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我对MCP（可能是某种程序或协议，原文未明确）的初步看法：从当前的炒作状况来看，体验令人失望。一是目标定位混乱，针对开发者和非开发者都是如此。对于开发者而言，它基本上就是简单的编码代理，就像llm.txt，所以我不清楚为什么要用MCP。对于非开发者，它就像任何人都能发布的工具，还需要一些设置来添加配置等，但去年ChatGPT的GPTs也尝试过类似的东西，任何人都能发布自己的工具（GPTs），但据我的经验效果并不好。到目前为止还没有一个好的客户端，而且客户端用户界面不是开源的，这使得体验受限，比如我们就没有客户端原生支持视频上传和播放。在本地机器上安装MCP，对于较大的MCP后续可能会有安装问题。我觉得这种炒作不是自发的，而是由Anthropic（可能是某个公司或组织）推动的。我原本期望MCP（作为一种协议）对于代理工作流和通信标准有更深的开发者价值，而不只是对docker和配置文件的一种包装。设想一个有很多MCP的世界，我该如何选择安装哪一个，为什么要安装，如何对类似的服务器进行排名呢？他们是否将其想象成一个像应用商店那样的生态系统，我的主客户端不变，但我能够完成使用SaaS产品所能做的任何任务。我们尝试了一个简单的任务——“获取Gdrive上的最新视频并给我一个摘要”，完成这个任务的步骤并不简单：要查看Gdrive的MCP和设置文档，Gdrive的MCP有11步设置流程，VideoDB的MCP有1步设置流程，总共要12或13步来完成一个基本任务。

讨论总结

主题是关于MCP当前表现与炒作热度不符的讨论。原帖作者认为MCP当前体验不佳，存在目标定位混乱、对开发者吸引力不足、非开发者体验不好、客户端问题、安装问题以及炒作不真实等问题。评论者们观点多样，有的看好MCP未来潜力，有的将其与其他技术类比判断其走向，有的对MCP概念和运作方式表示疑惑，有的对原帖观点进行回应，还有的否定MCP的商业实用性等，总体氛围既有积极期待也有消极否定。

主要观点

  1. 👍 MCP有潜力在广泛支持下实现重要功能
    • 支持理由：可像OpenAI API一样被广泛支持，整合工具，让AI应用访问同一组工具，将聊天机器人变为真正助手。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 MCP与曾经失败的技术类似，发展前景堪忧
    • 正方观点：与NPAPI等类似，那些技术输给了Flash且Flash已消亡。
    • 反方观点：也可能像html等虽有缺陷但能发展起来，现在下结论为时过早。
  3. 💡 MCP作为协议，原帖中目标受众混乱的说法不合理
    • 解释：MCP如同网络一样，Anthropic目前针对开发者可能是测试阶段，且MCP与ChatGPT GPTs有本质区别。
  4. 💡 原帖作者可能需求与MCP不匹配
    • 解释：MCP最大优势是能拥有自己的MCP让AI全方位服务，MCP市场中的其他MCP可增强该优势，已有完备工具时MCP用处小，有新需求时MCP可发挥作用。
  5. 💡 不应过早抱怨MCP的设置麻烦
    • 解释：未来可能改观，混淆开发者和非开发者是MCP特色，与ChatGPT的GPT对比不恰当，不应过度纠结设置步骤，选择MCP不是问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 我对MCP感到兴奋不是因为它目前的功能，而是当它得到广泛支持时它将实现的功能：允许任何AI应用访问同一组工具，将聊天机器人变成真正的助手。”
    • 亮点：强调对MCP潜力的期待。
  2. “🤔 这是LLM时代的NPAPI、NaCl、Java Applet、ActiveX、Silverlight。”
    • 亮点：通过类比表达对MCP发展的担忧。
  3. “👀 我个人认为这是一种创业公司的有机炒作。”
    • 亮点：提出MCP热度是创业公司炒作的观点。
  4. “😂 Ah yes, another round of ‘why - do - I - have - to - click - 12 - times - to - achieve - automated - bliss’ complaints.”
    • 亮点：以幽默方式回应原帖对MCP设置步骤的抱怨。
  5. “🤔 如果它这么难理解，就意味着它是个糟糕的产品。”
    • 亮点：表达对MCP因难以理解而否定的态度。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极支持也有消极否定。主要分歧点在于MCP的发展潜力、当前的实用性以及是否被过度炒作。积极者看到MCP的潜力，如成为整合工具的标准API等；消极者认为MCP存在诸多问题，如对商业无用、技术花哨等。可能的原因是评论者的视角和对MCP的期望不同，技术人员可能更关注技术实现和潜力，而使用者更关注实际体验。

趋势与预测

  • 新兴话题：MCP与Claude的协作关系以及对开发者的影响可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果MCP发展良好，可能会对AI与工具的交互方式产生变革性影响；若发展不佳，可能会像其他被提及的失败技术一样逐渐被遗忘。

详细内容：

《关于 MCP 的热门讨论：期望与困惑并存》

在 Reddit 上，一篇关于 MCP 的帖子引发了热烈的讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。原帖指出了 MCP 目前存在的一系列问题，如目标受众不明确、对开发者和非开发者的价值不清晰、缺乏好的客户端、安装设置复杂等。

讨论的焦点主要集中在 MCP 的价值、前景以及当前存在的不足。有人，如 [WolframRavenwolf] 认为 MCP 未来潜力巨大，它能让任何 AI 应用访问相同的工具集，就像 OpenAI API 因广泛支持而更易整合不同 AI 服务一样，MCP 有望成为整合工具的标准 API。但也有人，像 [No_Afternoon_4260] 表示目前尚未看到 MCP 的优势，因为与自己实现工具相比存在开销。

[if47] 将 MCP 类比为 NPAPI、NaCl 等，指出其可能面临相似的命运。[West-Code4642] 则认为 MCP 也有可能像 HTML、CSS 或 JavaScript 一样发展。

[FitScholar4321] 表示仍在努力理解 MCP，而 [quiteconfused1] 则直言对其感到困惑。[Pyros - SD - Models] 认为 MCP 想法不错，但存在诸多问题，如糟糕的上手和设置体验等。

[phhusson] 则对原帖中的一些观点进行了回应，比如认为不能说 MCP 目标受众混乱，其与网络类似，且认为 MCP 的发展会逐渐改善。

[RedZero76] 认为 MCP 的最佳之处在于可以拥有自己的专属服务，赋予 AI 强大的能力。

[Dry-Film8960] 以讽刺的口吻指出抱怨 MCP 就像过去对新技术的抱怨一样，强调应看到其未来的潜力。

MCP 究竟是会成为引领未来的重要技术，还是只是一时的炒作？这是当前讨论中的核心争议点。目前讨论中的共识是 MCP 仍处于发展初期，其未来走向尚不明朗。一些独特的观点，如将 MCP 与过往类似技术的类比，丰富了讨论的深度和广度。

总之，关于 MCP 的讨论仍在继续，它的未来发展值得我们持续关注。