导语：随着AI技术的飞速发展，智能体正在走进并重构着我们的工作与生活。 MCP通过标准化、安全且灵活的方式，实现大语言模型与外部工具、API及数据源的高效交互，让不同智能体、工具、服务器之间能基于统一规则传递指令、数据和上下文，无需为每个工具单独开发适配逻辑，犹如AI大模型的“通用接口”，自推出以来迅速风靡。本文针对企业实际应用MCP中的常见挑战，梳理问题并提供解决方案，助力实践落地。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）主要由两大核心组件组成：
■ MCP Host：面向用户的AI应用程序，负责与用户交互，并通过协议调用外部能力；
■ MCP Server：遵循MCP协议的具体服务实现，例如用户自行开发的工具接口或外部资源服务。
在MCP Host与MCP Server建立连接时，会生成相应的MCP Client会话实例，用于承载具体的通信通道。
MCP协议自发布以来，虽然问世时间尚短，却迅速受到广泛关注，展现出“出道即巅峰”的势头。然而，企业在将MCP应用于AI智能体的过程中，经常会遇到以下两类问题：
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问题1：如何高效转换、更新与管理大量的MCP工具？
随着企业智能体应用的广泛落地，内外存量服务API需快速、高效地以MCP工具形式接入智能体使用。
目前，大部分企业系统普遍采用的都是基于分布式的微服务架构，这类系统通常包含大量微服务，每个微服务下又有很多的服务接口。
当AI智能体接入企业系统时，需要依赖大量的企业内部微服务接口和外部OpenAPI以MCP工具形式提供数据和服务支持，导致转换工作繁重。同时，新增的服务API无法热更新为MCP工具。如何高效完成转换、实现动态更新并有效管理这些工具，已成为企业技术团队面临的主要挑战。
问题2：如何高效管理与路由企业内部及外部的MCP Server？
企业智能体应用不仅需要使用内部的MCP Server（通常各业务团队会有自己的MCP Server），还需要调用大量的外部MCP Server。如何实现MCP Server的快速发现和精准路由调用，也是亟待解决的关键问题。
目前，MCP Client通常采用手动配置的方式来配置MCP Server的地址和通讯模式。该方法需要手动调整MCP Client的接入源码，一旦涉及到大量MCP Client，则会导致配置工作量繁重。
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如何解决上述的两类问题？
针对上述两类问题，可以通过在智能体服务中接入具备MCP Server生命周期管理和MCP Server路由能力的源启PaaS平台MCP网关（以下简称MCP网关）来解决。
针对问题1工具管理方面的解决方案
MCP Server的生命周期主要包括初始化、运行、更新和关闭四个阶段：
■ 初始化阶段：完成tool的注册；
■ 运行阶段：处理tool的调用；
■ 更新阶段：实现tool的更新；
■ 关闭阶段：负责关闭当前的session请求。
MCP网关可对MCP Server的生命周期进行增强和管理：
■ 在初始化阶段，可将网关控制面添加的微服务API自动转化为MCP的tool并完成注册，整个过程无需代码开发。同时，MCP网关控制面还支持对prompt和resource组件进行统一注册与管理；
■ 在组件调用阶段，MCP网关能够完成tool的调用及prompt、resource的获取；
■ 在组件更新阶段，通过MCP网关可实现tool、prompt和resource的热更新，无需重启服务；
■ 此外，MCP的tool、prompt和resource所有组件元数据都由MCP网关控制面统一管理，支持新增、删除、修改和查询，从而具备完整的组件元数据快速注册和热更新能力。
针对问题2服务治理方面的解决方案
MCP Client只需对接MCP网关，不用单独对接每一个MCP Server。MCP网关支持MCP Server的服务发现和路由能力：
■ 当MCP Client要调用某个tool，请求到MCP网关后，MCP网关可以快速路由tool属于哪个MCP Server服务，并发起该tool的调用请求；
■ 对于MCP Client端而言，只需与MCP网关交互，就像只连接了一个MCP Server，无需感知下游到底连接了多少MCP Server。发起tool调用时也无需关注路由细节，所有这些操作均由MCP网关自动完成。
除了上述两类问题，企业在实际应用 MCP 过程中仍面临其他挑战。在后续文章中，我们将继续分享如何借助源启PaaS平台MCP 网关和服务治理能力，帮助企业更高效地实现 MCP 的接入与管理，进一步降低开发成本，推动智能应用便捷落地。