一、先搞懂：MCP 到底是什么？

MCP 是 Anthropic 开源的模型上下文协议，其本质是 AI 与外部工具 / 数据源交互的 “通用适配器”。它如同 AI 领域的 “USB-C 接口”，能够封装现有的 API、数据库等资源，提供标准化的互动方式，使 LLM 可以通过自然语言自主探索和使用工具，而无需为每个服务单独编写适配代码。

MCP 核心特点：

1. 自主发现，LLM 能够实时识别可用工具，无须预先编码；
2. 标准化，跨模型、跨服务统一交互规则，解决传统集成的分散问题；
3. 会话层增强，为底层 API 添加了自然语言互动能力，使工具更加 “理解 LLM”。

关键要记住：MCP 不替代 API，在大多数场景下它都是 “封装 API 工作”，而非直接访问底层资源。

二、警惕 MCP 滥用

随着 MCP 热度上升，业务开发中出现了显著的滥用现象，反而偏离了 “提高效率” 的初衷：

• 盲目追求热点，替代 API 完成基础任务：许多团队不考虑场景是否需要，将简单的数据查询、固定流程调用（例如查天气、查订单）都改为 MCP，导致增加了推理开销，响应速度减慢。
• 劣质服务器充斥，生态混乱：MCP 社区中 80% 的服务器实际上无法使用，许多大公司为了 “率先接入” 的名声，只是简单封装原有 SDK，工具数量少、参数描述模糊，甚至需要额外申请密钥、受到配额限制，沦为 “傀儡 SDK”。
• 忽视技术弱点，强行应对复杂场景：尽管明知 MCP 在分页处理、批量数据拉取上存在不足，仍用它处理大规模数据操作，结果出现数据不完整、成本激增（Token 消耗过多）等问题。
• 原型思维僵化，直接应用于生产环境：将 MCP 适合快速验证想法的优点当作生产环境的核心方案，忽视了安全检查、性能优化等关键需求。

正如一些开发者抱怨：“用 MCP 做原型只需 5 分钟搞定，上线后发现查询 100 条数据比 API 慢三倍，还经常漏数据”。

三、MCP vs API：核心差异一目了然

两者并非对立关系，而是各有侧重的交互方案，核心差异集中在四个维度：

• 核心定位
  • MCP：以 LLM 优先的 “智能协作协议”，强调 “自主决策 + 灵活集成”，适用于 AI 主导的工具调用场景。
  • API：系统间的 “通用数据接口”，强调 “确定性 + 高效执行”，是软件集成的传统核心。
• 关键特性
  • MCP：支持动态工具发现、自然语言互动、多工具联动，无需预先定义所有流程，但会增加推理延迟。
  • API：固定请求 / 响应格式、低延时、高可控，执行结果可预期，但需要手动定义调用逻辑和参数。
• 适用场景
  • MCP：AI 自主决策（如动态数据分析）、多工具协作（如跨服务工作流）、快速原型验证（如概念验证阶段）。
  • API：实时性要求高（如股票监控）、复杂数据操作（如批量数据处理）、安全敏感场景（如金融交易）、固定流程执行（如订单提交）。
• 实际案例

  作者曾使用 MCP 连接 Gitlab、Resend 等工具，5 分钟验证 “PR 分析 Agent” 的可行性，但在实际开发中发现，使用 Gitlab 原生 API 获取 PR 数据更快、更稳定 —— 这正是两者的典型分工。

四、实用建议：该用 MCP 还是 API？

最佳实践不是 “二选一”，而是根据场景精准搭配，核心原则是：

• MCP 负责 “灵活决策”，API 负责 “高效执行”。

优先使用 MCP 的 3 种场景

1. AI 需要自主选择工具时：例如数据分析 Agent，用户提问不固定（如 “近 3 个月销售额波动原因”），需要 LLM 动态生成查询逻辑、选择对应工具，MCP 的自主发现能力可以大幅减少编码工作量。
2. 多工具 / 多服务联动时：例如跨平台监控 Agent，需要同时调用股票数据、告警服务、存储工具，MCP 可以统一协议，避免管理多个 SDK 的麻烦。
3. 快速验证想法时：原型阶段无需编写复杂的集成代码，连接 MCP 后 LLM 自动处理工具调用和错误，能快速判断概念是否可行。

优先使用 API 的 4 种场景

1. 性能和实时性敏感时：如 IoT 传感器数据采集、高频交易查询，API 的低延迟响应是关键。
2. 处理复杂数据操作时：如批量导出 10 万条数据、多页数据分页拉取、复杂数据过滤，API 可以通过自定义逻辑保证完整性和效率。
3. 安全合规要求高时：如金融转账、敏感数据修改，API 的权限控制、审计日志、错误处理机制更成熟，能满足严格的合规要求。
4. 流程固定无变化时：如固定参数的订单查询、用户信息校验，无需 LLM 推理，直接调用 API 更高效。

最优解：混合使用策略

• 实际开发中，大多数 Agent 系统需要两者结合：
• 利用 MCP 搭建 “灵活决策层”，让 LLM 负责工具选择和流程调度；
• 用 API 承接 “核心执行层”，处理具体的数据获取、操作执行等任务；
• 原型阶段使用 MCP 快速验证，生产环境针对关键路径用 API 优化性能和安全性。

五、结尾

MCP 的价值在于赋予 AI Agent “自主合作” 能力，而 API 的关键优势在于其高效、可控制的执行特性。两者不是替代关系，而是互补的“最佳拍档”。 开发 AI Agent 时，不要盲目跟风滥用 MCP，也不要拘泥于 API 而忽视灵活协作的需求 —— 根据应用场景选择合适的工具，才能真正提高开发效率、优化产品体验。 如果你也有同样的疑问，欢迎在评论区交流~

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