MCP定义与核心价值 [page::0][page::1][page::8]

• MCP是由Anthropic于2024年11月提出的开放标准化交互协议，旨在为大模型和客户端提供统一接口，实现高效安全的工具和数据调用，突破大模型静态能力限制。

- MCP协议类似AI时代的HTTP或USB-C，规范客户端（MCP Client）和工具封装端（MCP Server）之间的交互，简化多模型多工具调用路径，从复杂的$M^{\star}N$关系转为All-in-One标准化连接，实现生态兼容与互通。

• 相对于OpenAI的Function Calling，MCP具备更高的标准化、双向交互和兼容性，宁强调协议层面统一，适合多厂商、多工具环境 [page::2][page::8].

MCP产业链及生态参与方 [page::2][page::3][page::5][page::6][page::7]

• MCP生态包括三大核心参与方：MCP Client（大模型交互端和行业应用）、MCP Server（具备标准化接口的工具能力封装端）、MCP Marketplace（聚合平台，相当于MCP的APP Store）。

- 其他角色包括工具工厂（自动生成MCP Server）、托管平台（MCP Server安全部署运营）、链接管理（基于Toolbase的低门槛工具调用管理）。

• 以海外Anthropic、OpenAI、Google以及国内阿里、腾讯、百度等为代表的头部厂商积极入局，支持协议及MCP Server接入，大幅推动生态繁荣 [page::3][page::5][page::6][page::7].

MCP生态发展态势及早期红利 [page::4][page::5]

• MCP Server数量快速增长，截至2025年4月已超过10,000个接入，其中26个为官方标准Server，多面向数据库、搜索、导航等基础设施。

- 聚合平台如mcp.so访问量自2025年初起持续快速上升，28天访问近141万次，体现市场对MCP生态的热度和蓬勃发展。

• 各类托管和开发平台助力工具快速生成与安全部署，降低开发门槛和提高运维效率，生态供给端明显活跃 [page::4][page::5].

MCP商业模式与生态格局推演 [page::9]

• MCP生态未来或由少数厂商主导，短期为供给驱动型阶段，MCP Client和Server各司其职，形成正向循环推动生态繁荣。

- MCP Server计费主要基于调用量，类似传统API模式，MCP Marketplace依靠平台抽佣和广告收入。

• 后续可能诞生类APP Store的MCP平台，提供服务上架、排名、合规检测等，成为智能体经济的核心枢纽。

- MCP与谷歌A2A协议互补，前者纵向解决Agent工具调用，后者横向促进Agent间协同，推动智能体生态协作升级 [page::9][page::10].

MCP未来发展方向及安全治理 [page::10][page::11]

• 未来MCP将完善标准化身份认证框架，支持细粒度权限控制，构建官方注册目录，降低安全风险和供应链漏洞，提高协议安全性和合规性。

- 协议升级将支撑多模态数据交互和复杂Agent工作流，提升AI应用的实时交互能力和扩展边界。

• 早期参与者可通过标准制定、工具积累和社区构建形成结构性竞争优势，享受类似云计算时代微服务标准化红利。

- 相关风险包括技术和商业化节奏延迟，安全强化不足可能限制MC生态快速普及和应用落地 [page::10][page::11].

MCP对软件行业影响及机遇展望 [page::11][page::12]

• MCP协议推动软件架构升级与开发效能提升，大幅降低桥接大模型与外部工具的开发及运维成本。

- 企业可借助MCP构建AI Agent矩阵，实现业务创新和效率改进。

• MCP协议生态发展有望催生新兴商业模式，如基于服务注册、运营抽佣及安全认证增值服务的智能体经济市场。

- 标准兼容性将成为甲方企业业务选型的重要考量标准，积极布局者有望提升市场份额和商业潜力 [page::11][page::12].

中金研究报告《AI智道（8）：详解MCP，生态拆解和未来格局推演》详尽解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《中金 | AI智道（8）：详解MCP，生态拆解和未来格局推演》

- 作者：于钟海、魏鹳霏等

• 发布机构：中金公司（中国国际金融股份有限公司）

- 发布日期：2025年4月28日

• 主题：MCP（Model Context Protocol）协议的释义、产业生态拆解、未来格局分析及其对软件行业的影响

报告核心观点与意图

报告聚焦2024年由Anthropic提出的MCP协议，揭示该协议如何作为AI时代的连接标准，提供大模型与外部数据源、工具的高效、安全交互接口。报告强调MCP的开放标准性质及其类似于互联网HTTP协议或USB-C的地位，指出MCP正逐步成为业界事实标准，重塑AI软件架构，催生新商业路径。评级和目标价未显露，聚焦产业格局分析与技术展望，力图为投资者和产业参与者提供全面的行业洞察与战略参考。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 MCP定义及技术原理（第0-2页）

• 关键论点：MCP是由Anthropic于2024年11月提出的标准化交互协议，旨在解决大模型调用外部工具和数据的接口统一问题，克服模型静态能力局限，赋能Agent生态发展。MCP是开源协议，类比HTTP（互联网通信标准）和USB-C（设备连接标准），极大降低开发门槛，实现大模型与外部环境的解耦。
• 推理依据：MCP提供统一的通信协议，赋予Client（大模型端）与Server（工具端）双向、标准化定制工具调用能力，突破传统Function Calling只能单向调用、缺乏延续性和标准统一的瓶颈。（详见图1展示MCP架构，形象比喻为USB-C连接线，连接多个服务和客户端）
• 核心数据及概念：

- MCP采用JSON-RPC 2.0标准进行通信，保障高兼容性和交互灵活性。
- 相较于OpenAI的Function Calling，MCP支持双向交互和持续会话管理，显著降低多工具调用的开发复杂性。
- MCP定义了Client、Server和Marketplace（聚合平台）三端产业链模型，全面覆盖生态构建。

• 复杂概念解析：

- Function Calling：类似API调用处理的基础行为，但多供应商实现差异大，缺乏统一标准。
- MCP 全称“Model Context Protocol”，即大模型上下文的标准化协议，统一模型调用工具的流程和格式。
- MCP effectively solves the $M \times N$ integration problem by providing an All-in-One protocol layer simplifying connections between multiple models and multiple tools.[page::1,2]

2.2 MCP产业链生态拆解（第2-7页）

• 核心章节总结：产业链分为MCP Client、MCP Server、MCP Marketplace三大角色，同时涵盖工具工厂、托管平台及连接管理厂商。
• 推理依据：

- MCP Client：作为模型和用户交互的中介，代表产品包括Claude、ChatGPT、Cursor等，负责协调任务和工具调用。
- MCP Server：主要为工具的标准化API提供方，涵盖数据库（ClickHouse、Postgres MCP）、设计软件（Figma）、邮件（Resend）等，部署接近资源端。
- MCP Marketplace：聚合生态App Store，实现工具选择、调试及发布功能，促进生态繁荣。
- 其他基础设施包括Server生成与管理平台（Mintlify、Stainless）、托管平台（Smithery、Cloudflare）、链接管理工具（Toolbase）等。

• 关键数据点：

- MCP.so平台已接入超过10,000个MCP servers，28天访问量激增至141万次，显示生态爆发前景（图5、图6）。
- 类似Smithery提供安全托管和自动生成SDK的能力，协助生态快速扩张（图7、图8）。
- Toolbase提供无代码的一站式MCP Server链接管理，降低技术门槛（图9、图10）。

• 分析：这一产业分工体现MCP作为连接协议的全面生态角色，从端到端覆盖工具接入、部署、管理和调用。平台化和托管服务的兴起说明生态正步入商业化阶段。生态初期由数据库和搜索类厂商引领，垂直行业工具快速跟进，先入者占得先机。[page::2,3,4,5,6,7]

2.3 MCP核心价值与协议优势（第7-9页）

• 总结：

- MCP为AI工具调用创建了全行业统一标准，解决过去大模型厂商调用工具时接口碎片化和逻辑复杂的问题，实现一次封装，多端通用。
- 类比Language Server Protocol（LSP）标准化编程语言交互，MCP标准化模型与工具间数据交互。
- 提升工具复用率，降低成本和开发难度，提高AI Agent的能力边界。

• 证据与逻辑：

- 通过统一接口减少每家厂商重新开发接口的重复劳动。
- 安全性增强：接口采用权限和加密机制，API密钥不暴露给模型厂商，降低数据泄露风险。

• 数据/图示解读：

- 图11对比Function Call与MCP协议复杂度，前者呈M×N连接图，MCP归为一对多结构，极大简化系统设计。
- MCP各大主流模型（GPT、Claude、Gemini、LLaMa）均存在接口差异，MCP提炼出通用协议规范。

• 扩展分析：

- MCP不只是技术标准，也易于形成网络效应，吸引更多厂商加入生态。
- 包括数据安全和去中心化特征，提升行业接受度和合规性。 [page::7,8]

2.4 MCP生态与未来格局推演（第9-10页）

• 观点：

- 当前MCP生态以客户端SDK为增长引擎，显示出典型的供给驱动特征，短期规模有限，长期成长潜力巨大。
- MCP Client将成为AI模型融合及用户入口，有望成为软件级应用基础设施。
- MCP Server定位“轻量级、高频次收费”工具提供商，盈利模式类似API调用。
- MCP Marketplace未来将扮演生态枢纽角色，承担流量聚合、服务认证和运营，创收依赖佣金和广告。

• 图示说明：

- 图12清晰展示MCP Server与Marketplace商业模式，Server向终端用户收费，Marketplace向应用开发者抽佣并售卖广告位。

• 外延：

- 谷歌A2A协议作为Agent间协同通信协议，在横向层面补充纵向MCP协议，彼此互补，共建开放生态。

[page::9,10]

2.5 MCP未来技术升级与行业影响（第10-12页）

• 发展趋势：

1. 身份认证标准化：当前鉴权机制不足，开发者需重复为不同工具实现OAuth等认证，协议未来将引入统一认证框架。
2. 细粒度权限控制：提升多用户、多角色权限分配能力，避免过度授权和安全漏洞。
3. 官方服务注册目录：解决当前生态中第三方服务质量参差不齐、潜在供应链攻击风险，推动中心化注册系统建设。

• Roadmap重点方向（图14）：

- 协议验证体系，确保协议实现一致。
- 服务注册与发现机制优化，支持分布式架构。
- Agent协同框架，支持复杂多角色协作。
- 多模态接口支持，提升流式和视频音频处理能力。
- 去中心化治理机制，保障生态健康持续发展。

• 对软件行业影响：

- 企业通过标准化工具接口提升开发效率，减少重复造轮子。
- 甲方采购和业务选型将更看重MCP兼容生态。
- MCP生态如云计算早期标准制定般，先行者可构筑长期竞争壁垒。
- MCP Marketplaces可能成为智能经济的基础设施枢纽，开启服务运营新商业模式。
- 安全和合规能力逐渐成为增值业务关键点。

• 风险：

- 技术风险：技术迭代不及预期导致生态不活跃，安全机制不健全带来泄密隐患。
- 商业风险：市场接受度不足，开发者继续沿用传统API模式，商业模式盈利能力受限。

[page::10,11,12]

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3. 图表深度解读

• 图1（页1）：MCP架构示意。将MCP比作USB-C接口，MCP client连接终端（大模型/Agent），通过标准接口调用多个MCP server（如Slack、Gmail、Google Calendar等远程服务及本地数据），强调开放连接的场景。
• 图2（页2）：MCP与Function Calling对比。左侧流程图描述MCP协议中统一封装Function Calling模式，右侧表格对比MCP和Function Calling的交互模式、标准化程度、开发复杂度、复用性和灵活性，突出MCP的优势（高标准化、双向通信、低开发难度、高灵活性）。
• 图3（页2）：MCP产业链图谱。分类涵盖Top MCP Clients（Claude、Cursor等）、Servers（数据库、搜索、设计工具等），Marketplace（聚合平台：Glama、MCP.so等），以及服务器生成、托管、连接管理厂商，体现成熟生态。
• 图5-6（页4）：MCP.so平台首页截图及访问量增长趋势。平台收录超10,000个MCP servers，页面布局展示精选服务器，访问数据表明此前三个月流量快速增长至140万次，显示用户积极度提升。
• 图7-8（页6）：Stainless和Smithery平台界面和功能演示。Stainless支持自动生成MCP Server代码，便捷SDK生成，降低开发门槛；Smithery提供安全托管、服务器注册、能力扩展等功能，支持丰富场景。
• 图9-10（页6-7）：Cloudflare远程部署及Toolbase链接管理界面。Cloudflare实现安全的MCP Server部署和调试，Toolbase降低用户使用门槛，无需编码即可快速集成MCP Server，具备可视化操作界面，增强易用性。
• 图11（页8）：MCP协议与传统Function Call对比示意，形象展示MCP解决了多模型多工具交互的复杂度，成为事实标准的逻辑基础。
• 图12（页9）：MCP Server和Marketplace商业模型流程图，清晰表述各参与方盈利模式，利于理解MCP生态商业闭环。
• 图13（页10）：谷歌A2A协议与MCP协议的互补架构图示，突出二者横向Agent协同与纵向Agent工具调用的关系。
• 图14（页11）：MCP官方Roadmap发展路径表格，列示关键技术目标及发展方向，为理解未来协议升级提供直观参考。

以上图表与文本紧密配合，从生态整体框架、生态参与者构成、技术细节、访问数据、商业模式到未来规划形成系统论述，为读者全方位理解MCP价值与前景提供支持。[page::1,2,4,5,6,7,8,9,10,11]

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4. 估值分析

报告未提供明确估值模型及目标价，侧重产业生态和技术趋势分析，推断商业化模式：

• 付费模式覆盖MCP Server调用计费（类似API调用模式），及Marketplace抽佣与广告费，隐含对生态广度和深度成长的预期。
• 盈利驱动假设基于MCP普及带来海量工具调用、用户使用和活跃度提升，从而形成有效商业链。
• 报告未涉及DCF、市盈率等财务估值方法。

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5. 风险因素评估

• 技术风险：技术迭代不足、协议安全保障不到位导致生态不被接受或面临安全隐患，影响MCP推广进程。
• 商业风险：市场对MCP的认知与价值认同不足，继续依赖传统API方式。MCP商业模式尚不成熟，存在盈利承压风险。
• 供应链安全风险：第三方服务器组件存在潜在漏洞或恶意代码威胁，缺少统一监管和注册机制。

报告针对性提出协议细粒度权限控制、标准化认证及官方服务注册目录作为应对策略，体现风险意识和缓释路径。[page::1,10,11,12]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告展现出对MCP协议的高度期待与信心，类比HTTP和USB-C等根基技术，表达较强乐观情绪。
• 风险分析有所展开，但对于生态商业化的复杂性、跨厂商协调挑战和真正市场接受度的困难论述较弱。
• 协议标准化过程依赖开源社区及巨头推动，未知因素和版本碎片化风险未充分揭示。
• 国内外大厂支持被强调，但具体差异化打法和竞争或兼容方式未详细披露。
• 报告多引用第三方社区数据、开发者视角，缺少对终端客户（企业或开发者）实际使能效果的实证分析。
• 对MCP Marketplace竞合格局和潜在集中风险提及有限。

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7. 结论性综合

中金公司发布的《AI智道（8）：详解MCP，生态拆解和未来格局推演》报告，系统详尽地阐述了2024年诞生的MCP协议的定义、技术优势、产业链参与者及生态发展状况，预测未来MCP将成为AI时代大模型与工具、数据源间的连接事实标准。

报告指出，MCP通过标准化双向通信协议，极大简化多厂商多工具集成难题，降低开发门槛，增强工具复用和安全保障。这一创新类似于语言服务器协议（LSP）对软件开发的革命性影响。生态中MCP Client、Server和Marketplace三方各司其职，促进形成良性循环。数据表明MCP应用和聚合平台流量呈指数增长，吸引阿里、腾讯、百度、OpenAI、Google等巨头积极支持和部署。

进一步，报告分析未来MCP协议升级路径和技术路线，强调标准化身份认证、细粒度权限及服务注册目录对保障生态安全和持续发展的重要性。通过对已有聚合平台、工具工厂、托管平台、连接管理工具的详实介绍，展示生态多层面扩展发力态势。

商业模式方面，报告认为MCP Server具备按调用量计费盈利空间，Marketplace可通过分成和广告实现价值变现，初创团队已享受早期流量红利。报告呼吁关注谷歌A2A协议与MCP协议的互补关系，共构开放智能体生态。

风险层面，报告预警技术迭代滞后、生态采纳不及预期、供应链安全隐患及商业运营挑战，并建议持续关注官方认证流程及安全策略完善。

综合来看，MCP具备推动AI软件架构升级的潜力，类似互联网和云计算时代核心协议和标准，对提升企业数字化能力、催生智能经济生态具有深远影响。作为行业基石技术，MCP生态早期参与者或能积累结构性优势，未来市场空间广阔。

报告通过大量丰富图表（技术架构、生态图谱、对比分析、流量数据、平台界面、商业模式示意、未来路线图）直观形象地支撑论点和预测，全面揭示MCP的产业价值与技术前景，体现专业深度和策略指导价值，适合行业投资者、企业技术管理者及AI生态参与者深度参考。[page::0-12]

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【免责声明】本报告分析基于公开数据和前沿产业观察，对MCP及其生态的推演和判断不构成具体投资建议，需结合实际应用与市场动态审慎评估。

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（全文完）

报告