模型上下文协议 (MCP) 规范由 MCP 工作组维护，这是一个由开发人员和组织组成的协作社区，专注于机器学习系统的互操作性标准。技术文档和版本历史记录托管在公共 GitHub 存储库（例如，github.com/mcpwg/spec）上，贡献者可以在其中提出更改、审查更新和跟踪问题。治理通常遵循共识驱动的流程，重大决策需要核心维护团队的批准。这可确保规范与实际需求保持一致，同时避免碎片化。
维护工作包括定期审查建议的功能、错误修复和社区反馈。例如，该小组可能会优先更新以支持新的模型架构（如 Transformer 变体）或解决元数据格式中的边缘情况。GitHub 存储库充当文档的中心枢纽，包括最新草案、版本化发布和实施指南。开发人员可以提交拉取请求或在存储库的问题跟踪器中开启讨论，以提出改进建议。该过程的透明性使利益相关者能够跟踪进度并参与规范的制定。
MCP 规范大约 每 3-6 个月更新一次，但这会因社区需求而异。较小的补丁（例如，v1.2.1）可能会更频繁地推出以修复关键错误，而主要版本（例如，v2.0）会在经过广泛的测试和反馈周期后发布。例如，2023 年从 MCP v1.0 到 v2.0 的转变引入了对动态模型缩放的支持，这是多个框架维护者要求的功能。每个版本都附带发行说明和升级指南，以帮助开发人员顺利采用更改。这种稳定性和适应性的平衡确保规范在不中断现有实施的情况下保持相关性。