模型上下文协议 (MCP) 与“AI 的 USB-C”类比有很多相似之处，因为两者都旨在标准化和简化跨不同系统的交互。 USB-C 是一种通用的硬件接口，它将电源、数据传输和显示连接整合到一个端口中，取代了旧的、分散的标准。 类似地，MCP 充当 AI 系统的统一协议，使不同的模型、工具和数据格式能够无缝通信。 例如，正如 USB-C 允许笔记本电脑连接到监视器、充电器或存储设备而无需自定义适配器一样，MCP 为 AI 模型（如视觉系统、语言模型或强化学习代理）提供了一个通用框架，用于交换上下文和协作而无需定制集成代码。 两者都通过抽象掉技术差异来降低复杂性，让开发人员专注于更高级别的任务。
一个核心的相似之处在于互操作性。 USB-C 可以在不同制造商的设备上工作（例如，戴尔笔记本电脑通过三星充电器充电），而 MCP 使使用不同框架（PyTorch、TensorFlow）构建或在不同数据类型（文本、图像）上训练的 AI 组件能够协同工作。 例如，MCP 可以允许在医疗数据上微调的语言模型将结构化上下文传递给单独的图像分割模型，即使一个在云 API 上运行，另一个在本地运行。 这避免了手动转换数据格式或构建胶水代码的需要，就像 USB-C 消除了对专用电缆的需求一样。 开发人员可以像连接 USB-C 设备一样轻松地将 AI 模块插入到管道中，因为知道该协议在后台处理兼容性。
最后，USB-C 和 MCP 都强调灵活性和面向未来的特性。 USB-C 的设计可以适应不断发展的标准（例如，更高的功率传输或更快的数据速率），而无需更改物理连接器。 类似地，MCP 旨在支持新的 AI 架构、数据模态（如 3D 传感器数据）或用例，而无需彻底改造现有系统。 例如，如果团队添加了一个处理视频和音频的多模态模型，MCP 的上下文传递机制将使其能够与现有的基于文本的模型集成，而无需重写它们的接口。 这种可扩展性确保了使用 MCP 构建的系统可以随着 AI 技术的进步而进行调整，就像 USB-C 设备在硬件升级后仍然具有相关性一样。 这两个标准都通过将核心功能与实现细节分离来优先考虑寿命，从而减少了开发人员的技术债务。