MCP
集里怎么说它
- 《Claude Code 实战技巧:从提问到并行》(10:33起):本集说 MCP 是 Claude Code 可以使用的工具类型之一,MCP 服务器配置可以签入代码库让团队共享,新人在仓库里跑 Claude Code 就会被提示安装
- 《三位 AI 智能体公司 CEO 圆桌:从 Copilot 到智能体,还要几年?》(16:35起):本集把它说成:让模型连接企业内部数据系统的协议,很多公司在谈论、是定制化方向,但安全是大漏洞(不能让随便一个开发者访问最关键数据库),还达不到跨智能体协作所需的工具水平。
- 《Bret Taylor:智能体是新应用,软件要按结果定价》(73:34起):本集提到 MCP(模型上下文协议)服务器作为向 Cursor 提供上下文的方式,用于在根因分析后把正确上下文喂给编码智能体。
- 《PM的生存法则:AI时代别当瓶颈,去抢活干》(30:36起):本集提到 Oji 在学习理解 MCP 并将不同的东西连接到它上面,还在家里建了一个 MCP 服务器
- 《Figma CEO Dylan Field:想赢,产品就得有品味》(31:48起):本集把它说成:Figma Dev Mode 等产品用于连接其他生态系统的一项技术协议。它能帮助开发者在自己的智能体开发环境中直接拉取并使用 Figma 的上下文。
- 《Block CTO:代码质量与产品成功毫无关系,打造 AI 原生公司靠的是组织重组》(22:30起):本集解释它是 Anthropic 提出的模型上下文协议,本质上是一套包装器,能将 Salesforce、Snowflake 等企业工具暴露给大语言模型,让模型直接操作,实现跨系统的自动化编排。
- 《Cloudflare 三人聊:让模型直接写代码,别再堆工具了》(02:20起):本集说通过 MCP 把家庭实验室的设备暴露给 Claude,让编码智能体能远程 bash 进你的机器并执行操作
- 《Harness 工程:让智能体零人工写代码的实操》(00:04起):本集提到它是最初用于让 Codex 连接 Electron 应用的 Chrome DevTools 协议方式,后来被 Codex 自主替换为 TypeScript 守护进程
- 《Anthropic 零信任框架:智能体安全的六层防御》(01:17起):本集说 MCP 是让智能体调用外部工具的协议,但恶意 MCP 服务器的概念已被记录,针对此类漏洞的恶意软件正在成批出现;智能体可通过查看 Swagger 文档发现未被授权的路由并越权调用
- 《Figma Config 2026:当代码、AI 与动效都变成画布上的设计材料》(61:33起):本集提到在定稿后,你可以通过 Figma MCP 协议把动效设计发给大语言模型(LLM)去进行代码开发。
- 《DevOps 之父谈智能体开发:谁来管、怎么管、别踩什么坑》(55:23起):Daniel在讨论反馈循环时提到,可以通过MCP或智能体连接到可观测性,让它弄清楚自己构建并部署的东西是否正在崩溃
- 《OpenAI Codex 全实操:用智能体舰队打造「10 倍速」工作流》(14:50起):本集把它说成:一种让大模型更好地与外部工具(如 Figma)或 API 进行通信的标准,能大幅拓展 AI 的执行边界。
- 《企业浏览器 Island:给智能体戴上企业级护栏》(14:05起):本集称之为让 AI 工具调用外部资源的更现代的 AI 协议,Island 对进出 MCP 的调用都做治理或审计,留下纸面痕迹。
- 《产品经理驾驭 Claude 生态:用五层架构打造专属 AI 幕僚长》(00:45起):被描述为让大模型与 Slack、Gmail 等外部系统安全通信的集成编织层标准。嘉宾将私有知识库部署为本地 MCP 服务器,从而随时通过桌面端安全调用。
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》(03:30起):本集多次讨论的标准:Connectors 基于 MCP 规范构建;他们推出 MCP tunnels 让你穿透防火墙调用内网 MCP 服务器;还有客户在一个智能体之上暴露 MCP server 让另一个智能体调用,跑通了跨平台协作
- 《一封邮件睡出一万七千美金:Every 的 Builder Pack 内幕》(07:08起):本集把它说成让工具互相连接的协议:智能体通过 MCP 接入 Spiral 保持品牌文风、操控 Notion/Framer/Flora/Descript 等工具
- 《让AI替你操作电脑和浏览器的三个实战用法》(19:35起):本集说当 Codex 里的 MCP 插件不好使或无法通过 MCP 完成操作时,浏览器操控是最通用的兜底方案
- 《IBM 单日暴跌 25%:企业软件的好日子到头了吗?》(21:48起):本集说 MCP 是一种让 AI 智能体连接外部工具的标准协议,企业软件公司通过它把数据平台和功能以智能体方式开放出去
- 《Anthropic 产品负责人:评估是新的 PRD,不反驳你的 AI 才是好 AI》(01:54起):本集提到它是出自 Labs 团队的代表性创新产品之一。
- 《把智能体推向生产环境:为什么标准基础设施不够用》(01:59起):讲者将 MCP(模型上下文协议)归类为编排层的一部分,与工具、技能和子智能体一样,属于 harness 的范畴。
- 《领投人拆解 Anthropic:三年登顶的增长秘方》(10:13起):本集说它是「把企业自己的数据接进模型的连接标准」,Anthropic 做了 MCP 让你连接所有数据,被称为「了不起的突破」
- 《给 AI 智能体做“背景调查”:为什么身份是智能体安全的第一道坎》(33:19起):本集说 MCP 开箱自带 OAuth 支持,与 CLI 构成生态里的大战;Ian 的判断是 MCP 和 CLI 不是二选一,还要加上 PAM,三者结合。
- 《微软 CTO 谈智能体网络:MCP 就像 AI 时代的 HTTP》(05:27起):本集把它说成:一个简单的开放协议,正在智能体网络中发挥和 HTTP 对互联网一样的基础性历史作用
- 《当 AI 智能体成为云的主要用户:Render CEO 谈云的下一次重建》(18:19起):本集说 MCP 是让 AI 模型调用外部工具的标准协议,Render 提供 MCP server 让智能体拉日志、部署数据和指标来调试失败的部署,是其头号用途之一。
- 《Merge的”二次创业”:从SaaS集成到AI连接基础设施》(09:02起):本集说 MCP 是一种让 AI 智能体调用外部工具的协议,但大多数公共 MCP 服务成功率只有 60%,且协议本身不覆盖治理层、可观测性、DLP 等企业需求
- 《AI 写代码很快,但它每天都是入职第一天》(06:27起):本集说 MCP 是成熟度第二阶段的做法:把业务系统暴露给 MCP 服务器能摆脱手工文档的「内容腐烂」,但智能体不会跨数据源交叉验证,找不到穷尽的真相。
- 《Roblox创始人的做减法哲学与经济系统设计》(35:41起):本集说这是一种让 AI 调用外部工具的协议,Roblox 内部系统(如 Roblox 操作系统)都启用了 MCP,任何人都可以拿自己的 AI 系统在上面跑。
- 《GrokBot、Origin 与 Grok 4.6 实测》(01:23起):本集说 GrokBot 把 Cursor 上很棒的插件 MCP 体验带入了聊天智能体,连接器可以对接 Gmail、Slack 等服务
- 《解锁智能体自主性:安全才是下一个瓶颈》(07:23起):本集说运行时应即时生成新工具,组合在现有 Slack MCP 工具之上、只放行相关范围的访问;演示里 Notion 沙箱也只有 Notion MCP 访问权。
- 《模型一换代系统就崩?evals 才是你该押注的持久资产》(16:54起):本集提到 MCP 和技能目录是模型执行期间可接入的扩展机制,用来把可扩展性编织进系统。
- 《Freshworks CPO:用 AI PDLC 把发布周期从六个月压到两周》(10:42起):本集说 MCP 是让 AI 工具连接外部数据源的协议(如 Figma MCP 插件、Fresh Service MCP),演示了通过它让 Claude 一条提示词拉取 60 天工单、生成根因分析报告并批量回复。
- 《Snowflake 内部销售 AI 助手复盘:一百万个问题换来的教训》(05:22起):本集说系统接了五六个不同的 MCP 连接,靠它们做集成、支撑销售自动化工作流(监控收件箱和 Slack、起草回复存进 Gmail),是第二波能力浪潮的关键。
- 《Cloudflare 销售运营的 AI 三支柱:让市场进入团队效率翻倍》(13:18起):让模型调用外部工具/数据的接口,智能体通过查询 MCP 拉取数据,与技能仓库、AI 网关共同构成智能体工作区的三部分。
- 《把市场推广当成 AI 工程问题:Exa 联合创始人的智能体优先打法》(00:53起):本集说智能体优先必须 API 优先,MCP、CLI 都行,重要的是可编程接口;Exa 的 Salesforce 以 MCP 形式暴露,所有智能体都能访问 Salesforce MCP。
- 《RAMP 的 GTM 编排实验:一句话意图,全渠道自动执行》(14:19起):本集说他们搭了 GTM MCP,把后台智能体用的同一套工具开放给全体员工,员工自建的东西反被产品化分发给所有人,产生复利效应
- 《智能体为什么总是新员工?给它们造一个上下文引擎》(03:18起):本集在 AI 成熟度曲线第四到五阶段提到:给智能体配 MCP 和 skills 教它们如何导航和构建上下文。
- 《AI 原生组织如何运行在 Skills 之上》(01:26起):工作流组件之一(MCP 服务器)与赋能组件(MCP 网关);本集说「谁真的构建过大量 MCP?」大家只是用现成工具,并不真正拥有它们
- 《Navan 架构师谈生产环境智能体:从运行时到护栏的实战分层》(16:11起):本集说 MCP 已成为事实上的协议,工具调用人人都支持、行业趋同,MCP 本身也在演进,正变得无状态。
- 《三次找到产品市场匹配:一个创始人的实战手册》(38:49起):本集说 MCP 是让客户接入其平台的连接协议,用 MCP 的客户上线更多智能体,因此上线时定下『90 天 100 个用户』的硬指标作为实验案例
- 《数据库60年 vs 智能体18个月:MongoDB 谈检索与记忆》(55:25起):本集说 2025 年靠工具和 MCP 解决了 LLM 知识截止日期问题;MongoDB 提供 MCP 服务器让智能体更容易访问数据。
- 《别再让人适应软件:让 AI 现场为你生成界面》(09:04起):本集说编排器定位的工具可以是 MCP 服务器上的智能体;开放式路线里 MCP 工具直接发送 HTML 在沙箱 iframe 中渲染到任意宿主
- 《GPT-6 Astra 上手实测:它会用你的电脑了》(18:00起):本集说大家都讨论 MCP 和 CLI、称「没有 UI 才是下一个 UI」,但既然 AI 能替你点按钮,SaaS 不必都改造成 CLI/MCP,「UI 回来了」;她的产品智能功能也通过 MCP 暴露出去。
- 《把上下文当资产预编译:Pinecone Nexus 如何重做智能体检索》(12:09起):本集顺带提到 MCP endpoints/工具/资源之所以流行,是因为给 LLM 一个描述字符串它就能自己决定。
- 《一个有电脑的智能体:让 AI 同事团替你做产品》(31:12起):本集提到连接器、MCP 和集成是整个行业智能体故事中重要的一部分,GrokBot 通过 marketplace 让智能体接入 Slack、Notion、Figma 等工具。
- 《Token 都烧在哪了:Cursor 工程师教你把 AI 编程成本打下来》(30:03起):本集把它说成:harness 协调的工具调用之一;不用的 MCP 服务器应审计删掉,避免白白占据每轮上下文
- 《用 Cursor 重构遗留代码库:从 PHP 到 React 的完整工作流》(18:18起):本集把它说成:把 Atlassian、Datadog、Figma、Google 等外部工具接进 Cursor(本地和云端通用)的插件/集成体系
- 《给智能体系上绳索:Two Sigma 让云端 AI 以你的身份安全运行》(12:00起):本集把它当作强制填充 header、重定向网络访问的现有控制手段之一(与 HTTP 客户端、skills 并列)。
- 《LinkedIn 怎么让编码智能体真正读懂内部系统》(06:30起):Anthropic 发布的为智能体构建工具的行业标准协议;LinkedIn 构建了内部 MCP,把 CodeSearch、Docs、Jira、Slack 等工具开放给智能体,并面临超过三四十个工具会拖垮性能的通病
- 《AI 的通用遥控器:为什么智能体行业还需要一个 ACP 协议》(00:19起):智能体走出去调用工具的开放标准,全球有数以万计的 server;本集强调它最强大之处在于所有人都在用,并把它作为智能体技术栈中「工具」一层的标准,与 ACP 互补
- 《把网站装进 ChatGPT:Indeed 的 MCP Apps 实战三条铁律》(00:48起):本集反复强调纯文本 MCP(不返回 UI)能让模型自由多次搜索、深挖数据,是构建 MCP Apps 的数据基础层
- 《差距不再是智能,而是上下文:给智能体造一个「上下文引擎」》(04:57起):让智能体从外部源系统取信息的协议,很棒但存在平台期:工具描述写得不好智能体可能不调用,且有搜索满足偏差——获取信息不等于理解
- 《当智能体学会替你操作电脑:聊天即新浏览器》(04:35起):本集说 MCP 是给智能体接入外部系统的行业标准化协议,被捐赠给 Linux 基金会后从 Anthropic 拥有变成中立管理机构引导;与 Computer-Use 互补而非替代。
- 《把互联网装进智能体:FastMCP 作者用 Python 造 UI 的古怪实验》(00:25起):本集把它描述为智能体调用托管在 MCP 服务器上的外部工具的协议;传统上用户与服务器之间从无直接连接,一切都要经过智能体的大脑和上下文窗口。
- 《一个设计师 + AI:如何撑起 7000 人大会的全部设计》(08:59起):本集提到可以把 Devin 连接到 MCP 来提升还原准确度。
- 《当 AI 决定买什么软件:G2 的「信任层」生意》(12:30起):模型上下文协议,本集称之为「连接数据与任何系统或平台的通用 USB」,让 G2 成为模型最容易消费的数据源、更容易与之做生意。
- 《让智能体在生产环境活下来:Restate 的持久化执行之道》(03:31起):本集提到智能体与 MCP 服务器及其他工具之间的通信是基础设施要管的一环
- 《Harness 工程:把智能体部署到云端规模》(01:31起):本集把它说成 harness 中连接外部工具与服务器的通道(如文档服务器),并称「一个 system prompt 连接一些 MCP 工具」可能已覆盖 80% 的智能体开发。
- 《Box 创始人 Erin Levy:套壳的逆袭与应用层的万亿机会》(42:58起):本集把它说成:记录系统必须走 headless 路线、让外部智能体接入的通道;Levy 说自己通过 Claude 用 MCP 接入 Salesforce 后使用频率高了十倍,愿意为 MCP 接入 LinkedIn 多付 10 倍的钱。
- 《智能体网络来了:网站和浏览器正在被“拆成原子”》(00:36起):本集把 MCP 服务器/MCP 作为网站向智能体暴露能力的核心机制——嘉宾的朋友把 Jira 的 MCP 接进 IDE 后就不再上 Jira 网站
- 《Zapier CEO Wade Foster:最强模型也只考了 40 分,你的对手不是别的公司》(00:28起):本集说它是让外部工具接入模型的标准接口,本质是把你的数据和上下文带进那个人的日常主力工具;Zapier MCP 是 Wade 最后重点推荐安装的现代版 Zapier 体验。
- 《把智能体从「桌上的宠物」搬进云端:Vercel 开源框架 Eve》(10:20起):本集说 MCP 是让模型接入外部工具服务的协议,Eve 的 connections 是专为它做的 tools 特化,丢进一个 MCP URL 就自动暴露工具。
- 《模型是租的,harness 才是你的:拆解智能体的七层框架》(08:00起):本集说网关和 MCP 是把大语言模型连接到外部世界(数据与工具)的那一层,比如让 LLM 通过它访问 Outlook。
- 《Warp CEO 的软件工厂:2000 个 PR 一个月,人成了瓶颈》(00:23起):本集说工厂由一堆 MCP 服务器等组成,Zach 还通过 Figma MCP、Granola MCP 让编码智能体改幻灯片、分析销售会议
- 《技能工程的九种黑暗艺术:把 Skill 从提示词做成 Harness 扩展》(06:42起):本集用它类比技能:‘skill 和 MCP 一样,是对 coding harness 的扩展’;live mode 完全没用 MCP,作者还提到担心 MCP 造成上下文污染所以用得少
- 《AI 熟练度怎么打分:Zapier CEO Wade Foster 的评分标尺》(33:21起):本集提到 Zapier 的 MCP 与 SaaS 应暴露 MCP 服务器,把底层能力交给编码智能体
- 《把智能体当普通应用来部署:企业级 AI 落地的老办法新用途》(14:18起):本集说它基本上是一种让应用与 LLM 对话的标准方式,智能体的工具通过托管在平台上的 MCP 服务器提供——在 Broadcom 这是开发者唯一被批准的使用方式。
- 《Toast 产品副总裁:给不泡 X 的人造 AI——餐厅老板才是最苛刻的用户》(23:18起):本集主持人问 Maggie 会不会做 MCP 让客户从 Claude 之类访问数据,她说这是「价值百万美元的问题」,每个 SaaS 平台都在测,目前专注让客户在 Toast 里干完活
- 《你才是瓶颈:像打游戏一样指挥智能体大军》(00:24起):本集顺带提到:嘉宾创造了 MCPUI(演变成 MCP Apps)并在 MCP 指导委员会。
- 《AI 写代码翻倍之后:Honeycomb 的审查、信任与主人翁意识》(27:56起):本集说一个能访问 MCP 的机器人可以识别并翻转正确的特性开关来修复生产问题;并提到 MCP 中介访问、最小权限是 AI 安全保障的实践。
- 《又快又免费的 Jev:让 AI 变成「最聪明的函数」》(16:39起):本集顺带提到:日历等服务都在函数调用或 MCP 背后,可以接进 Jev 应用;也提到有的工具会挑选用哪个 MCP。
- 《别再当智能体的路由器:多智能体通信为什么这么难》(04:13起):本集把它说成:把智能体当作工具调用的协议,完全无状态——想让两个智能体保持状态、有粘性会话,「祝你好运」。
- 《MCP没有问题,你的智能体才有问题》(00:20起):本集说它是 Anthropic 差不多两年前推出的、安全访问工具和资源、用于智能体与工具交互的标准,被 Claude 和 ChatGPT 采用,社区已有约 1 万到 1.5 万个 MCP 服务器;遭到大量批评,但演讲者认为问题出在 harness 而非协议本身。
- 《给代码智能体装上搜索:EXA 的实战方法》(09:29起):本集提到通过 MCP 就能调用 EXA,基本覆盖所有支持 MCP 的提供商
- 《VS Code 团队如何靠 AI 把月更改成周更》(03:47起):可扩展的插件系统,100 倍工程师用它疯狂产出代码;也通过 Xcode MCP 让智能体不打开 Xcode 就能创建并截图 iOS 应用
- 《OpenAI Codex 负责人 Tibo:互联网上大多数操作将交给智能体》(31:56起):本集把 MCP 描述为让智能体调用外部工具的标准接口:Notion 做了 MCP 后突然涌入海量智能体流量,你可以暂时把接口按住不发,但这是不可避免的。
- 《当AI能替你建网站:一个OpenAI产品负责人的花式用法》(12:10起):本集提到 Dev Day 当天宣布可以通过 sites 托管 MCP 插件,再用到自己的站点里,构成『良性循环』
- 《Stripe 联合创始人:AI 智能体会重造互联网的商业逻辑》(02:08起):本集用它作反例:等 DMV 这类机构给系统添加 MCP 接口要好几年,而计算机使用解决了这个问题。
- 《AI没有消灭客服,反而让他们更累了?》(39:52起):本集两次顺带提到:Dan 翻白眼说拿 LLM 加一些 MCP 服务器和 API 串联六个软件行不通;主持人举例 G2 通过 MCP 连接前沿模型做软件采购推荐。
- 《AI 智能体不该握着钥匙干活:Docker 工程师的沙箱安全课》(00:57起):本集说 MCP 是智能体连接外部工具与资源的通道,让 harness 能拉入新上下文和新工具;其新版规范新增了授权许可(IDJAG)概念。
- 《当AI能看到你整个系统:一个工程师把公司所有数据装进一张图》(11:20起):本集认真讨论:Architect 最常用入口,但工具膨胀是真问题——结构化数据用 API、探索性场景才用 MCP,很多场景 CLI 更省 token
- 《永不宕机的软件:OutSystems CEO 谈 AI 时代的企业级开发》(33:48起):本集把 MCP 说成:Mentor 的开放接口形态——客户可以用任何编码智能体或 harness 通过 MCP 服务操作平台,前端模型调用时底层已有大量优化。
- 《从 36% 到 100%:让 AI 智能体自己写经验手册》(07:32起):本集说 MCP 不只是提供工具能力,还能当技能的分发协议:远程 MCP 服务器当全公司知识源头,按角色和查询执行权限策略,统一分发技能。
- 《智能体崩溃后还能原地复活?聊聊 Pi Durable》(38:31起):本集谈到 Pi 花了一年、经痛苦深思熟虑后才加入 MCP 和 code mode 支持,因模型已被其训练、标准变好后终于够格作为内置功能,但用户因他们『改变主意』而不满。
- 《AI 智能体为什么还聊不到一起?有人做了个“聊天室”》(05:36起):本集说 MCP 是无状态调用,无法回头询问之前对话过的智能体发生了什么,抽象层级太低。
- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》(23:14起):本集说 MCP 基本就是个 REST 接口、Anthropic 搞出来后被大家采纳为标准;不是魔法子弹但够好了,护栏对 SQL 和 MCP 请求一视同仁
- 《从产品经理到产品构建者:一份被 12500 份招聘启事验证的转型路线图》(07:42起):本集说第 5 级开发用 Cursor、Claude Code 加 MCP 连接 AWS 等服务,Ankit 的邮件系统正是靠 AWS 的 MCP 在半夜自动完成部署
- 《1400 人分布在全球 82 国,这家公司怎么让员工学会用 AI》(05:18起):本集把 MCP 说成让 AI 连接外部工具/系统的接口方式:课程教工程师如何创建 MCP,公司还搭了内部 MCP 服务器 Context Automattic,加上自己的治理和可观测层。
- 《让智能体的记忆变成真正能用的技能》(14:55起):本集提到 NAMS 向智能体暴露 REST API 和 MCP 工具,用于摄取和检索三类记忆。
- 《无限上下文窗口是个神话:别再往里塞东西了》(12:06起):本集说调用 MCP 工具或外部 API 时对方可能迟迟不响应,同步等待会拖死应用,应改用异步处理器(先启动任务、下次调用再取结果),实测差别很大。
- 《智能体出错的账,该谁付?Reducto 删掉重做 MCP 的教训》(04:49起):本集讲 Reducto 删掉了第一个 MCP server——把每个 API 都包成工具的大文件——换成更少但承载真实工作结构的工具,让正确路径成为最简单的路径。
- 《把 Codex 塞进《毁灭战士》:OpenAI 开源了智能体的「发动机」》(07:52起):本集提了一句暴露工具时可以用 MCP 或其他类似智能体客户端协议的方式
- 《当命令行的使用者变成人工智能助手》(00:18起):本集说它是让 ChatGPT、Claude 这类智能体调用外部工具的标准方式,对非技术用户友好、易安装,但各客户端对规范的支持参差不齐(如 elicitation),且有限制(如 2KB 描述上限、运行时长限制)。
- 《智能体时代,界面和设计反而更重要?Atlassian CEO 的清醒判断》(05:48起):本集说 Atlassian 大力投入 MCP,拥有世界前五前三的 MCP 服务器,让智能体读写其 teamwork graph,但 MCP 展示的只是数据质量,界面与体验仍不可放弃。
- 《OpenClaw 创始人 Peter Steinberger:让智能体直接接管你的整台电脑》(05:25起):Anthropic 提出的一套让大模型调用外部工具/数据的协议。嘉宾采取反潮流做法“故意不为 OpenClaw 构建 MCP 支持”,直言“不需要它”,因为 CLI 更简单即插即用,而 MCP 改配置还要重启,且连 Anthropic 自己做相关定制功能都觉得棘手。
① 提到它的金句
21 条
智能体会做出完全一样的事情。它们会查一下 Notion 的 MCP,查一下 Slack 的 MCP,找到某个看起来对的东西,然后就心满意足地继续走下去了。
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Agents do the exact same thing. They’ll hit the Notion MCP, they’ll hit the Slack MCP, they find something that looks right, and they carry on their merry way.
—— Dennis Pilarinos · [07:26]
所有这些带来的结果是,现在我们拥有 1000 多个 MCP 工具,仅凭这些优化工作,我们就在整个集群范围内节省了超过 40%。
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And all of this led to, like, now we have 1,000-plus MCP tools, and just with these optimization efforts, we’ve saved more than 40% fleet-wide savings.
—— Uday Kiran Medisetty · [05:27]
这会产生复利效应,因为当人们去构建自己的东西并连接到我们的 MCP 时,他们基本上是在告诉我们:这是我的一个问题。
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And this compounds because when people go and build their own thing and they go and connect to our MCP, they’re basically telling us, here is a problem that I have.
—— Arman Vaziri · [14:57]
如果你今天真的把 Figma MCP 的输出复制下来,粘贴到一个简单的 HTTP server 里,它应该是像素级精确的。如果不是,请提一个 bug。
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If you actually copy the output of the Figma MCP today and you paste it into a simple HTTP server, it should be pixel perfect. And if it’s not, file a bug.
—— Jesse Lumarie · [04:18]
右边的截图是 MCP Inspector,如果你在开发 MCP server 却没用过它,那你就是在亏待自己。
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The screenshot on the right is the MCP Inspector, and if you haven’t used it and you’re developing an MCP server, you’re doing yourself a disservice.
—— Jesse Lumarie · [12:04]
我并没有被正式指派到 MCP 项目上,也没有被正式指派到我们的 make 产品上。但我最终帮助了它们被构建出来,只是因为我被给予了这样做的自由空间,并在此过程中学到了大量东西。
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I wasn’t staffed on MCP. I wasn’t staffed on our make product. But I ended up helping them be built just because I was kind of giving the leeway to do so and learning a ton along the way.
—— Jesse Lumarie · [16:10]
MCP 最强大的地方不在于 MCP 本身的任何特性,而在于所有人都在使用 MCP。
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And the most powerful thing about MCP is not anything about MCP itself, but it’s that everyone uses MCP.
—— Alex Hancock · [02:45]
这话说出来很俗,但我跟 LinkedIn 的产品经理说过,如果我能够用 MCP 接入 LinkedIn,我可能愿意多付 10 倍的钱。
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This is so cheesy, but I’ve told LinkedIn product managers, I’d probably pay 10x more for LinkedIn if I just could MCP into it.
—— Aaron Levie · [44:27]
我今天来真的就是想挑战你们:除了在又一家公司为另一个 SaaS 方案再做又一个 MCP 之外,还有其他问题值得解决。
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And I really am just here to challenge you that there are other problems to solve than just another MCP for another SaaS solution at another company.
—— Cody Menefee · [04:17]
MCP 就已经用 100 个工具占满了你的上下文。可能你三分之一的上下文就这么没了,却什么工作都没做。
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MCP would already eat 100 tools in your context. Maybe one third of your context would be gone without actually doing any work.
—— Jan Čurn · [03:00]
所以大多数智能体仍然生活在黑暗时代,它们不支持这些功能,你知道的,大多数 MCP 客户端也是如此。
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So still, most agents are living in the dark ages, and they don’t support these features, you know, and most MCP clients.
—— Jan Čurn · [07:03]
所以请不要再说什么 CLI 比 MCP 好了,因为 MCP 加 CLI 才是最好的。
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So please stop saying CLI is better than MCP because MCP plus CLI is the best.
—— Jan Čurn · [18:18]
所以 MCP 给了智能体一扇通往每个应用的门,却让它们站在成千上万个彼此隔绝的房间里,没有地图,也没有曾到过那里的记忆。
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And so MCP gave agents a door into every app, but it left them standing in thousands of separate rooms with no map and no memory of ever being there.
—— Sarah Simionescu · [04:45]
但人类已经厌倦了仪表盘,而他们的智能体也厌倦了设计糟糕的 MCP 服务器。
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But the humans are tired of dashboards and their agents are tired of poorly designed MCP servers.
—— Sarah Simionescu · [09:28]
以至于当人们在集成时,默认方式就是通过 MCP,而我必须真的去问:你是不是其实只需要一个 API?
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Like, to the point that when people are integrating, the default is via MCP and I have to go, and I have to literally go, Chua, it’s like, do you just need an API for this, really?
—— Matt Jones · [13:55]
而且所有 MCP 服务器中有 43% 实际上存在漏洞。
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And 43% of all the MCP servers actually has vulnerabilities.
—— Eli Cohen · [04:35]
你可以创建一个远程 MCP 服务器,它可以成为你整个公司的事实来源。
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You can create a remote MCP server, which can become the source of truth across your whole company.
—— Rafal Wilinski · [08:10]
所以 MCP 和 CLI,我们构建它们的方式是,它们是接入我们平台的薄而统一的接口,而不是平台的重实现。
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So the MCP and the CLI, the way that we’ve structured things is that they are thin, unified interfaces into our platform, not re-implementations of the platform.
—— Pedro Lopez · [03:04]
技术上讲,你可以通过 MCP 使用其他认证机制,但如果你用 bearer auth 或类似的东西,你会非常难受,因为规范非常偏重 OAuth,而且所有的客户端,至少是主流的那些,都非常倾向于把 OAuth 作为安装该连接器的更好用户体验。
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And technically, you can use other authentication mechanisms through MCP, but you’re really going to have a hard time if you do like bearer auth or anything like that, because the spec is really heavy on OAuth, and all of the clients, the main ones at least, are really leaning towards the OAuth as a better UX for installing that connector.
—— Pedro Lopez · [07:15]
我也很高兴我甚至没有构建 MCP 支持。OpenClaw 非常成功,里面没有 MCP 支持
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I’m also very happy that I didn’t even build MCP support. OpenClaw is very successful and there’s no MCP support in there
—— Peter Steinberger · 来自原文
是的。没有理智的人类会尝试手动调用 MCP。
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Yeah. No sane human tries to call MCP manually.
—— Peter Steinberger · 来自原文
② 出现在这些集
95 集
- 《Claude Code 实战技巧:从提问到并行》 — 作为概念
- 《三位 AI 智能体公司 CEO 圆桌:从 Copilot 到智能体,还要几年?》 — 作为概念
- 《Bret Taylor:智能体是新应用,软件要按结果定价》 — 作为概念(提及)
- 《PM的生存法则:AI时代别当瓶颈,去抢活干》 — 作为概念(提及)
- 《Figma CEO Dylan Field:想赢,产品就得有品味》 — 作为概念(提及)
- 《Block CTO:代码质量与产品成功毫无关系,打造 AI 原生公司靠的是组织重组》 — 作为概念
- 《Cloudflare 三人聊:让模型直接写代码,别再堆工具了》 — 作为概念
- 《Harness 工程:让智能体零人工写代码的实操》 — 作为概念(提及)
- 《Anthropic 零信任框架:智能体安全的六层防御》 — 作为概念
- 《Figma Config 2026:当代码、AI 与动效都变成画布上的设计材料》 — 作为概念(提及)
- 《DevOps 之父谈智能体开发:谁来管、怎么管、别踩什么坑》 — 作为概念(提及)
- 《OpenAI Codex 全实操:用智能体舰队打造「10 倍速」工作流》 — 作为概念(提及)
- 《企业浏览器 Island:给智能体戴上企业级护栏》 — 作为概念
- 《产品经理驾驭 Claude 生态:用五层架构打造专属 AI 幕僚长》 — 作为概念
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》 — 作为概念
- 《一封邮件睡出一万七千美金:Every 的 Builder Pack 内幕》 — 作为概念
- 《让AI替你操作电脑和浏览器的三个实战用法》 — 作为概念(提及)
- 《IBM 单日暴跌 25%:企业软件的好日子到头了吗?》 — 作为概念
- 《Anthropic 产品负责人:评估是新的 PRD,不反驳你的 AI 才是好 AI》 — 作为概念(提及)
- 《把智能体推向生产环境:为什么标准基础设施不够用》 — 作为概念(提及)
- 《领投人拆解 Anthropic:三年登顶的增长秘方》 — 作为概念
- 《给 AI 智能体做“背景调查”:为什么身份是智能体安全的第一道坎》 — 作为概念
- 《微软 CTO 谈智能体网络:MCP 就像 AI 时代的 HTTP》 — 作为概念
- 《当 AI 智能体成为云的主要用户:Render CEO 谈云的下一次重建》 — 作为概念
- 《Merge的”二次创业”:从SaaS集成到AI连接基础设施》 — 作为概念
- 《AI 写代码很快,但它每天都是入职第一天》 — 作为概念
- 《Roblox创始人的做减法哲学与经济系统设计》 — 作为概念
- 《GrokBot、Origin 与 Grok 4.6 实测》 — 作为概念
- 《解锁智能体自主性:安全才是下一个瓶颈》 — 作为概念
- 《模型一换代系统就崩?evals 才是你该押注的持久资产》 — 作为概念(提及)
- 《Freshworks CPO:用 AI PDLC 把发布周期从六个月压到两周》 — 作为概念
- 《Snowflake 内部销售 AI 助手复盘:一百万个问题换来的教训》 — 作为概念
- 《Cloudflare 销售运营的 AI 三支柱:让市场进入团队效率翻倍》 — 作为概念
- 《把市场推广当成 AI 工程问题:Exa 联合创始人的智能体优先打法》 — 作为概念
- 《RAMP 的 GTM 编排实验:一句话意图,全渠道自动执行》 — 作为概念
- 《智能体为什么总是新员工?给它们造一个上下文引擎》 — 作为概念(提及)
- 《AI 原生组织如何运行在 Skills 之上》 — 作为概念
- 《Navan 架构师谈生产环境智能体:从运行时到护栏的实战分层》 — 作为概念
- 《三次找到产品市场匹配:一个创始人的实战手册》 — 作为概念
- 《数据库60年 vs 智能体18个月:MongoDB 谈检索与记忆》 — 作为概念(提及)
- 《别再让人适应软件:让 AI 现场为你生成界面》 — 作为概念
- 《GPT-6 Astra 上手实测:它会用你的电脑了》 — 作为概念
- 《把上下文当资产预编译:Pinecone Nexus 如何重做智能体检索》 — 作为概念(提及)
- 《一个有电脑的智能体:让 AI 同事团替你做产品》 — 作为概念(提及)
- 《Token 都烧在哪了:Cursor 工程师教你把 AI 编程成本打下来》 — 作为概念(提及)
- 《用 Cursor 重构遗留代码库:从 PHP 到 React 的完整工作流》 — 作为概念
- 《给智能体系上绳索:Two Sigma 让云端 AI 以你的身份安全运行》 — 作为概念(提及)
- 《LinkedIn 怎么让编码智能体真正读懂内部系统》 — 作为概念
- 《AI 的通用遥控器:为什么智能体行业还需要一个 ACP 协议》 — 作为概念
- 《把网站装进 ChatGPT:Indeed 的 MCP Apps 实战三条铁律》 — 作为概念
- 《差距不再是智能,而是上下文:给智能体造一个「上下文引擎」》 — 作为概念
- 《当智能体学会替你操作电脑:聊天即新浏览器》 — 作为概念
- 《把互联网装进智能体:FastMCP 作者用 Python 造 UI 的古怪实验》 — 作为概念
- 《一个设计师 + AI:如何撑起 7000 人大会的全部设计》 — 作为概念(提及)
- 《当 AI 决定买什么软件:G2 的「信任层」生意》 — 作为概念
- 《让智能体在生产环境活下来:Restate 的持久化执行之道》 — 作为概念(提及)
- 《Harness 工程:把智能体部署到云端规模》 — 作为概念
- 《Box 创始人 Erin Levy:套壳的逆袭与应用层的万亿机会》 — 作为概念
- 《智能体网络来了:网站和浏览器正在被“拆成原子”》 — 作为概念
- 《Zapier CEO Wade Foster:最强模型也只考了 40 分,你的对手不是别的公司》 — 作为概念
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- 《模型是租的,harness 才是你的:拆解智能体的七层框架》 — 作为概念
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- 《把 Codex 塞进《毁灭战士》:OpenAI 开源了智能体的「发动机」》 — 作为概念(提及)
- 《当命令行的使用者变成人工智能助手》 — 作为概念
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③ 关联
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