MCP 不仅仅是开发者的事
当开发者提到 MCP 时，产品经理往往会忽略它。他们点点头，然后就跳过了。这个错误会让产品团队付出代价。
MCP 代表 Model Context Protocol。它是一个开放标准，定义了 AI 模型如何连接到工具、数据和服务。
在 MCP 出现之前，每一次 AI 集成都需要编写自定义代码。你需要为每一个工具构建一个特定的桥梁。这既缓慢又难以维护。
MCP 的工作原理就像 USB。USB 并没有让打印机变得更强大，它只是让连接变得简单。MCP 为 AI 做了同样的事情：它创建了一个标准的连接层。
这改变了产品团队的工作方式。
过去，你在开发过程中精确地决定了 AI 可以触及哪些内容。增加新功能需要编写新代码。AI 的触达范围是固定的。
有了 MCP，连接是可组合的。AI Agent 可以触及任何兼容的工具，而无需为每种组合编写自定义代码。
讨论的重心发生了转移。你不再问“我们可以让 AI 做什么”，而是开始问“我们应该允许 AI 做什么”。
这是一项产品决策，而不仅仅是一项工程任务。
如果你在构建 AI 功能，请考虑以下三点：
上下文 (Context)：哪些数据能让你的 AI 变得有用？MCP 让连接实时数据和用户状态变得轻而易举。利用它来提供价值，而不仅仅是建立连接。
边界 (Boundaries)：你在哪里设置权限？便捷的连接会增加风险。决定 AI 不能 触及什么，是一个信任问题。
路线图 (Roadmap)：你的约束条件正在发生变化。你不再询问是否可以建立连接，而是询问是否应该发布某项能力。
最好的 AI 产品不仅拥有最好的模型，还将拥有最清晰的边界和最佳的数据访问能力。
MCP 降低了技术门槛。这意味着你关于“连接什么”的决策比以往任何时候都更加重要。
不要把 MCP 仅仅视为一个技术细节。要将其视为一种产品策略。
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