Nacos 可以帮助应用快速把业务已有的 API 接口，转换成 MCP 协议接口，结合 Higress AI 网关，实现 MCP 协议和存量协议的转换。其中，Nacos 提供存量的服务管理和动态的服务信息定义，帮助业务在存量接口不改动的情况下，通过 Nacos 的服务管理动态生效 Higress 网关所生成的 MCP Server 协议。
3月31日，谷歌CEO劈柴哥抛出一句「To MCP or not to MCP」，引发热议。4天后，Gemini更新API文档，正式宣布接入MCP。至此，OpenAI、谷歌、Anthropic等AI巨头全部投入「Agent协议」MCP的怀抱。
在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，无法直接触及实时信息或外部工具。
最近 MCP 协议很火，自己也发掘了一些玩法，但是目前来看 MCP 的配置还是过于繁琐了，对普通人门槛有点高。这几天终于摸索出来了一些方法让大家可以相对容易理解的方式配置 MCP 服务。
上周，OpenAI 正式支持 MCP 协议的消息，无疑成为 AI 基础设施演进的重要里程碑。短短几个月内，从 Anthropic 首次提出到微软、OpenAI 等巨头先后加入，这一标准正在以惊人的速度完成从提出、验证到主流采纳的跃迁。
当AI“入侵”逆向工程，效率提升100倍！
目前，有个开源MCP合集算是github上最火的合集之一，已经超过20000颗星评价相当高，并且还在不断高频率迭代更新。估计以后会成为标杆MCP开源库吧。
OpenAI 也开始支持 MCP 了。
OpenAI昨夜又放大招，Agents SDK接入行业标准MCP，下一步加持ChatGPT桌面版，要彻底颠覆每个人AI工作流。自从昨天OpenAI将GPT-4o的原生图像生成同步开放给免费用户后，今天他们又Open了一把。
在拾象团队的 2025 的 AI 关键预测中，我们提到：随着 Agent 时代到来，OS 才是 LLM 厂商们最高的护城河，从 computer use 到 MCP，Anthropic 构建 OS 的决心是 AI labs 中最强、最明显的。
