【AI】MCP目前99%的公司用不上，千万不要乱跟风

推荐语

MCP并非万能，企业应用需谨慎选择。

核心内容：
1. MCP实践过程中的常见疑问与解答
2. MCP与Swagger的比较分析
3. MCP在企业应用中的价值与局限性

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近在做一些MCP的实践，做到一半对于做出的东西产生了怀疑

疑问1：真的需要工具吗？不用工具行不行？

疑问2：工具不就是接口吗？那我用Swagger不就可以了吗？

疑问3：MCP的概念无非就是注册表套个壳，和Nacos、Eureka本质上是差不多的，那我有必要去搞客户端、服务端、资源端这么复杂吗？

要么说要多上网，总会有人跟你遇到同样的问题，有网友的回答就解决了上述我的疑问，或者是产生了一些共鸣

说白了MCP就是一个设计思想而已，跟设计模式一样，是一种经验之谈，不用也不会影响业务运行，用了也不一定能降本增效（因为要看具体场景）。

对于MCP协议，不管如何设计，底层其实都是去开发适配不同模型function call的传参/返回，相比来说，Swagger规范比MCP更为实用。

Swagger中已经包含了接口的描述、入参、出参等信息，将这些信息直接交给大模型，做下接口选择就可以直接被使用了，如果需要大模型处理的接口比较多，那么Swagger还可以提供可视化界面进行管理，是不是方便很多

而MCP需要满足客户端、服务端、资源端三个要素，客户端、资源端一般就是天然的

如果你的客户端和资源端是在一起的，那就没必要用MCP。

如果是拆开的，普通的微服务调用也是可以的。

如果必须要用MCP，就要建立一个服务端来保存、匹配、执行工具，你可以单独建个工程或者像我一样使用dify来充当MCP Server《DeepSeek手搓了一个MCP实现了工具调用" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">我用Dfiy+DeepSeek手搓了一个MCP实现了工具调用》，但是这些工具的执行逻辑和接口没有什么本质区别，基本都是通过Http服务、Java反射或者其他编程语言的特有属性来调用。这个时候，MCP看起来好像真的没啥用。

说到这里，其实应该再理解下MCP是干什么的，MCP是提供了一种大模型调用本地工具、数据库、服务的一种协议，拿工具来说，目前市场上的MCP调用的基本都是搜索引擎、小红书、微信公众号、支付宝支付页面，这些工具的应用场景都是很普遍，很通用的。

然后企业应用中一个简单的、独一无二的流程采用工具化，就显得比较蠢了（没错，我现在就是这么做的，所以感觉自己很蠢）。

后来跟公司一位大佬沟通了下，其实我们少了一步。

那就是对业务系统中可工具化内容的梳理，比如数据治理中的数据库连接是通用的，在多个环节都需要的，那么它就可以工具化。

但是如果是一个在数据采集中才有的逻辑，就不能被工具化，因为除了数据采集没地方用了。做成工具反而很鸡肋，还会让大模型提高产生幻觉的概率

说了这么多，感觉MCP没有什么用，为什么还要使用呢

（1）AI技术更迭很快，快速了解并应用这些技术，才能在这个赛道保证不掉队

（2）AI既是概念又是驱动力，对于客户来说能够解决实际问题是重中之重，j即使不能解决，AI也是现在这个时代一个产品不可获取的亮点

（3）使用这些AI技术都有前置条件，比如丢个文档给知识库直接查询，不准确的可能性会很大，但如果对数据加以处理，或极大增强可靠性；比如未作业务功能的梳理，直接使用MCP，就会产生自我怀疑

（4）AI在业务过程中都是辅助，即使我的业务流程完全没有改变，但是使用大模型的逻辑推理和MCP的工具调用能力来驱动执行这些业务流程，也算是为产品找到一个新的交互方式。

所以用或不用MCP以及其他AI技术，完全取决于你的业务场景

（1）需要AI作为产品应用的噱头、亮点，无脑上

（2）用户或客户提出了对话交互的需求，或者产品需要一种新的驱动方式，选择性上

（3）既有业务系统老旧且运行顺畅，不要上，除非你要做重构