OpenAI拥抱MCP：Agent SDK新增支持，AI应用互联互通加速

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OpenAI Agent SDK支持MCP协议，加速LLM与外部数据源集成，降低Agent开发成本，拥抱AI互联互通。

原文标题：OpenAI最新官宣：Agent SDK支持MCP协议

原文作者：机器之心

冷月清谈：

OpenAI宣布其Agent SDK已支持模型上下文协议（MCP），并计划在ChatGPT桌面应用和Responses API中也加入支持。MCP由Anthropic于2024年底推出，旨在通过标准化接口实现大语言模型与外部数据源及工具的无缝集成，类似于AI领域的USB-C接口。越来越多的公司，包括Block、Apollo、Replit、Codeium和Sourcegraph等，已经为他们的平台添加了MCP支持。OpenAI表示未来几个月内将分享更多有关MCP计划的信息。此举预计将大大降低Agent开发成本，并促进AI系统更简单、更可靠地获取所需数据。

怜星夜思：

1、OpenAI 支持 MCP 协议，这对于开发者来说意味着什么？你觉得哪些方向的 Agent 应用会最先受益？
2、Anthropic率先提出 MCP 协议，现在 OpenAI 也加入，你认为这会对 AI 行业的生态格局产生什么影响？
3、文章中将 MCP 比作 AI 应用领域的 USB-C 接口，你觉得这个比喻恰当吗？除了数据连接，你觉得 MCP 还可以解决 Agent 开发中的哪些痛点？

原文内容

 机器之心报道

机器之心编辑部


OpenAI 也开始支持 MCP 了。

这条消息由奥特曼亲自官宣：「人们非常喜欢 MCP，我们也很高兴在我们的产品中增加对它的支持。今天我们已经在 Agent SDK 中支持 MCP，对 ChatGPT 桌面应用以及 Responses API 的支持也即将到来！」


OpenAI 彷佛有一种打不过就加入的魄力，不难看出，以后开发 Agent 的成本将大大降低。

与此同时，Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 在 X 中回复了这一消息：「很高兴看到 OpenAI 也开始支持 MCP，欢迎加入！从去年到现在，MCP 已经成为一个蓬勃发展的开放标准，拥有数千种集成，并且还在不断增长。当大语言模型（LLMs）能够连接到你已有的数据和你已经使用的软件时，它们才最有用。我已经迫不及待地想看看人们会用 Claude 连接什么，很快也会看到 ChatGPT 的连接成果。」


OpenAI 还表示，他们打算在未来几个月内分享更多有关 MCP 计划的信息。


MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 在 2024 年底推出的一种开放协议，旨在通过标准化接口实现大语言模型（LLM）与外部数据源及工具的无缝集成。

我们可以这样理解 MCP，它就像是 AI 应用领域的 USB-C 接口。正如 USB-C 为各种设备提供了统一的连接方式，MCP 也为 AI 模型与不同数据源和工具之间提供了一种标准化的连接方式，这也极大地提高了用户的体验和效率。

之所以发布 MCP，Anthropic 在一篇博客中表示随着 AI 助手越来越获得主流机构采用，行业在模型能力上投入巨大，推理和质量方面取得了快速进步。然而，即使是最复杂的模型也受到其与数据隔离的限制 —— 被困在信息孤岛和遗留系统中。每个新的数据源都需要自己的定制实现，使得真正连接的系统难以扩展。

MCP 解决了这一挑战。它提供了一个通用的开放标准，用于将 AI 系统与数据源连接起来，用单一协议取代了分散的集成。结果是为 AI 系统提供了一种更简单、更可靠的方式，以获取它们所需的数据。

了解更多 MCP 内容，可以参考如下链接。


博客地址：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

自从 Anthropic 开源 MCP 以来的几个月里，包括 Block、Apollo、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 在内的公司已经为他们的平台添加了 MCP 支持。现在 OpenAI 也加入了。

官方 Agent SDK 文档也一并公布，感兴趣的读者可以查看原文了解更多内容。


OpenAI Agent SDK 文档地址：https://openai.github.io/openai-agents-python/mcp/

以后，研究者可以利用众多的 MCP 服务器为智能体（Agents）提供丰富的工具了。


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这预示着AI行业正在走向开放和合作。当两个头部玩家都支持同一标准时，其他公司也会更有动力加入，形成一个更加互联互通的生态系统。以后大家可以更加方便地调用不同模型的API，组合出更强大的应用。但也可能加剧头部效应，小公司如果没有及时跟进，可能会被边缘化。

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从技术角度看，USB-C更多的是硬件层面的标准，而MCP是应用层面的协议。除了数据连接和可移植性，MCP还可以促进Agent的模块化开发。开发者可以将Agent拆分成多个基于MCP的模块，然后像搭积木一样组装起来，提高开发效率和代码复用率。当然，这需要更完善的MCP生态支持。

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从商业角度看，这背后其实是各家公司对AI生态主导权的争夺。Anthropic想通过MCP建立一个开放的AI标准，OpenAI的加入无疑会壮大这个阵营。长期来看，谁能掌握MCP标准的制定权，谁就能在AI生态中占据更有利的位置。大家可以关注一下后续MCP标准的演进，看看哪些公司在其中扮演更重要的角色。

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从学术角度看，MCP的引入有望推动Agent领域的研究和创新。标准化的接口使得研究人员能够更专注于Agent核心算法的开发，而无需过多关注数据接入的细节。这可能会催生出更多具有突破性的Agent应用，例如，可以实现更智能的医疗诊断、更精准的风险评估等。

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我觉得这个比喻有一定的局限性。USB-C主要解决的是物理接口的统一，而MCP涉及的是数据格式和协议的标准化，难度更高。除了数据连接，MCP还可以提高Agent的安全性和可控性。通过MCP，可以对Agent访问的数据进行更精细的权限控制，防止数据泄露和滥用。

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对于开发者来说，OpenAI支持MCP意味着Agent开发会变得更加标准化和便捷。以前需要针对不同的数据源和工具进行定制化开发，现在有了统一的协议，可以大大降低开发成本和维护难度。最先受益的可能是那些需要频繁访问外部数据，比如金融分析、智能客服、数据分析等领域的Agent应用。

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这就像安卓和iOS都支持了Type-C接口，以后充电线就通用了，用户受益最大。AI行业也会更加关注用户体验，因为模型之间的互操作性提高了，用户可以选择最适合自己的模型组合，而不是被单一平台绑定。我觉得未来会出现更多基于MCP的AI中间件，方便开发者快速构建跨平台的应用。

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这个比喻很形象啊！USB-C解决了硬件接口不统一的问题，MCP正在尝试解决AI模型和数据源之间接口不统一的问题。除了数据连接，我觉得MCP还可以解决Agent的可移植性问题。如果Agent是基于MCP开发的，就可以更容易地在不同的平台上部署和运行，降低迁移成本。

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我感觉这就像是乐高积木有了统一接口，各种形状的积木都能无缝连接了。受益最大的肯定是那些想快速搭建Agent应用，但又不想在数据连接上花费太多时间的开发者。例如，可以用Agent快速连接企业内部的CRM、ERP系统，实现智能化的销售或客户服务。