被捧上神坛的MCP协议，现在连YC总裁都想跑路了

我第一次听说MCP协议的时候，是在2024年的11月。

当时看到Anthropic开源了这个东西，朋友圈一片欢呼——"AI时代的TCP/IP来了！"、"统一工具调用标准！"、"以后所有AI应用都能互联互通了！"

作为一个写过几年代码的老兵，我当时的第一反应是——先别吹。

不是泼冷水，是吃过太多"标准大一统"的亏了。

你看这些年，SOAP协议被REST击败了，WebSocket刚火就被各种私有协议蚕食，GraphQL也没能取代REST成为主流……技术标准这事儿，从来不是"技术最优"说了算的，而是生态、商业、政治多股力量博弈的结果。

MCP的问题在哪？

最近Perplexity联合创始人Denis Yarats和YC总裁Garry Tan公开"跳船"，算是把这个盖子掀开了。

核心矛盾就一个——Token成本。

简单来说，每次你让AI通过MCP去调一个工具，比如查个数据库、调个API，传输的数据量比你直接用SDK调用要大得多。为啥？因为MCP把每次交互都包装成了一个"对话"，里面有系统提示词、有上下文、有schema描述……这些加起来，一个简单的工具调用可能就要消耗几百甚至几千个Token。

你要是做个原型demo，这无所谓。

但企业级场景里，一个业务流程可能涉及几十上百次工具调用。这Token成本乘以调用次数，就很可观了。

更骚的是，MCP的响应延迟也比原生SDK高。道理很简单——多了一层协议，就多了一次序列化和反序列化。这在强调实时性的场景里，是致命的。

所以Denis Yarats和Garry Tan的选择就很能理解了——用回API和CLI。

这让我想起一个观点："最好的协议是没有协议"。

你直接调SDK，没有中间商赚差价，性能最优，成本最低。但代价是什么？——每个工具都得单独对接，迁移成本极高。

MCP的逻辑是——牺牲一点性能和成本，换取互联互通的便利性。这在理论上是对的，但现实是，大部分公司的AI应用还没到需要"互联互通"的规模。

换句话说，MCP解决的是一个"大厂才有的问题"，而大多数中小团队，还在用最原始的方式调用工具。

不过话说回来，MCP的愿景本身没错。

长远看，AI应用要真正爆发，标准化是必须的。就跟USB接口统一了外设生态一样，MCP的价值在于降低整个行业的协作成本。

问题只是——时机对不对，现在成熟不成熟。

我的判断是，MCP的方向是对的，但落地节奏被高估了。一年之内，它会是一个"有追求的大厂都在关注，但实际落地项目少之又少"的协议。真正的大规模采用，可能要等两到三年后，Token成本真正降下来，推理效率真正提上去。

到时候，MCP可能会成为类似HTTP的地位——每个人都用，但没人觉得它有多了不起。

但现在嘛……

先别急着All in。

手里有MCP相关股票的，建议逢高减仓。手底下有团队在推MCP方案的，建议先做POC验证ROI。别被那些"AI时代TCP/IP"的标题党带偏了节奏。