MCP：实现面向AI的应用交付的关键

Griff Shelley产品营销经理 | F5

现代应用正在快速演进。直接融入用户体验的AI组件，使原本可预测的Web和API流量变得更加复杂。能够理解意图的搜索功能、自动执行工作流的助手、提供个性化内容的推荐引擎，以及可代表用户执行操作的智能体，既为用户带来了定制化的应用体验，也增加了应用支持团队管理流量的复杂性。

这些能力正迅速成为关键任务应用的标准功能。尽管AI可能仍被视为一个独立领域，但AI功能主要依托当前用于交付应用的同一套基础设施运行。随着应用能力不断演进，不同类型的流量也随之汇聚，因此需要制定应用交付和安全策略，以同等可靠性支持AI增强型应用体验和传统应用流量。

推动这一转变的关键之一是模型上下文协议（MCP）。这是一项新标准，用于将AI助手连接到企业的工具和数据，包括内容存储库、业务工具和开发环境。因此，MCP是为AI工作负载实现高效应用交付的基础。

MCP为何对当今应用至关重要

大语言模型（LLM）充分体现了这一挑战。虽然它们可以改变用户体验，但本身并不具备与承载业务逻辑、用户数据或工作流的外部系统交互的能力。MCP通过一种结构化、安全且不依赖特定供应商的方式解决了这一问题，使AI智能体能够发现工具、请求操作、交换信息并编排多步骤工作流，同时确保所有活动均在明确的权限和边界内进行。因此，MCP可以充当互操作层，为AI系统“接入”企业提供一致的方式。

这种互操作性至关重要，因为AI模型所能带来的价值很少仅源于模型本身。要充分实现这种互操作性，模型必须以安全、可预测且实时的方式与更广泛的业务环境集成。MCP对这些集成进行标准化，使其能够在不同环境中重复实施。

MCP如何支持安全的AI工作负载

提到应用交付领域的AI，人们可能会想到数据交付、模型训练或基于S3的管道。这些都是应用交付团队需要解决的重要用例，F5也已推出专门针对这些用例的功能。但MCP在应用交付中同样发挥着重要作用，而且对最终用户体验的影响更为直接。

由于AI工作负载会产生新型流量模式和新的运维要求，其交互方式与传统Web、应用或API请求在以下3个关键方面有所不同：

1. 延迟敏感性：许多AI工作流依赖多次MCP调用来整合上下文或编排操作。这些调用的性能会直接影响用户体验。应用交付基础设施在提升这方面的性能上具有独特优势，可优化延迟、优先级、路由、并发以及特定于工具的流量模式，从而确保AI功能与其他应用组件一样快速响应并可靠运行。
2. 安全治理：MCP为企业应用引入了新的治理层。MCP支持AI智能体调用工具、访问数据和执行工作流，因此需要采用与API一贯相同的严格标准。原生MCP支持使应用交付解决方案能够实施基于身份的控制、检查并记录流量、结合异常检测实施速率限制，以及防止工具被滥用或获得过多权限。这些功能可确保MCP交互与现有服务间流量一样，受到同等安全且一致的治理。
3. 运营韧性：随着AI功能成为用户体验不可或缺的一部分，必须将MCP端点视为关键任务服务。交付层支持可实现智能负载均衡、针对MCP交互定制的运行状况检查、故障转移规划和多区域可用性。这有助于避免MCP端点成为单点故障，并确保服务交付的一致性。

F5 BIG-IP v21.0：原生支持AI工作负载的MCP

F5 BIG-IP v21.0扩展了F5 BIG-IP Local Traffic Manager的核心功能，可管理源自应用工作流的MCP流量模式。

组织可以像处理HTTP或TCP请求一样，精准路由和优化基于MCP的调用；通过F5 iRules应用自定义业务逻辑；实施一致的访问和安全策略；并将MCP端点作为统一应用交付策略的一部分进行扩展。借助这种方法，企业可以在同一个经过实践验证的平台上支持AI增强型工作负载和传统工作负载，无需部署并行基础设施，并将MCP作为现代应用交付的核心组件。

未来趋势：MCP为何将成为基础

随着AI日趋成熟，以下几大趋势将进一步凸显MCP的重要性：

• AI功能将成为所有应用的标准配置，使智能交互像API调用一样普遍。
• 策略将逐步具备上下文感知能力，并考虑AI智能体的行为意图。
• 运营一致性将比以往任何时候都更加重要，因为即使是轻微的延迟骤增或路由变化，也可能降低AI驱动型体验的质量。
  

MCP将成为现代应用交付的基础。它连接AI智能体与企业系统，使组织能够安全、规模化地将AI功能投入运营，同时避免形成信息孤岛。对于计划扩展AI能力或只是为未来做好准备的组织而言，应用交付层对MCP的原生支持至关重要，有助于构建面向未来的高性能AI驱动型应用交付战略。

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关于作者

Griff Shelley产品营销经理 | F5

Griff Shelley是F5产品营销经理，专注于硬件、软件和SaaS应用交付解决方案。他热衷于以创新技术助力客户取得成功，负责推动全球和本地应用交付、云服务及AI数据流量基础设施领域的市场推广项目。在投身科技行业之前，他曾担任高等教育学业顾问，并获得Eastern Washington University和Auburn University的学位。

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