有没有可能MCP出现的时机不太对？当时各种Agent框架和工具层出不穷，大家都在尝试不同的解决方案。MCP可能只是其中一个，但并没有脱颖而出。现在Skills这种更灵活、更模块化的方案可能更受欢迎。
我觉得可以借鉴“渐进增强”的思想。一开始提供一个简单的GUI界面，让普通用户能够轻松上手。对于高级用户或者Agent，则提供CLI或者API接口，让他们能够进行更精细的控制。 这样既保证了用户的易用性，又兼顾了Agent的效率。
谢邀，人在实验室刚下飞船。其实我觉得吧，与其纠结于协议或者标准，不如关注Agent本身的能力提升。如果Agent足够智能，能够理解各种工具的文档，并灵活运用，那还需要什么统一的协议呢？说白了，还是Agent不够聪明，才需要人为地去规范它。当然，这只是我的一点暴论，大家轻喷。
我偏向于选择那些能够提供安全保障的工具。比如：ssh（安全shell）、gpg（GNU Privacy Guard，用于加密和签名）、iptables（Linux防火墙）。 毕竟，Agent的安全性至关重要，如果Agent被黑客入侵，那后果不堪设想。集成这些工具能够让Agent更安全地访问和处理数据，防止信息泄露。
个人认为，好的交互界面应该是“透明”的。用户在使用Agent的过程中，应该能够清楚地看到Agent在做什么，以及为什么这么做。如果Agent使用了CLI，那么应该将相应的命令和参数展示给用户，让他们能够理解Agent的行为。 这样才能建立用户对Agent的信任，并让他们更好地控制Agent。
个人建议尽早转向API和CLI。从长远来看，这是大势所趋。MCP的局限性太明显了，而且社区支持也越来越少。与其在MCP上浪费时间和精力，不如把精力放在API和CLI上，这样才能更好地适应未来的发展。
我的建议是，如果你们团队已经在使用 MCP，并且效果还可以，那就继续用着，没必要为了赶时髦而立刻转向。但是，如果你们正在考虑是否要使用 MCP，那最好还是先评估一下 API 和 CLI 的方案。毕竟 Perplexity 的选择已经说明了一些问题。
我觉得Jupyter Notebook算一个。它既能让人类编写和执行代码，又能实时看到结果，还能用Markdown写文档。对机器来说，Notebook里面的代码可以被解析和执行，输出结果也可以被记录和重现。不过Notebook也有缺点，比如协作起来比较麻烦，代码复用性也比较差。
楼上说得有道理。但我觉得可以从另一个角度考虑：如果上下文窗口真的无限大了，那么Agent本身的能力也会大大增强，说不定能直接理解自然语言指令，根本不需要MCP这种中间协议了。所以，MCP的命运可能是在无限大的上下文窗口出现之前就被淘汰了。
我觉得要看具体的应用场景。如果你们的 Agent 需要与大量的服务进行交互，并且对性能要求不高，那 MCP 也不是不能用。但如果你们对性能要求很高，或者只需要与少量的服务交互，那 API 和 CLI 肯定更合适。总之，要根据自己的实际情况做出选择，不要盲目跟风。
必须提名 Docker！人类可以用 Docker 快速构建和部署应用，不用担心环境配置问题。机器也可以通过 Docker 更好地管理和运行应用。而且 Docker 的镜像可以方便地分享和复用。缺点嘛，就是初学者可能觉得概念比较多，不太容易上手。
我觉得即使上下文窗口无限大，MCP复兴的可能性也不大。因为除了上下文成本，MCP还有初始化不稳定、重复认证等问题。而且，CLI 的优势在于其可组合性和可调试性，这些是 MCP 难以替代的。无限大的上下文窗口只能解决一部分问题，无法解决所有问题。
谢邀，人在实验室，刚做完实验。我认为即使上下文窗口能无限扩展，MCP也很难起死回生。CLI不仅仅是一个技术方案，它代表的是一种经过时间考验的、人机协作的模式。这种模式的价值在于它的透明性、可控性和可理解性，这些是MCP这种黑盒式的协议无法比拟的。而且，无限大的上下文窗口也可能带来新的问题，比如信息过载、推理效率下降等，这些都需要重新考虑和解决。
Vim或者Emacs这种文本编辑器也算吧。虽然学习曲线陡峭，但一旦掌握，效率极高。而且它们的可定制性非常强，可以根据自己的需求进行各种配置。对机器来说，文本编辑器只是一个输入和输出文本的工具，但人类可以通过它创造出各种各样的东西。
个人认为，图形化界面（GUI）和低代码/无代码平台可能会成为更广泛的选择。GUI可以提供更直观的操作体验，降低使用门槛。低代码/无代码平台则可以通过可视化编程的方式，简化AI Agent的构建过程。当然，这些方案可能在灵活性和定制化方面有所牺牲。
我来抖个机灵~ MCP暴毙的原因找到了！一定是名字太难记了！你看CLI多好，简单明了，朗朗上口！
在需要高度定制化和灵活性的场景下，CLI的优势更加明显。比如，一些科学研究领域，需要处理各种格式的数据，进行复杂的计算和分析，CLI可以通过各种工具（awk、sed、Python等）组合来实现，满足不同的需求。我觉得通用性也是一个优势，CLI在各种操作系统和平台上都有广泛的支持，迁移成本低。
我认为AI Agent的未来趋势是更加智能化和自主化。Agent不仅要能够理解人类的指令，还要能够自主学习、推理和决策。这意味着Agent需要更强大的自然语言处理能力、知识图谱和推理引擎。当然，安全性和可控性也是非常重要的，我们需要确保Agent的行为符合人类的价值观和伦理规范。
学术一点看，MCP的失败也暴露了形式化接口描述在LLM领域的局限性。LLM的强大之处在于理解非结构化信息，而MCP试图将一切都规范化，反而限制了它的能力。未来的方向可能是在非结构化信息的基础上，通过LLM的理解能力实现更灵活的工具调用和组合。
个人感觉这是一种必然趋势。大模型本身就是一个复杂的系统，不可能把所有功能都集成在一个模型里。未来的大模型应用开发，一定是基于各种API和工具的组合，就像搭积木一样，可以灵活地构建各种应用。