Anthropic MCP 2025H1 里程碑解读

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Anthropic MCP刚发布了2025上半年的Roadmap,地址:https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap#roadmap.

我们一直在从事智能体通信协议的研究,也对MCP非常的关注,也在社区中提了一些我们的提案。

今天结合我们对MCP的理解,解读官方设定的里程碑,以及对MCP、智能体通信协议的一些看法。

以下为重点: 1、全面支持远程服务器。这个非常重要。远程服务器支持当中,身份认证方案的支持是最重要的一点。

2、降低使用门槛。现在MCP使用门槛太高,基本上要有一定的开发背景才好用。

3、社区与标准。MCP想成为行业的标准。

最后,我们也在做智能体通信协议,并且和MCP不是很一样。 如果你也对我们的协议感兴趣,欢迎联系我们。特别是,如果你是AI手机、AI助手、智能体框架的产品或开发人员,我希望和你聊聊我们对未来的看法。

里程碑解读

远程MCP支持

我之前在一篇文章中(为什么Anthropic刚刚发布的MCP协议应该使用DID进行身份鉴权)就提到过,MCP不支持远程数据访问是因为它有一个致命的缺陷——还没有一个完备的身份认证方案

可以看到,社区也是认识到这一点了,里程碑的第一项就是要支持远程MCP连接,而远程MCP连接的第一项就是认证与授权。

目前已经有人提交了关于身份认证的提案,是一个使用Oauth2.0进行身份认证的方案,已经在评审中。我们在社区中也和维护者有过沟通,目前用这个方案确实是最现实的一个方案,毕竟Oauth2.0的标准程度以及应用的广泛性还是不错的。

这个提案最好的一点是,它将Oauth2.0作为一个标准流程,同时提出了一种身份认证插件化的方案。允许其他的身份认证方案作为实验性的方案合入规范中。这对规范的灵活性和开放性非常的有帮助。

我们也基于这个提案,开发了一个基于W3C DID的身份认证方案(https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol/blob/main/03-did%3Awba%20Method%20Design%20Specification.md),正在等待插件化的方案合入后,提交PR。关于W3C DID的身份认证方案与Oauth2.0的区别,可以看这篇文章:最适合智能体的身份认证技术:对比OpenID Connect、API keys、did:wba

远程MCP支持的另外两项:

  • 服务发现,这里面还隐含了一点是服务的描述。他们可能会做一个类似OpenAI GPTs的产品,MCP client可以调用接口查找自己喜欢的服务器。
  • 无状态操作,主要是为了降低服务器开发的能到。

分发与发现

这是历程碑第三项,但是我认为要比第二项要重要。

MCP当前最大的问题是易用性非常差。对比OpenAI的GPTs,MCP的能力可以说非常的强,它为开发者提供了一种强大的手段和LLM进行交互。但是易用性却比GPTs差了很多。现在对使用者基本上都要求有一定的开发或计算机水平,要使用者自己能够安装一堆的软件和服务。这大大提高了MCP使用的门槛。

这个里程碑的四项内容,包管理、安装工具、沙盒、服务器注册,确实可以让MCP的使用者变得更加简单。

在我的设想中,MCP要想普及,必须要降低使用门槛;降低使用门槛的同时,还能够和社区生态互动,需要一种类似浏览器插件的机制,可以让用户方便的加载不同的MCP server。这四项工作应该也是朝着这个目标前进的。

另外,要提高易用性,必须提高远程MCP server的比重。能够在远程完成的,尽量不要在本地。这也是为什么远程服务器重要的原因。

智能体支持

这里有三项:分层智能体系统、交互式工作流、流式结果。这一块社区讨论的比较少,除了最后一项,其他两项我还不是很理解。后继续关注,如果你对这块有不错的理解, 欢迎留言。

更官方的生态系统

MCP期望社区能够主导的标准的制定,虽然现在主要的维护者是Anthropic的开发人员。他们想培育一个协作生态系统,所有 AI 提供商都可以通过平等参与和共享治理帮助将 MCP 塑造为开放标准,确保其满足各种 AI 应用程序和用例的需求。另外他们也希望和标准化机构合作推进标准化。

这是一个不错的思路,也是构建行业标准的通用做法。现在MCP社区还是以Anthropic为主,包括提案的评审。引入更多的伙伴,淡化单一厂商,有助于规范被更广大的范围采用。我们后面也会深入参与其中。

未来我们需要什么样的协议

智能体未来是否需要一个标准协议来进行通信,现在好像已经不用讨论了。大家慢慢的已经看到了它的必要性,前几天腾讯科技AI未来指北的一篇文章(手机AI帮你点咖啡,App们同意了吗?)也提到了这一点。在我们和业内认识的沟通过程中,发现这也慢慢的变成一种共识。

现在可能还不怎么确定的是,未来我们需要怎么样的协议?以及它通过什么的路径让行业接受它。

关于未来协议的轮廓,我们有我们的一些思考(智能体互联网(Agentic Web)有什么不同之处)。我们也在根据我们的思考,设计我们理想中的智能体通信协议AgentNetworkProtocol(ANP):https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol

我们认为未来的智能体一定是互联互通的、一定是通过底层数据(API或Protocol)与互联网进行通信的、智能体之间是对等的存在。这是我们设计ANP的核心原则。

回到MCP,我们设计的ANP与MCP最大的区别,就是在世界观的差异:

  • MCP是以模型为核心,整个互联网都是他的上下文与工具
  • 我们(Agent Network Protocol)以智能体为核心,每个智能体具有同等的地位,组成一个去中心化的智能体协作网络

我们在走一条与MCP不是特别一样的路,无论是否能够走通,我们都希望能够为行业探索一种可能。

最后,如果你也对我们的协议感兴趣,欢迎联系我们。特别是,如果你是AI手机、AI助手、智能体框架的产品或开发人员,我希望和你聊聊我们对未来的看法

欢迎加我微信:flow10240

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### Anthropic MCP API Key Usage and Management Anthropic's MCP (Model Control Panel) provides a centralized platform for managing AI tools and their integrations. The key features include support for MCP tools, extending Copilot Studio agents with MCP servers, and leveraging Microsoft’s unified, governed, and secure API management solutions[^1]. These features ensure that users can efficiently manage and integrate various AI-powered tools into their workflows. For software applications such as Figma, Blender, Photoshop, Excel, or PPT, once they are integrated with MCP services, the AI assistant gains the ability to use these tools effectively[^2]. This integration is facilitated through API keys, which serve as the authentication mechanism for accessing Anthropic's models and services. #### API Key Management API key management is crucial for securing access to Anthropic’s MCP services. Below are some best practices for managing API keys: - **Secure Storage**: Store API keys in a secure environment, such as an encrypted vault or a secrets manager service like AWS Secrets Manager or HashiCorp Vault. - **Access Control**: Limit access to API keys by implementing role-based access control (RBAC) policies. Only authorized personnel or services should have access to the keys. - **Rotation Policies**: Regularly rotate API keys to minimize the risk of unauthorized access. Automated rotation tools can help streamline this process. - **Monitoring and Logging**: Implement monitoring and logging mechanisms to track API usage and detect any suspicious activities. #### Example: Secure API Key Usage in Code Below is an example of how to securely use an API key in Python: ```python import os import anthropic # Load the API key from an environment variable api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") # Initialize the client with the API key client = anthropic.Client(api_key) # Example request to the MCP API response = client.completion( model="claude-v1", prompt="Hello, how are you?", max_tokens_to_sample=300, ) print(response["completion"]) ``` The above code demonstrates how to load the API key from an environment variable, ensuring it is not hardcoded in the script, which enhances security. #### Best Practices for MCP Integration When integrating third-party tools with Anthropic’s MCP, consider the following: - **Tool-Specific SDKs**: Use officially supported SDKs or libraries provided by Anthropic to interact with their services. - **Error Handling**: Implement robust error handling mechanisms to manage potential issues during API calls. - **Performance Optimization**: Optimize API calls to reduce latency and improve overall performance.
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