作者提出，MCP（可能指代多智能体通信协议或框架）作为上下文分发机制比其类似 RPC 的工具调用能力更有价值。虽然工具调用对于 AI 智能体与外部系统交互很有用，但 MCP 的更大潜力在于它能够在任务开始前建立一个受管制的运行环境。这包括分发共享规则、策略和技能定义，从而解决了 RAG 和本地提示的局限性，这些局限性常常由于个体用户提示工程而导致 AI 输出不一致。 AI
影响 将 MCP 重新定位为上下文分发工具，可能导致团队环境中 AI 智能体行为更加一致和受管制。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了技术概念（MCP）的效用，并将其与现有方法（RAG、本地提示）进行了对比。
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