此处提出的想法并非承诺——我们可能会以不同于描述的方式解决这些挑战，或者某些挑战可能根本不会实现。这也不是一份详尽的清单；我们可能会纳入未在此提及的工作。
远程 MCP 支持
我们的首要任务是改善远程 MCP 连接，允许客户端通过互联网安全地连接到 MCP 服务器。关键举措包括：- 认证与授权：添加标准化的认证能力，特别是专注于 OAuth 2.0 支持。
- 服务发现：定义客户端如何发现并连接到远程 MCP 服务器。
- 无状态操作：思考 MCP 是否也可以涵盖无服务器环境，在这些环境中需要主要是无状态的。
参考实现
为了帮助开发者使用 MCP 进行构建，我们希望提供以下文档：- 客户端示例：全面的参考客户端实现，展示所有协议功能。
- 协议起草：简化的新协议功能提议和纳入流程。
分发与发现
展望未来，我们正在探索如何使 MCP 服务器更易于访问。我们可能会研究的一些领域包括：- 包管理：MCP 服务器的标准化打包格式。
- 安装工具：简化 MCP 客户端之间的服务器安装。
- 沙盒化：通过服务器隔离提高安全性。
- 服务器注册表：用于发现可用 MCP 服务器的公共目录。
代理支持
我们正在扩展 MCP 的复杂代理工作流能力，特别关注：- 分层代理系统：通过命名空间和拓扑感知改进对代理树的支持。
- 交互式工作流：更好地处理跨代理层次结构的用户权限和信息请求，以及将输出发送给用户而非模型的方式。
- 流式结果：从长时间运行的代理操作中获取实时更新。
更广泛的生态系统
我们还致力于：- 社区主导的标准开发：培育一个协作生态系统，让所有 AI 提供商通过平等参与和共享治理来帮助塑造 MCP 作为开放标准，确保其满足多样化 AI 应用和用例的需求。
- 多模态支持：超越文本，支持音频、视频和其他格式。
- [标准化]：考虑通过标准化机构进行标准化。