以下是对话内容的整理摘要：
1. MCP核心概念
- 定义：Model Context Protocol，为AI应用提供标准化通信协议，实现客户端与外部扩展（工具/资源/提示）的灵活交互，类比”AI领域的USB-C接口”。
- 核心原语：
- 工具(Tool)：模型主动触发的函数调用（如获取天气）。
- 资源(Resource)：用户或模型可引用的外部数据（文件/数据库）。
- 提示(Prompt)：预设文本模板，支持多步链式操作。
2. 开发背景与动机
- 起源：为解决AI应用与工具割裂的问题（如IDE与Claude Desktop的频繁切换），受LSP协议启发，通过内部黑客松验证可行性（如3D打印机控制扩展）。
- 设计挑战：需平衡AI场景特性（动态上下文、多轮交互）与协议简洁性，改进LSP的复杂性。
3. 技术对比与定位
- vs OpenAPI：MCP专注AI多轮交互场景，支持动态上下文管理，而OpenAPI适合传统RESTful接口；两者可通过适配器互补。
- vs Agent：MCP为底层通信协议，不强制Agent逻辑，但支持构建Agent化扩展（如递归调用工具）。
4. 开发实践建议
- 构建MCP服务器：从最小功能开始（如数据总结工具），利用SDK快速实现，可借助AI生成初始代码。
- 工具混淆问题：客户端需筛选工具、优化描述，或引入轻量模型预判调用逻辑。
5. 安全与部署
- 授权机制：支持OAuth 2.1，未来探索信誉认证。
- 无状态改进：新增可断线重连的HTTP流式传输，兼容有状态需求与分布式部署。
6. 开源生态展望
- 治理模式：保持社区驱动快速迭代，未来或引入基金会治理。
- 理想项目：游戏引擎插件、动态信息聚合工具、完整原语支持的客户端。
核心价值：通过标准化协议降低AI应用扩展成本，推动工具生态互联，平衡开发者灵活性与用户体验控制权。