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cover of episode The Creators of Model Context Protocol
People
D
David Soria Parra
J
Justin Spahr-Sommers
Topics
Justin Spahr-Sommers: 我是 MCP 的共同创造者之一。MCP 的核心目标是扩展 AI 应用的功能，使其能够与各种生态系统和插件集成。我们采用客户端-服务器架构，这与传统的插件模式有所不同。MCP 的设计初衷是为了解决我在 Anthropic 内部开发工具中遇到的问题，即如何高效地将 AI 模型与各种应用集成。我最初的灵感来自于 LSP，但 MCP 在具体实现上有所不同，更注重功能的呈现方式而非语义。在开发过程中，我们面临着许多挑战，例如如何设计合适的原语来满足不同应用的需求，以及如何构建健壮的 SDK。在发布之前，我们内部进行了一次黑客马拉松，许多同事参与其中，并开发出各种基于 MCP 的应用，这极大地鼓舞了我们。 David Soria Parra: 我也是 MCP 的共同创造者之一。MCP 的核心在于扩展 AI 应用，而非模型本身。这与许多人的误解不同。MCP 的设计理念是优先考虑应用开发者的需求，提供工具、资源和提示等多种原语，以满足不同类型的 AI 应用集成需求。我们从 LSP 中汲取了设计理念，但同时也吸取了 LSP 的不足之处，并对 JSON-RPC 的处理方式进行了改进。我们更注重功能的呈现方式，而不是语义本身。在设计过程中，我们仔细考虑了每个原语的用途和差异，并努力使它们在不同的应用中都能得到良好的体现。我们希望 MCP 能够成为 AI 应用的通用连接器，就像 USB-C 接口一样，连接整个生态系统。 David Soria Parra: 在 MCP 的设计中，我们特别关注了功能的呈现方式，而不是仅仅关注语义。我们认为，不同的应用场景需要不同的功能呈现方式，因此我们提供了多种原语，例如工具、资源和提示，以满足不同的需求。工具调用是 MCP 中一个重要的功能，但它并不是万能的。我们还提供了资源和提示等其他原语，以丰富 AI 应用的交互方式。资源可以是各种数据或上下文信息，可以由应用或模型自动获取。提示则通常由用户主动发起，例如编辑器中的斜杠命令或自动完成功能。我们希望应用开发者能够根据自己的需求选择合适的原语，并创造出独特的用户体验。 Justin Spahr-Sommers: 在 MCP 的设计中，我们借鉴了 LSP 的一些优秀设计理念，例如解决 M*N 问题的思路。但是，我们也吸取了 LSP 的一些教训，并对 JSON-RPC 的处理方式进行了改进。我们更注重功能的呈现方式，而不是语义本身。我们认为，这对于 AI 应用来说更为重要。在开发过程中，我们面临着许多挑战，例如如何设计合适的原语，以及如何构建健壮的 SDK。我们支持多种编程语言，例如 TypeScript、Python 和 Rust。我们还投入了大量时间来完善设计，并构建了各种客户端和服务器，以创建一个内部生态系统。

Deep Dive

Shownotes Transcript

Today’s guests, David Soria Parra and Justin Spahr-Summers, are the creators of Anthropic’s Model Context Protocol (MCP). When we first wrote Why MCP Won, we had no idea how quickly it was about to win.

In the past 4 weeks, OpenAI and now Google have now announced the MCP support, effectively confirming our prediction that MCP was the presumptive winner of the agent standard wars. MCP has now overtaken OpenAPI, the incumbent option and most direct alternative, in GitHub stars (3 months ahead of conservative trendline):

For protocol and history nerds, we also asked David and Justin to tell the origin story of MCP, which we leave to the reader to enjoy (you can also skim the transcripts, or, the changelogs of a certain favored IDE). It’s incredible the impact that individual engineers solving their own problems can have on an entire industry.

Timestamps

00:00 Introduction and Guest Welcome

00:37 What is MCP?

02:00 The Origin Story of MCP

05:18 Development Challenges and Solutions

08:06 Technical Details and Inspirations

29:45 MCP vs Open API

32:48 Building MCP Servers

40:39 Exploring Model Independence in LLMs

41:36 Building Richer Systems with MCP

43:13 Understanding Agents in MCP

45:45 Nesting and Tool Confusion in MCP

49:11 Client Control and Tool Invocation

52:08 Authorization and Trust in MCP Servers

01:01:34 Future Roadmap and Stateless Servers

01:10:07 Open Source Governance and Community Involvement

01:18:12 Wishlist and Closing Remarks