口来调用一些简单工具，比如网页内容提取、文件读写等。
那么，MCP 的下一步会走向何方？未来将会在两个方向上进化：
3.1 MCP Server 的智能化
目前的 MCP 工具/服务器（MCP Server）更像是一个忠实的执行者：模型告诉它做什么（比如，提取这个网页的文本），它就照做。但这在处理复杂业务场景时，往往力不从心。
但是这有问题。
以企业常见的 NL2SQL（自然语言进行 SQL 查询，也叫text2sql，也叫chat2DB） 场景为例：目前调用MCP的普遍方案是： LLM 直接根据用户问题生成 SQL 语句，MCP Server执行该 SQL 并返回结果。
但是模型在NL2SQL这个场景的几个关键问题如下：
1. 大部分原有数据库表并没有足够的语义信息，没有办法根据表头信息直接推断业务关系。 2. 表的复杂程度上升之后，模型编写SQL的性能极速下降。 3. 没有办法做权限管理，只能在前端进行限制。
未来智能 MCP Server 的可能形态就是往复杂逻辑去做：比如简化模型任务。LLM 不需要编写完整的 SQL，而是根据api约定提供关键的查询意图和参数（比如：“查询‘北京地区’‘上季度’的‘销售额’”）。MCP Server 负责将这些意图安全、准确地转换为最终的查询（可能通过固化模板、DSL 转换或其他内部机制），并执行返回结果。
权限与数据隔离可以在Server 内部实现严格的权限控制，根据调用来源和参数，自动过滤和限制数据以及语义信息的暴露范围。
在这种模式下，MCP Server 成为了一个特定领域的“专家助手”，它封装了复杂性、保障了安全性，让 LLM 可以更专注于理解用户意图，而非陷入底层技术细节（SQL语句生成）。这才是更“AI Native”的工具使用方式。
3.2 面向大模型的高级编程语言
当前的 MCP 协议，在某种程度上类似于计算机领域的“汇编语言”。它提供了一套底层的、标准化的指令集（例如调用特定工具、传递结构化数据），赋予了模型与外部世界交互的基础能力。这无疑是重要的基石。
但正如我们不会直接用汇编语言来构建复杂的现代软件一样，仅仅依赖模型通过零散的 MCP 指令来完成多步骤、逻辑性强的复杂任务，其过程也将是低效且脆弱的。不同的模型甚至同一次调用的不同尝试，都可能产生不同的调用序列。
因此，一个显而易见且至关重要的发展方向，便是在 MCP 这套“汇编指令”之上，构建更高层级的抽象和封装能力——正如我们在汇编语言之上发展出了 C++、Java、Python 等高级编程语言。这可以被视为一种“针对 MCP 调用的编程范式”。我个人目前也正在做此方向的探索。我正在思考如何设计一套机制，让大模型不仅能执行单个 MCP 指令，更能理解和编排这些指令的顺序，从而实现更复杂的自主任务规划与执行。
下面的截图就是我的尝试，相当于定义了两个函数分别叫alexi和bob的mcp调用顺序，然后通过告诉模型我的身份，让他选择不同的调用链执行。
我认为，这正是通往真正强大、能够完成复杂任务的 Agent 的关键路径。(非常欢迎对这个方向感兴趣的朋友一起交流探讨！)
MCP 的未来绝不仅仅是不断扩充标准化的工具接口库。更深远的价值在于两方面：一是推动 MCP Server 本身的智能化，二是在其上构建起一套成熟、高效的高层级 AI 应用“编程范式”。这或许才是决定 Agent 能否真正从理想到现实、成功落地的核心要素。
