在軟件開發(fā)行業(yè)，開發(fā)者的主要工作似乎并不是在編寫代碼。最新研究顯示，開發(fā)者實際用于編碼的時間僅占其工作時間的16%，而剩下的時間則被各類支持性和操作性任務所占據(jù)。在企業(yè)面臨 “以更少的資源實現(xiàn)更多目標” 的壓力下，如何優(yōu)化開發(fā)者的工作時間顯得尤為重要。

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頻繁的上下文切換是導致開發(fā)者效率低下的一個主要因素。根據(jù)哈佛商業(yè)評論的調查，數(shù)字工作者每天在各種應用程序和網(wǎng)站之間切換的次數(shù)高達1，200次。每一次中斷都會對工作產生負面影響，加利福尼亞大學的研究指出，單次中斷后恢復專注的時間平均需要約23分鐘，甚至有近30% 的被打斷的任務不會再次被繼續(xù)完成。

為了應對這一挑戰(zhàn)，Model Context Protocol（MCP）應運而生。MCP 是由 Anthropic 在2024年推出的開放標準，旨在促進 AI 系統(tǒng)與外部工具和數(shù)據(jù)源的集成。MCP 的最大亮點在于它能夠將 AI 編碼助手與開發(fā)者日常使用的工具直接連接，從而簡化工作流程，顯著減少上下文切換帶來的負擔。

以特性開發(fā)為例，開發(fā)者通常需要在多個工具之間頻繁切換:首先查看項目跟蹤器中的任務，接著查閱與同事的對話，尋找 API 文檔，然后再打開 IDE 進行編碼。而有了 MCP 和現(xiàn)代 AI 助手，開發(fā)者能夠在同一個代碼編輯器內完成整個過程，只需通過 MCP 服務器獲取所需的信息，從而大大提升工作效率。

盡管 MCP 擁有顯著的潛力，但目前該協(xié)議仍在不斷發(fā)展中，存在一些安全和性能方面的挑戰(zhàn)。例如，MCP 缺乏內置的身份驗證和權限管理，安全性需依賴外部解決方案。同時，當多個 MCP 工具同時使用時，可能會導致 AI 模型性能下降，影響工作流的流暢性。

MCP 有望改變軟件開發(fā)的工作方式，通過整合各類工具，幫助開發(fā)者更專注于編寫代碼，減少不必要的上下文切換。

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