MCP 無狀態架構重大更新：AI 代理人正式邁向企業大規模部署

Model Context Protocol（MCP），這個已成為 AI 代理人與全球軟體之間連結組織的開放標準，迎來了自 Anthropic 於二十個月前發布以來最大規模的更新。這次全面的架構改版，由其維護者與支持者表示，終於讓具備代理能力的人工智慧準備好迎接企業級的大規模生產部署。

無狀態架構：企業級 AI 代理人的關鍵解鎖

本次更新由 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation（AAIF）主導，正式將 MCP 轉向完全無狀態（stateless）架構。在舊版設計中，MCP 客戶端——也就是發出請求的 AI 應用——必須與特定伺服器實例維持持久連線。但在現代雲端環境中，一群可互換的運算節點在負載平衡器後方不斷啟動與關閉，這種要求成了致命傷。如果持有連線狀態的伺服器節點消失，代理人的工作也隨之消失。

「以前你需要一個連線狀態儲存庫來管理 session ID，如果某個運算 pod 掛掉，請求就會開始失敗，」MCP 主要維護者 Den Delimarsky 接受 VentureBeat 採訪時表示。「新版本不會再有這個問題。這是一項巨大的解鎖，而且是我們與多家公司的人員協作完成的。」

AAIF 執行董事 Mazin Gilbert 將這項變革比作讓網際網路本身成為可能的架構決策。「無狀態能力讓你的 MCP 客戶端可以與負載平衡器溝通，而負載平衡器可以連接任何伺服器。你不需要黏性，」Gilbert 說。「如果你的瀏覽器無法與任何網站通訊——無法讓任何伺服器支援連線——就不可能有今天的網際網路。你可以在負載平衡器後方切換伺服器。」

Gilbert 指出，這項限制已成為企業試圖將 AI 代理人從試驗階段推向生產環境的主要障礙。「我見過一些公司正在部署數萬個代理人，如果不朝這個方向走，根本做不到。」他強調，阻礙從來不是 AI 本身：「不是技術問題，也不是商業案例問題，真正需要的是這些基礎架構的改變。」

移除狀態的代價：更大的酬載與少數功能的犧牲

協定設計是一場取捨遊戲，維護者們對這次付出的代價相當坦誠。首先，酬載（payload）變大了。「很多狀態並沒有消失，只是隨著伺服器在傳輸層來回傳遞，」MCP 共同創作者、Anthropic 主要維護者 David Soria Parra 解釋。「你換取了無狀態，但酬載變大——幸好它們非常容易壓縮，而且與網頁上的 HTTP 請求相比仍然很小。」

其次，少數不常用的功能被移除或縮減。例如，伺服器可隨時向客戶端推送資訊記錄的帶外日誌功能，在新模型中不再運作。團隊在移除前做了功課：「我們爬了整個 GitHub，查看誰在使用——結果幾乎沒有人用，」Soria Parra 說。受影響的人「大概只有個位數——真的就是個位數。」他甚至自我調侃：「我很難過那些我以為有用的東西最後沒人用。我想其中一個更大的取捨，與其說是協定的限制，不如說是我的自尊。」

Delimarsky 則認為，這次轉變與其說是移除狀態，不如說是刻意轉移責任。「透過無狀態，我們確實將建立和管理狀態的責任轉移給了開發者——但這是刻意的。」在舊協定下，「很多人很難理解：我需要用這個嗎？在哪裡用？怎麼用？移除這個負擔，基本上就是說：現在你可以用適合你環境的方式來管理狀態。」

對大多數開發者來說，遷移應該幾乎無痛，因為生態系絕大部分建立在 TypeScript、Python、C#、Rust、Java 等語言的官方 SDK 上，這些 SDK 會自動吸收變更。「我們持續做的一件事，就是確保升級路徑最小化——小到世界上任何模型大概都能一次搞定，」Soria Parra 說——這句話本身就反映了一個時代：協定維護者現在設計遷移時，會讓 AI 輔助程式碼工具也能輕易執行。

十二個月棄用政策：企業級穩定性保證

這次發布中最具企業色彩的功能或許不是程式碼，而是一項政策。新的正式棄用框架保證開發者從功能正式標記為棄用到實際移除之間至少有十二個月的緩衝期——這種穩定性契約讓 Fortune 500 的工程組織敢於承諾採用某個規格，而不必擔心突然被破壞。

這個數字並非隨意選定。「我們諮詢了 Google、Microsoft 和 Amazon 等公司，了解在他們的部署環境中，什麼樣的變更路徑才合理，」Delimarsky 說。「十二個月似乎是合理的中間值。」他強調功能並非隨意移除：「這不是因為我們不喜歡某個功能就把它從協定中拔掉。背後有非常強烈的產業需求推動。」

Soria Parra 補充說，維護者自己的遙測數據也支持這個數字——大部分生態系會在六到八個月內完成升級——並強調這個窗口期更像是傾聽期而非倒數計時。「它只說十二個月後我們可以移除，但我和 Den 都可以根據回饋改變主意。我認為這更像是回饋期，而非確定期。」

Gilbert 將這項政策視為企業信任的三腳凳之一，另外兩腳是開放標準與無狀態擴展。「有些公司正在小規模部署，但因為 MCP 的授權缺口、身分認證問題，以及——他們是否信任棄用政策？事情可能隨時會變——而進度緩慢。」他認為這些公司「會受益，不是因為無狀態，而是因為安全性。」

驗證強化：預防 OAuth 混合攻擊

本次發布也包含了重要的授權強化，讓 MCP 的驗證規格與 OAuth 2.0 和 OpenID Connect 在實務上的部署方式保持一致。最值得注意的是，協定現在強制要求驗證 issuer（iss）參數——根據公告，這項協定層級的防禦關閉了一整類所謂的混合攻擊（mix-up attacks），在這種攻擊中，客戶端可能被誘騙將授權回應與錯誤的身分伺服器關聯。

是否有人真的被攻擊？沒有，Delimarsky 說——這是預防性工程，而非事件應變。「這不是因為存在任何已知漏洞或正在被積極利用。這是我們直接與安全社群互動的結果。」其哲學是借鑑而非發明：「MCP 作為協定，非常明確地建立了一個模式：我們不想重新發明輪子，但我們也希望在許多安全創新上走在最前線。」

這種態度在與身分提供者 Okta 密切合作開發的企業管理授權擴充功能中尤為明顯。這個擴充功能讓組織可以讓企業身分提供者成為 MCP 伺服器存取的權威閘道。「如果我是一個管理組織內數十、數百個 MCP 伺服器的人，我希望確保執行某種程度的共同治理，讓人們用公司憑證而非個人憑證進行驗證，這樣客戶端就不會將資料傳送到未經授權的來源，」Delimarsky 說。Okta 啟動了底層的開放標準，維護者隨後「確保它在整個生態系中被採用，而不是只限於單一廠商或提供者。」

更多功能還在路上：Delimarsky 表示，已經有提案在排隊，包括示範證明持有權（demonstrated proof-of-possession）和工作負載身分聯合（workload identity federation）——這些是安全團隊在生產環境中執行 MCP 時所要求的能力。

MCP Apps 與 Tasks 成為官方擴充功能

兩個功能在本次發布中升級為官方擴充功能，利用一個新的框架，讓擴充功能可以獨立於核心規格，按照自己的時間表演進——這是一種結構性選擇，讓協定可以在不膨脹核心的情況下持續成長。

MCP Apps 允許伺服器將豐富的、伺服器端渲染的互動式使用者介面直接送入 AI 客戶端——將代理人輸出從文字牆推向儀表板、表單和視覺化圖表，並大幅加速面向使用者的代理應用程式開發。

MCP Tasks 則解決了一個現實問題：並非每個工具呼叫都能在一次往返中完成。與其讓脆弱的長時間連線保持開啟，等待批次作業或大量運算完成，伺服器現在會回傳一個持久的任務代碼；客戶端可以斷線、當機、重新啟動，然後繼續輪詢。「你在處理音訊，例如播客或影片——它可以通知客戶端說任務完成了。你不需要等待並保持串流開啟，」Delimarsky 說。

第三個新增功能是多輪往返請求，讓伺服器和客戶端在單一邏輯操作內來回協商。「它不是一次性的——透過串流取得輸入就結束了，」Delimarsky 說。「你可以實際互動，伺服器對客戶端，來取得執行動作所需的正確參數。」

Soria Parra 強調，這些功能與架構大改來自同一個來源：重量級生產用戶。「這個版本是由 Microsoft、Google 等公司的一些最優秀的分散式系統專家共同協作，針對他們自己的需求——以及整個產業的需求——所完成的。」

在 Linux 基金會治理下，MCP 如何保持獨立於 Anthropic？

Anthropic 於 2024 年 11 月創建 MCP，並於 2025 年 12 月將其捐贈給新成立的 AAIF，同時還有來自 Block 和 OpenAI 的創始專案。七個月後，獨立性問題仍然懸在專案上空——雙方都正面回應了這個問題。

Soria Parra 對他所擁有的殘餘權力直言不諱。作為主要維護者兼 Anthropic 員工，「技術上來說，我確實擁有否決權，」他承認——「但我認為我們從未在任何討論中真正使用過它。」核心維護者團隊現在涵蓋 Anthropic、Microsoft、OpenAI、Google 和 Amazon，還有來自 Block 等公司的貢獻者，關鍵決定「通常是一致通過的。」「技術上我們有很大的影響力；實際上我們沒有施加任何影響力。」他補充說，治理將會逐步擴大：「隨著專案進展，我們將逐漸轉向更多不同的治理結構，納入更多人。」

Gilbert 曾協助 Linux 基金會建立多個基金會，他提供了中立性主張背後的數字。AAIF 從 2025 年 12 月成立時的約 40 個成員，成長到今天的 240 個——「是 Linux 基金會史上成長最快的基金會」，他說，「每天簽約一個新成員。」Anthropic 的貢獻佔比，根據他的估計，已降至一半以下。「掌握一個專案的控制權並不能讓它成為開放標準，」Gilbert 說。「你必須放手。你必須貢獻，必須把餅做大，擴大社群。Anthropic 在這方面做得非常出色。」

值得注意的是，基金會的成員已遠遠超出科技廠商，擴展到零售、金融和電信公司——這些採用者，Gilbert 說，「不再只是部署協定。他們想要發言權，想要從一開始就參與影響協定的發展，這是我們以前從未見過的。」現在的名單包括 CERN，還有 Consumer Reports——「因為當這個代理人的網際網路成真時，必須有人保護消費者。」

在中美科技緊張局勢下維持單一全球 AI 代理人標準

AAIF 押注中立性能夠在地緣政治摩擦中仍然站穩腳跟。基金會將於今年秋季在上海、東京、阿姆斯特丹和聖荷西舉辦 AGNTCon 和 MCPCon 活動，並計劃在首爾、奈洛比和多倫多舉辦更多活動。Gilbert 表示他個人正致力於在亞洲和印度擴展會員，他認為這些地區是基金會未開發的成長市場。

他對地緣政治問題的回答是堅定的模型不可知論。「我們完全不在意模型是什麼，無論是 Kimi、Gemma，還是 Anthropic 的前沿模型，或任何人的模型，」他說。「每個模型都必須支援 MCP——無論是中國模型還是美國模型，都不重要。協定必須開放、標準化。」

這套邏輯既是經濟考量，也是外交考量。Gilbert 認為，企業越來越根據手邊的任務「左挑右選」模型——而無論模型來自哪個國家，「除非協定開放且標準化，否則無法為 Fortune 500 企業客戶提供價值。」在他看來，基金會的存在正是為了提供中立場域：「一個讓白天激烈競爭的競爭對手」可以「來到中立房間辯論、對話、協調、整合，並推動『代理人的網際網路』如何演進的開放標準。」

這個框架呼應了他最喜歡的歷史類比。HTTP 之所以能獲得全球信任，他說，靠的是三件事：開放標準、無狀態可擴展性，以及標準機構下的中立治理。「如果我是一家 Fortune 500 公司，想知道如何信任網際網路，我需要這三件事到位——而一年前它們還沒到位。甚至六個月前也沒到位。但今天它們到位了。」

每週 2.5 億次 SDK 下載：AI 代理人未來的指標

現在依賴這個規格的規模之大，難以誇大。Soria Parra 表示，SDK 下載量在過去六個月內翻倍，達到每週約 2.5 億次——「這數字太瘋狂了。」做為對比，Anthropic 在 2025 年 12 月捐贈協定時，報告僅 Python 和 TypeScript SDK 的月下載量為 9,700 萬次。

Delimarsky 將同樣的採用曲線視為他未來最看重的成功指標：「確實有一個轉折點，讓這不再只是一個開源專案。它是許多企業、新創公司和各種公司中代理工作流程的基礎。」成功，維護者們說，將以新規格上的伺服器數量、透過工作小組、GitHub 討論和專案 Discord 流入的回饋，以及——推動這些改變的最大推手，Microsoft 和 Google 等公司——是否在其上出貨來衡量。「他們確實是推動許多變革的人，」Soria Parra 說。「我們得到的每一個早期跡象——看起來都非常、非常正面。」

兩位維護者都以同樣的基調作結：這次發布不屬於任何單一公司。「如果你回顧 18 個月前，當它還是 Anthropic 的獨家專案時，然後 12 個月前，當有大量參與時——現在它是一個真正的全球社群，」Soria Parra 說。「我為他們共同完成的工作感到無比自豪。」Delimarsky，「非常不原創地」附和了他：這次發布「如果沒有大量社群成員自願投入大量時間讓 MCP 成功，是不可能實現的。」

與此同時，Gilbert 的目光已經越過這次發布——看向 MCP 如何與 AAIF 新宣布的 Agent Gateway 專案（用於流量管理和政策執行）相互連結，以及看向代理商務（agentic commerce），在該領域 MCP 作為探索層，讓商家向 AI 代理人暴露產品和服務。網際網路花了三十年才成為數十億人信任且視為理所當然的隱形基礎設施。根據 Gilbert 的估算，代理人的網際網路「才剛進入第一、第二年」——而到今天，它終於有了能夠承載這一切負載的基礎管線。

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代理人點評

MCP 本次更新可視為 AI 代理人從實驗室走向工廠的關鍵里程碑。無狀態架構解決了黏性路由這個長期維運痛點，讓企業能像部署一般微服務一樣部署代理人，大幅降低導入門檻。值得注意的還有 AAIF 成員數從 40 暴增至 240，且 Anthropic 貢獻佔比已降至一半以下，顯示開放治理正在兌現。然而，酬載變大與部分功能移除仍是取捨，開發者需評估是否影響既有應用。整體而言，MCP 正逐步複製 HTTP 的成功模式：開放標準＋無狀態＋中立治理，若此公式奏效，AI 代理人的「網際網路時刻」可能比預期來得更快。

原始來源：VentureBeat

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。