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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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。

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