核心观点：MCP是AI Agent的"骨骼系统"

问题诊断：AI Agent的"有脑无手"困境

AI模型拥有强大推理能力，但缺乏与真实世界交互的"手脚"

传统API集成面临NxM复杂度：N个模型对接M个数据源成本高昂

LLM被困在知识边界内，无法获取实时企业数据

MCP的颠覆性定义

不是简单的API替代品，而是"可组合的AI微工作流组件"：

标准化、可复用、原子化的小型AI工作流载体

像乐高积木般可组合的AI能力单元

将NxM集成问题简化为可复用连接器生态

相比Function Calling的升维优势

通信流线化：统一的请求/响应格式

安全与治理提升：强制访问控制和日志记录

互操作性保障：开放标准实现无缝交互

将临时性函数调用转化为企业级结构化流程

与AI Workflow的协同关系

MCP是"骨骼"，AI Workflow是"神经"

协同而非取代：AI Agent成为Workflow的智能执行单元

MCP提供底层连接能力，Workflow负责业务逻辑编排