MCP 已经统一了工具标准。现在，我们需要它们周边的基础设施。

MCP 的普及速度极快。 如今，开发者可以通过一套通用协议，把模型接入代码仓库、数据库、浏览器、可观测性系统、内部 API，以及几十种其他工具。Claude Code、Cursor、Codex、VS Code，还有越来越多的客户端都支持它。GitHub、Linear、Notion 等厂商也提供了托管端点。一线 SDK 的月下载量正逼近五亿次。 这是一项实打实的成就。多年来，每个 AI 应用都得自己搭建工具调用层。MCP 给整个生态带来了统一接口。只要有一个服务器（server），多个智能体（agent）就能直接使用，不用再写定制粘合代码。光凭这一点，就值得投入。 但在围绕 MCP 为编码智能体