MCP 服务器遍地开花却鲜有人用：如何避免你的 MCP 变成摆设
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文章目录
- MCP 服务器遍地开花却鲜有人用：如何避免你的 MCP 变成摆设
- 前言
- 1、MCP 试图解决的"数据难题"
- 2、数据重要，但"范围"同样重要
- 3、实践中如何构建一个 MCP 服务器
- 4、刻意"限制" MCP 能做的事情
- 5、在可用性与风险之间找到平衡
- 6、结语：把 MCP 设计成"上下文系统"，而不是"接口集合"
MCP 服务器遍地开花却鲜有人用：如何避免你的 MCP 变成摆设
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前言
自从 Anthropic 在 2024 年 11 月发布 Model Context Protocol（MCP）以来，这个协议的采用率在 2025 年突然"起飞"，尤其是在 OpenAI 和 Google 宣布支持 MCP 标准之后，越来越多团队开始"上车"构建自己的 MCP 服务器。
原因也很简单：它看起来能优雅地解决 AI 工具两大核心难题——拿到你系统中的高质量专有数据，以及无缝接入现有工具栈。
但现实并不是一片玫瑰。越来越多用户发现，市面上大量 MCP 服务器几乎没人真正用，更多是"跟风造轮子"或满足好奇心。甚至从搜索趋势上看，“MCP” 相关搜索在 2025 年 Q3 中后期开始明显下滑。
本文结合 Multiplayer 团队的实战经验，拆解为什么"绝大多数 MCP 服务器都在吃灰"，以及如何从真实场景、数据范围、安全边界出发，设计一个真正有用、不会变成摆设的 MCP 服务器。
#MCP协议 #模型上下文协议 #AI开发工具 #开发者工具 #数据工程 #上下文管理 #软件架构
1、MCP 试图解决的"数据难题"
在所有 AI 应用里，数据质量一直是那个"隐藏变量"。大多数代码助手都是基于互联网上的公开数据训练出来的，输出质量极大依赖于：
- 训练数据是否足够高质量、足够贴近你的问题场景
- 你在提示（prompt）里能否给到足够准确、充分的上下文
关键问题在于：你的代码库本身并不在这些模型的训练集里。
模型不了解你私有仓库中的业务代码，不知道你那套几年前写的"魔法集成逻辑"，也不了解你当前生产系统里的真实流量特征。它只在"开源世界"里见过类似模式。
在 MCP 出现之前，如果你想让 AI 工具真正理解你的系统，通常只能把上下文硬塞进 prompt 里：
- 一方面，哪怕是当前上下文窗口最大的模型（十几万到上百万 token），也很难完整覆盖一个复杂系统；上下文一大，幻觉率还会升高，推理解题能力反而降低。
- 另一方面，经济成本也很高：每次追加问题，都要重新把那一大坨上下文再发一遍，一个请求动辄几十上百万 token，费用迅速失控。
文章举了一个例子：Multiplayer 搭了一个"时间旅行"演示应用，大约 4.8 万行代码，只是用来给产品演示提供逼真的示例数据。
如果粗略按每行两 token 来算，光是代码就能吃掉 10 万 token 上下文窗口的全部配额——而这还没算日志、trace、配置、设计文档等其他关键信息。
现实中，一个开发者在排查问题或落地特性时，需要的远远不止源代码：
- 前端数据：比如 Session Replay，看看真实用户做了什么；
- 后端数据：APM/观测平台里的日志、指标、trace；
- 协作上下文：工单、设计文档、决策背景。
在 MCP 服务器普及之前，这些数据的收集完全是碎片化、手工化的：
你需要对接不同系统、写一堆一次性脚本，把数据格式归一，然后一点点塞到 AI 的上下文里——既费力，又极难复用。
总结一下：很多 AI 工具"不给力"，根本原因不是模型弱，而是缺少干净、关联性强、紧贴系统的高质量数据。MCP 的价值，就在于帮你以标准化方式暴露这些数据。
2、数据重要，但"范围"同样重要
数据质量当然重要，但同样关键的是：你到底要解决什么具体问题？MCP 的使用范围应该有多大？
如果只是为了在产品说明书上打勾"Supports MCP"，而不是围绕清晰的使用场景来设计，那这个 MCP 服务器十有八九会吃灰。
这不仅仅是"该做成普通 API 集成还是 MCP 服务器"的选择问题。文章引用了 Bill Doerrfeld 的观点：“什么时候 MCP 才是真正值得的？”——本质上问的是：
你到底在帮用户解决哪个具体的、高频的痛点？
作者的建议是：暂时把技术实现放一边，先从用户的真实工作流和痛点出发。
不要一开始就想着"我们也做个 MCP"，而是先问：
- 用户今天在你的产品里每天要做上百次的动作是什么？
- 这些动作里，有哪些天然适合用 AI 来提效或自动化？
Incident.io 的 Stephen Whitworth 有一句很有代表性的话：
少想想 AI"还能做哪些很酷的新东西"，多想想用户每天要做 100 次的事里，有哪些事情 AI 能帮他们做得更好。
在 Multiplayer 的实践中，他们就是这么干的：
- 不从"技术栈"或"API 列表"出发，而是先观察开发者已经如何使用 Multiplayer：
- 一部分用于排查线上问题；
- 一部分用于设计和评审新特性。
- 然后反推：在这些已经存在的工作流里，AI 能补上的"最后一块拼图"是什么？
于是设计自然而然清晰起来：
- 在调试场景中，把全栈 Session 数据直接输送给 AI 工具；
- 在特性设计场景中，把录屏中的标注、草图等高价值上下文暴露给 AI。
换句话说，他们并没有创造一个全新的"AI 工作流"，而是在补完已有的工作流。
开发者本来就用 Multiplayer 来收集、关联、分析全栈数据——MCP 只是让这些数据也能被 AI 利用，而不是再造一个平行世界。
最大的经验教训：让"使用场景"决定 MCP 的范围，而不是围绕"技术名词"去堆功能。
3、实践中如何构建一个 MCP 服务器
确定好场景和边界之后，下一步才是：把它变成一个真正可用的 MCP 实现。
这里有一个常见陷阱：把 MCP 工具做成"API 代理层"，简单把每个数据接口原样暴露给模型。
这么做表面上看起来"多多益善"，但在实际使用中问题很多：
- 工具数量爆炸，模型难以理解每个工具的意义；
- 工具粒度太细，模型很难自行组合调用，推理负担极重；
- 很多接口在特定任务中其实是"噪声"，会干扰模型选择。
Multiplayer 在设计 MCP 时采用了几条核心原则：
-
按"用户任务"而不是"后端接口"来设计工具
- 把多个内部 API 合并成逻辑上更贴近用户工作流的工具；
- 例如"获取一次完整调试 Session 的上下文"，而不是暴露十几个零散的日志/截图/trace 接口。
-
保持无状态、易扩展
- MCP 服务器本身不维护共享状态，可以在多环境之间横向扩容；
- 状态由后端实际系统维护，MCP 只负责编排和暴露。
-
支持灵活认证方式
- 同时兼容 OAuth 和 API Key，覆盖不同团队的接入偏好和安全要求。
-
为 AI 标准化数据
- 对外通过统一的 MCP 资源暴露可用数据；
- 避免让模型面对风格不一、字段不齐的"原始 API 响应"。
由于 Multiplayer 本身就已经聚合了丰富的上下文数据——Session 数据、日志、trace、备注、截图、草图等——问题不再是"暴露哪些数据"，而是：
如何为 AI 预处理、筛选、压缩这些数据，让模型既"看得够多"，又不会被噪声淹没？
在实现中，他们重点做了几件事：
-
预过滤与扁平化：
在进入 MCP 层之前就先裁剪、聚合、补充上下文，只给模型推理真正需要的那部分信号； -
缓存高成本资源：
例如截图生成非常耗资源，于是通过缓存 Session 中的备注、截图等静态资产，只在底层数据发生变化时才重新生成； -
面向未来的扩展：
大体量 Session 目前仍然是一个限制，因此下一步会引入自动切分与分段总结机制，让多 GB 级别的 Session 可以被拆解为一系列对模型友好的"上下文块"。
这些设计都指向一个目标：MCP 服务器不是"原封不动地暴露数据"，而是把数据加工成"模型可消化、可推理的上下文"。
4、刻意"限制" MCP 能做的事情
安全性是 MCP 系统中最复杂、也最容易被忽视的部分之一。
从设计上看，MCP 给 AI agent 提供了对大量工具和服务的访问能力，它天然拥有较大的攻击面。
研究者已经总结出 MCP 相关的一些典型风险，例如：
- 工具投毒（tool poisoning）：某个被信任的工具开始返回恶意数据；
- “地毯式撤走”（rug pull）：原本可信的服务器被替换或被攻陷；
- 工具伪装（tool shadowing）：恶意工具伪装成合法工具；
- 远程命令执行：通过工具调用链在系统中执行未授权代码。
因为 MCP 服务器可以在多个环境之间读写数据、发起连接，所以对上下文数据的保护尤为关键：
- 需要有完善的访问控制、
- 行为可审计（auditability）、
- 满足合规需求（compliance）。
Multiplayer 给自己定下的简单原则是：
刻意限制 MCP 能做的事，把"范围"当作一个安全决策。
在实践中，他们做了一个明确取舍：
- 目前 MCP 服务器只暴露"只读"的全栈 Session 数据给 AI 工具；
- 不通过 MCP 直接赋予 AI 写入生产系统的能力。
这让开发者在调试和开发时可以享受到完整的全栈上下文，而不会因为"AI 能直接改生产"而大幅放大风险。
5、在可用性与风险之间找到平衡
在安全性之外，部署模型本身也会极大影响 MCP 的风险与体验。
Multiplayer 起初尝试过本地 MCP 部署，后来切换为带完整 OAuth 2.0 支持的远程 MCP 服务器：
-
使用 OAuth 2.0 做精细化授权
- 为每个工具、每个会话签发范围受限的 Token；
- AI agent 只能访问自己当前任务真正需要的那部分资源；
-
兼容 API Key，但范围更窄
- 为了兼顾旧系统和简单集成场景，仍然保留 API Key 模式；
- 但会限制其可用范围和可执行动作，降低潜在危害面。
作者提到，在整个实现过程中，OAuth 2.0 的落地几乎占用了大部分工程时间。
一方面是因为当时 MCP 的 OAuth 规范仍在演进；另一方面也是因为一旦这层基础打牢，后续接入就能较为平滑地沿用这一套安全模型。
从更大的生态角度看，工具数量本身就是一个风险放大器。
Pynt 的一项研究分析了 281 个 MCP 配置，发现：
仅使用 10 个插件，系统被利用（exploitation）的概率就可能超过 90%。
Multiplayer 的应对策略是：有意识地减少"活动部件"的数量：
- 他们要解决的问题（给开发者一个全栈统一的上下文视图）本来就在 Multiplayer Session 里；
- MCP 服务器只是让这些现有数据对 AI 变得可用；
- 不再额外依赖多套 MCP 来分别拉取 APM 数据、用户会话或备注——一切都通过同一安全层来暴露。
在这个意义上，“少即是多”：越是克制地设计 MCP，越容易在可用性与风险之间找到健康的平衡点。
6、结语：把 MCP 设计成"上下文系统"，而不是"接口集合"
归根到底，Model Context Protocol 的价值不在于"暴露更多数据"，而在于：
以正确的方式，暴露给模型"恰到好处"的数据。
MCP 工具是"给 LLM 用的"，而不是给人类用的。
这意味着：你的目标不是 1:1 映射后端接口，而是给模型足够清晰、结构化、语义友好的上下文，使它能在合适的范围内做出可靠判断。
要做到这一点，必须从**用户意图（user intent）**出发，反向设计工具：
- 每个工具都应该围绕某个明确的用户任务来构建；
- 返回的数据要简洁但信息密度高，能在一次调用中给到决策所需的大部分信号；
- 避免为了"全面"而把模型淹没在噪声里。
换个角度看，构建 MCP 服务器和设计一套好的公开 API 很像：
- 需要清晰的作用域（scope）；
- 行为可预期、可复用；
- 有经过认真思考的访问控制模型。
利用 OAuth 做认证，并尽可能保持交互为只读，是降低"爆炸半径"的现实做法，但即便如此，你仍然需要持续关注诸如 prompt 注入、上下文污染等新型风险。
对 Multiplayer 来说，最终的结论是：
MCP 的设计，本质上就是"上下文的设计"。
最好的系统是那些能让数据变得"有意义、安全且可行动"的系统。
如果你也在考虑为自己的产品构建 MCP 服务器，或许可以从以下几个问题开始自查：
- 我们的 MCP 服务器，是为了解决哪两个最核心、最高频的用户问题？
- 它暴露的数据，是不是刚好支撑这些任务，而不是"能拉的全都拉"？
- 如果关掉这个 MCP，我们的用户具体会在哪些场景明显变慢、变痛苦？
能清楚回答这些问题，你的 MCP 服务器就已经迈过了"只是为了不落伍而造个轮子"的那条线。
生如逆旅，一苇以航
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