MCP協議迎來問世以來最大改版:徹底"無狀態",全面適配Serverless

2026年7月29日 09:314300 次瀏覽

重點摘要

AI資訊AI新閒資訊正文MCP協議迎來問世以來最大改版:徹底"無狀態",全面適配Serverless發布於AI新閒資訊時間 :Jul 29, 2026閱讀 :1分鐘Anthropic於 7 月 28 日發佈模型上下文協議第 5 版規範,官方將其定性為該協議誕生以來規模最大、最系統性的一次顛覆式修訂。

站內 AI 整理稿

Anthropic 於 7 月 28 日正式推出模型上下文協議(Model Context Protocol,MCP)第 5 版規範,官方將此次更新定位為該協議自 2024 年 11 月問世以來規模最大、最具顛覆性的系統性修訂。新版本從根本上重構底層架構,全面轉向無狀態(Stateless)設計,讓 MCP 得以原生適配 AWS Lambda、Cloudflare Workers 等無伺服器(Serverless)運算環境,為 AI 智能體在真實生產環境中的大規模部署掃除關鍵障礙。 MCP 的誕生初衷是為大型語言模型與外部數據源、工具之間建立統一的通訊標準,使 AI 代理能夠無縫存取各類資源。然而,舊版協議採用有狀態(Stateful)會話機制,要求用戶端與伺服器建立連線時必先進行初始化握手,並透過會話 ID 在伺服器端維護連線狀態。這種設計在水平擴展與無伺服器架構下形成先天限制,因為無伺服器環境中的運算實例往往是短暫且動態的,難以長期保留會話資訊。 第 5 版規範徹底移除了握手環節與會話 ID,使每個請求完全獨立且自包含,可被路由至任意網關或運算實例,不再依賴特定的連線歸屬。開發者從此無需煩惱狀態同步問題,MCP 服務能像一般 HTTP API 一樣順暢部署在無伺服器平台上,AWS Lambda 與 Cloudflare Workers 終於得以原生執行 MCP 請求,大幅降低了 AI 代理的部署與維運複雜度。 Anthropic 將此次變革概括為從「會話綁定」走向「請求自治」的關鍵一步,直接瞄準 AI 智能體在真實生產場景大規模落地的最後一道架構障礙。徹底擁抱無狀態後,開發者能更靈活地彈性伸縮後端系統,不再受限於連線管理瓶頸;容器化與 Kubernetes 環境亦可直接受益,進一步提升資源利用率與系統穩定性。 除無狀態化外,新規範還導入版本化擴展框架(Versioned Extensions Framework),並正式將 MCP Apps 與 MCP Tasks 兩項擴展納入其中。開發者無需改動核心協議,即可為 MCP 伺服器增加圖形化互動介面(Apps),或支援長時間運行的背景任務(Tasks)。Apps 擴展允許直接建置表單、按鈕等組件,讓終端用戶能更直觀地與 AI 代理互動;Tasks 則針對數據分析、內容生成等需耗費較長時間的操作提供標準化非同步處理能力。 在授權與安全層面,新版規範強化了對生產環境 OAuth 2.0 與 OpenID Connect(OIDC)的支援。MCP 伺服器現在可直接串接微軟 Entra、Okta 等企業級身分識別系統,無須再透過變通方案繞路整合。此舉對需要嚴格存取控管的企業部署尤為重要,使 MCP 能夠順利融入既有的身分治理架構,滿足合規要求。 從整體戰略高度來看,MCP 第 5 版的發布不僅代表 Anthropic 對自家 Claude 生態的持續投入,更反映出整個業界對標準化代理通訊協議的迫切需求。隨著越來越多企業採用 AI 代理處理複雜任務,一個簡潔、可擴展且能無縫銜接雲端基礎設施的協議,已成為推進大規模落地的關鍵基礎。此次改版有助於 MCP 拉開與其他廠商專用協議的距離,鞏固其作為開放標準的地位;無狀態設計亦能有效降低第三方開發者的採用門檻,鼓勵更多工具與平台導入 MCP,形成更豐富的生態體系。 Anthropic 表示將持續維護與演進 MCP 規範,並期望透過社群回饋逐步完善細節。開發者現已可查閱官方文件搶先體驗第 5 版功能,並在測試環境中驗證無狀態 MCP 服務的相容性。隨著協議底層徹底翻新,AI 智能體在生產環境中的通訊瓶頸正一步步被打破,業界也將持續關注此一標準在後續應用場景中的實際表現。

Related

相關文章

鈦媒體生成式AI

如何在虛擬的AI空間,搭建一個真實可感的影像世界

如何在虛擬的AI空間,搭建一個真實可感的影像世界新聲Pro2026.07.29 18:32 · 來自江蘇全文3729字00:00 / 11:53AI影像邁向了長片複雜敘事與重體量製作階段,其中,AI模型的算力侷限與物理規則缺失成為了核心阻礙。誰能更好解決數字資產與空間調度難題,誰就能在虛擬的AI空間裡,率先構建起真實可感的影像世界。文 | 新聲Pro,作者 | 馮勇當AIGC影像不再只是跳出早期依賴「抽卡」生成單一特寫與零碎分鏡的短片階段,實質性邁向複雜敘事與重體量製作階段,空間成為當下AIGC影像創作正在克服的重要難點。可以類比實拍流程裡的商業片、大製作,其為了保持影片世界觀美學的呈現統一、空間縱深關係真實,往往需要實地造景、搭建拍攝影棚。在AIGC影片創作中,空間的難點主要體現在兩方面:一是資產維度,受限於大模型的算力分配,單次圖片/視頻生成難以兼顧高精度的主體與複雜的環境。這倒逼創作者必須將數字資產籌備作為核心前置環節,建立一套可跨場景複用、質量穩定的AI資產庫,以保障成片的視覺連貫性。二是空間構建和角色調度維度,複雜的AI內容創作同樣涉及人物走位、攝影機運動、景深關係等,需要基於拍攝空間進行規劃。但目前視頻大模型的底層邏輯是基於二維圖像進行概率預測,天然缺乏物理座標系與空間常識;在處理複雜的人物走位和鏡頭調度時,就迫使創作者必須介入更加精確的調度引導與分鏡設計。當更多重體量AI影像作品正在不斷落地,超創們在具體創作中對構建空間的不斷嘗試,就像是在AI世界搭建攝影棚,他們需要像籌備服化道一樣提前儲備數字資產,也通過工具鎖定空間關係?最終的目的都是為了能構建一個觀感真實、立體生動的三維世界。對抗平均化審美的資產AI工作流裡的數字資產,涵蓋人物、場景、道具等核心視覺元素的參考圖,是進行AI內容生成前的重要籌備。目前,資產質量在專業化的AI創作裡愈發顯得重要——所有的場景、

剛剛

“奧爾特曼”最新訪談:AGI即將到來,但權力集中才是真正威脅

賬號設置我的關注我的收藏申請的項目退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機構庫投資機構職位推介投資人認證投資人服務項目推薦36氪Pro創投氪堂企業入駐創業者服務創投平臺AI測評網 首頁快訊資訊推薦財經AI項目推薦廣東最新創投汽車科技專精特新直播視頻專題活動搜索項目推薦我要入駐城市合作“奧爾特曼”最新訪談:AGI即將到來,但權力集中才是真正威脅AIGC指數·2026年07月29日 18:20算力將成為史上最稀缺的商品。 在最新的一次深度對話中,OpenAI CEO Sam Altman圍繞AGI、算力需求、權力集中、人機關係以及OpenAI的發展歷程,展開了長達近一小時的坦誠分享。從“算力將成為史上最稀缺的商品”到“我每天都害怕權力集中”,他的觀點既宏大又具體。 以下是對話全文整理: 重新聚焦:過去一年是痛苦的,但未來12個月將是最好的 Sam開場就坦率地承認了過去一年的艱難: “過去一年真的很艱難。某種程度上是我的錯。我們做的事情太多了,不夠專注。” 他解釋說,在一個“歷史上最不可思議的時刻”,你只能做極少數真正重要的事。他們做了大量艱難的決定,重新聚焦於一個核心目標: “提供最豐富、最具成本效益的智能,並以此賦能世界。” 自那以後,進展非常顯著。“未來12個月將會更加引人注目。我們擁有的模型質量很好,我們可以圍繞這項技術打造產品,讓人們真正能夠利用這項技術,以全新的方式蓬勃發展。” 當被問及“是否有某個頓悟時刻”時,Sam提到了一個關鍵的認知轉變: “回到2025年初,最大的擔憂是收入是否會

剛剛

突發,谷歌解散諾獎 AlphaFold 團隊,四分之一作者離開,核心成員轉投 Anthropic

賬號設置我的關注我的收藏申請的項目退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機。

剛剛

編程界新分水嶺:Uncle Bob說“絕不讀AI寫的代碼”,Hashimoto卻說他“逐行閱讀”,你站誰?

賬號設置我的關注我的收藏申請的項目退出登錄登錄搜索36氪Auto數字時氪未來消費智能湧現未來城市啟動Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服點評36氪財經職場bonus36碳後浪研究所暗湧Waves硬氪氪睿研究院媒體品牌企業號企服點評36Kr研究院36Kr創新諮詢企業服務核心服務城市之窗政府服務創投發佈LP源計劃VClubVClub投資機。

剛剛

比亞迪AI團隊首次曝光,哈工大機器人基因亮眼,大模型首發即SOTA

比亞迪AI團隊首次曝光,一篇自動駕駛學術論文讓外界看到截然不同的技術實力。比亞迪汽車新技術研究院(原規劃院)近日發表HyWorldVLA模型,在自動駕駛公開基準NAVSIM v1上取得SOTA成績,PDMS達到90.59。這也是比亞迪首次公開多模態基礎模型的研究成果,而且論文完全由內部團隊獨立完成,沒有外部學研單位合作署名,凸顯其自研能力。 過去外界對比亞迪智能化的印象多集中在「天神之眼」、供應鏈整合與規模化量產,對其代碼級自研的AI技術了解有限,甚至傳出智能發表會簡報由供應商代勞的說法。

剛剛