别再误会MCP了！一篇写给AI工程师的硬核“辟谣”指南
出处：
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虽然之前对于MCP有过一次调研，但是最近上手在做一些MCP的工程实践的过程中，确实发现还是有很多误解。我翻阅了许多技术文章，以及协同沟通的时候发现，往往大家天然的将MCP简单地视为一种“更高级”或“可跨模型”的Function Calling。这种认知偏差，不仅掩盖了MCP作为一套软件工程协议的真正价值，更可能导致在技术选型和系统架构设计上的严重误判。当一个集成了20个OpenAPI工具的MCP应用，其单次请求的Token消耗轻易突破60K，导致成本和延迟飙升时；当生产环境中的模型因为一个微小的Prompt变动而出现大面积的工具调用格式错误时，我们必须扪心自问：我们是否真的理解了MCP的本质？于是提笔，希望将本文作为一篇写给AI工程师的硬核“辟谣”指南，旨在彻底澄清这一混淆。并提出并严谨论证一个核心观点：MCP本质上是一套模型无关的、用于构建可互操作AI应用的工程协议，其核心组件Server/Client与LLM的智能决策并无直接关联。
