以模型上下文协议 (MCP) 作为标准，人工智能开发的未来将着重于提高人工智能系统之间的互操作性和一致性。MCP 可以充当一个共享框架，用于定义模型如何交换上下文信息，例如用户意图、环境数据或历史交互。例如，翻译模型可以使用 MCP 将有关文档领域的元数据（医学、法律等）传递给摘要工具，从而确保两个系统都将其输出与相同的上下文对齐。这种标准化将减少集成模型中的冗余工作，从而使开发人员能够专注于优化性能，而不是为每个项目重新发明兼容性层。
MCP 的一个主要好处是能够实现专业模型之间更无缝的协作。如今，组合视觉、语言和推理模型通常需要自定义管道来处理输入/输出格式或上下文跟踪方面的差异。借助 MCP，模型可以通过统一的界面显式声明它们需要或提供的上下文类型，例如视频分析的时间数据或聊天机器人的实体关系。例如，医疗保健诊断系统可以使用 MCP 让症状检查模型与影像分析工具共享患者病史，从而确保两者都能访问相关的先前诊断。这将简化多模型架构，并使其更容易在更好的模型出现时交换组件。
采用 MCP 还可以解决可扩展性和维护方面的挑战。标准化的上下文处理将使版本模型、审计交互和调试故障变得更简单。如果银行应用程序中的欺诈检测模型失败，MCP 的上下文日志可以帮助跟踪错误是源于缺少交易历史记录还是错误解释了用户行为。此外，MCP 可能包括用于道德人工智能的保障措施，例如要求模型在违反其上下文假设时（例如，有偏见的训练数据）进行标记。随着时间的推移，工具和库将发展为本地支持 MCP，从而减少开发人员的学习曲线，并促进一个生态系统，在该生态系统中，模型默认情况下是模块化、可重用且具有上下文感知能力的。