在深入探讨 Avalonia 的具体实现之前,必须理解 MCP 如何解决了长久以来的“N×M”集成难题。在 MCP 出现之前,开发者如果希望 AI 助手连接到一个特定的数据源或工具,通常需要为每一个模型和每一个工具构建定制化的连接器 。这种碎片化的生态系统不仅难以规模化,更限制了 AI 代理在处理跨系统任务时的灵活性。
在深入探讨 Avalonia 的具体实现之前,必须理解 MCP 如何解决了长久以来的“N×M”集成难题。在 MCP 出现之前,开发者如果希望 AI 助手连接到一个特定的数据源或工具,通常需要为每一个模型和每一个工具构建定制化的连接器 。这种碎片化的生态系统不仅难以规模化,更限制了 AI 代理在处理跨系统任务时的灵活性。