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API 等的数据而是使用同一套简单的协议即可为 AI 提供各种类型的数据并将其纳入其上下文。MCP 迅速获得了广泛认可。Block 和 Apollo 等公司纷纷采用世界各地的团队也开始使用它。MCP 的优势显而易见在许多情况下过去需要数周才能完成的将数据源连接到 AI 代理的工作现在只需几分钟即可完成。但这种速度的提升也并非没有代价。我们先来看一个例子一个小型团队正在开发一款人工智能工具用于读取客户支持工单按紧急程度进行分类提供回复建议并将其路由到相应的部门。他们需要尽快完成开发但却面临一个挑战客户数据分散在多个系统中。经过一个上午的争论讨论应该提取哪些数据、哪些字段是必要的以及如何构建集成之后一位开发人员决定直接构建创建了一个单一的getCustomerData(customerId)MCP 工具将他们讨论过的所有内容——来自三个不同系统的 40 个字段——整合到一个大型响应对象中。令团队欣慰的是它成功了人工智能顺利地处理了所有 40 个字段并开始回答问题无需再进行任何讨论或决策。人工智能完美地处理了所有新数据每个人都觉得项目走上了正轨。第二天有人添加了订单历史记录以便助手可以解释退款流程。很快该工具就提取了 Zendesk 状态、CRM 状态、相互矛盾的资格标记、三个不同的姓名字段、四个“最后上线”时间戳以及完整的对话记录并将所有这些信息合并到一个不断增长的数据对象中。即使数据量不断增长助手仍然能够给出看似合理的答案。然而在回答诸如“这位顾客是否符合退款条件”这类简单问题之前模型现在必须先筛选成千上万个无关的令牌。最终团队构建的数据架构将真正的信号淹没在噪声之中。额外的负载给人工智能带来了压力使其难以从中提取信号这可能导致严重的长期问题。但他们当时并未意识到这一点因为人工智能仍然能够给出看似合理的答案。在接下来的几周里随着数据源的增加人工智能的响应速度开始变慢。他们甚至出现了无法追溯到任何特定数据源的“幻觉”。原本非常有价值的工具如今却变成了维护起来极其困难的难题。团队陷入了数据囤积的陷阱他们早期取得的快速成功营造了一种文化在这种文化中人们只是把他们需要的任何东西都塞进上下文中最终它变成了一场维护噩梦而且随着他们添加更多数据源情况只会变得更糟。那些永远无法培养的技能关于数据架构的观点和开发者一样多而且通常任何一个问题都有多种解决方案。几乎所有人都认同的一点是它需要谨慎选择和丰富的经验。但正因为应用程序存储、传输、编码和使用数据的方式多种多样数据架构也一直是争论的焦点尤其是在团队内部。我们大多数人都会在某个时候陷入“以防万一”的思维模式尤其是在职业生涯初期——我们会把所有可能需要的数据都收集起来以防万一而不是在真正需要的时候才获取所需数据这正是“即时”思维的反面。通常我们在设计数据架构时会面临一些直接的限制访问便捷性、数据大小、索引、性能、网络延迟和内存使用。但是当我们使用 MCP 为 AI 提供数据时我们通常可以暂时绕过许多此类权衡取舍。我们越是处理数据就越能更好地设计应用程序如何使用数据。初级开发人员接触数据越多就越能通过实践了解为什么例如系统 A 应该负责客户状态而系统 B 应该负责支付历史记录。良性辩论是这一学习过程的重要组成部分。通过所有这些经验我们逐渐培养出对“数据过多”的直觉并学会如何处理那些棘手但至关重要的权衡取舍这些取舍会在整个项目中造成摩擦。MCP 可以消除这些权衡取舍带来的摩擦让我们完全避免做出这些决定。如果开发人员只需几分钟就能完成所有连接那就无需讨论或争论实际需要什么。人工智能似乎可以处理你提供的任何数据因此代码可以顺利发布而不会有人质疑其设计。如果缺乏数据设计选择方面的实践经验开发者就无法构建关于数据所有权、系统边界以及不必要数据迁移成本的关键思维模型。他们把宝贵的学习时间都花在了建立联系上而不是构建架构上。这正是我所说的“认知捷径悖论”的另一个例证——那些简化开发的AI工具反而会阻碍开发者培养有效使用这些工具所需的技能。仅仅依赖MCP来处理混乱数据的开发者永远无法学会识别数据架构何时出现问题就像仅仅依赖Copilot或Claude Code等工具生成代码的开发者永远无法学会调试这些工具生成的代码一样。数据囤积的隐性成本团队使用 MCP 是因为它行之有效。许多团队会精心规划 MCP 数据架构即使是那些陷入数据囤积陷阱的团队最终也能成功交付产品。但 MCP 仍然相对较新数据囤积的隐性成本需要时间才会显现。团队往往直到需要扩展应用程序时才会发现数据囤积方式的问题。最初一百次查询时几乎感觉不到成本的臃肿上下文在处理数百万次请求时就会变成云账单上的一笔不小的开支。传递给 AI 的每一个不必要的字段都会累积成本而每一次 AI 调用都需要为这些冗余数据付费。任何处理过紧耦合类的开发者都知道一旦出现问题而问题总是会发生的调试起来就困难得多。你往往最终只能采取“乱枪打鸟”式的修复方式这种令人头疼的情况是修复一个小问题需要对代码库的多个部分进行连锁修改。囤积的数据也会在人工智能系统中造成类似的“技术债务”当人工智能给出错误答案时追踪它使用了哪个字段或者它为什么更信任某个系统而不是另一个系统往往非常困难甚至是不可能的。数据囤积还存在一个团队常常忽略的安全隐患。通过 MCP 工具暴露的每一条数据都可能成为潜在的安全漏洞。如果攻击者找到未受保护的端点他们就能获取该工具提供的所有数据。如果您囤积数据那么泄露的将是整个客户数据库而不仅仅是完成任务实际需要的三个字段。陷入数据囤积陷阱的团队会发现自己违反了最小权限原则应用程序应该只访问所需的数据而不能访问更多。这会给整个组织带来巨大的安全风险。如果数据囤积的极端案例蔓延到整个公司你可能会发现组织中的每个团队都在构建自己的数据海洋。支持团队有一个客户数据版本销售团队有一个产品团队又有一个。同一个客户在不同的AI助手那里看起来完全不同。新团队加入后看到哪些做法似乎有效便照搬照抄。这样一来数据囤积就成了公司文化的一部分。每个团队都认为自己很务实快速交付避免了关于数据架构的不必要争论。但这种囤积模式会在组织内蔓延就像技术债务会在代码库中蔓延一样。起初规模很小易于控制。但不知不觉中它就会无处不在。避免陷入数据囤积陷阱的实用工具如果团队从未经历过数据囤积带来的问题那么引导他们摆脱这种习惯就非常困难。开发人员非常务实——他们希望看到问题的证据而不是在一切运行良好的情况下参与关于数据所有权和系统边界的抽象讨论。在《敏捷学习》一书中我和詹妮弗·格林Jennifer Greene探讨了团队如何抵制变革因为他们知道目前的做法行之有效。对于试图让开发人员做出改变的人来说这种抵制或许显得不理智但实际上当有人从外部要求他们放弃现有的有效方法转而采用未经证实的新方法时团队的抵触情绪是相当合理的。正如开发人员最终会明白花时间进行重构从长远来看可以提高开发速度一样团队也需要从中吸取同样的教训即在管理控制流程MCP工具中进行精心设计数据。以下一些做法可以使这些讨论更容易首先要设定一些即使是持怀疑态度的开发人员也能看到其价值的限制条件围绕动词而非名词来构建工具。创建checkEligibility()或getRecentTickets()代替getCustomer()。动词会迫使你思考具体动作并自然而然地限制其适用范围。谈谈如何最大限度地减少数据需求。在任何人开发 MCP 工具之前都应该先讨论一下为了让 AI 完成工作他们需要提供的最小数据量是什么以及可以进行哪些实验来确定 AI 的真正需求。将读取操作与推理过程分开。在设计 MCP 工具时应将数据获取与决策制定分开。一个findCustomerId()仅返回 ID 的简单工具使用最少的令牌——如果简单的 API 调用就能满足需求甚至可能根本不需要是 MCP 工具。然后getCustomerDetailsForRefund(id)它只提取决策所需的特定字段。这种模式能够保持对上下文的关注并清晰地表明用户是否试图获取所有数据。将浪费情况可视化。反对数据囤积的最佳论据就是展示浪费情况。追踪获取的令牌与使用的令牌的比例并将其显示在人人可见的“信息辐射器”式仪表盘上。例如当一个工具获取了 5000 个令牌但 AI 的答案中只引用了其中的 200 个时所有人都能看出问题所在。一旦开发者意识到他们为从未使用的令牌付费他们就会非常积极地去解决这个问题。快速嗅探数据囤积情况工具名称是名词(getCustomer())而不是动词(checkEligibility())。从来没有人问过“我们真的需要所有这些田地吗”你无法分辨哪个系统拥有哪条数据。调试需要对多个数据源进行调查取证。你的团队在构建 MCP 工具之前很少或从不讨论其数据设计。期待MCP 是一款简单却功能强大的工具对团队而言潜力巨大。但由于它可能是整个应用程序架构的关键支柱因此在 MCP 层面引入的问题会波及整个项目。小小的错误会在后续阶段造成巨大的后果。MCP 的简洁性本身就助长了数据囤积。即使是经验丰富的开发者也很容易落入这个陷阱。但我最担心的是现在正在学习这些工具的开发者可能永远无法理解数据囤积的问题所在也无法培养出在数据边界方面做出艰难抉择所带来的架构判断力。我们的职责尤其是作为领导者和高级工程师就是帮助所有人避免落入数据囤积的陷阱。当你像对待任何核心界面一样认真对待 MCP 决策时——保持上下文简洁、设定界限、随着学习不断重新审视它们——MCP 就能保持其应有的状态成为你的 AI 和驱动它的系统之间简单可靠的桥梁。二、解读5问5答抓重点、讲人话、可落地1这篇文章的核心观点是什么MCP 把“接入数据源”的成本降得极低于是团队很容易走向一种反模式把所有数据都塞进上下文让模型自己筛。短期看“能跑、还挺准”长期会演变成成本、性能、可维护性、安全的综合灾难而且会让团队错过训练数据架构判断力的机会。2为什么“看起来有效”的数据囤积反而更危险因为它延迟暴露问题模型在早期确实能从噪声里找信号让团队误以为架构没问题等到请求量上来、数据源更多、字段互相矛盾时才出现响应变慢、定位困难、幻觉变多、云账单飙升。它的危险在于错误不是立刻发生而是逐步固化成文化与技术债。3数据囤积会带来哪些“隐性成本”文章强调四类成本会在规模化时集中爆发费用成本每次调用都为不必要 token 付费量大时非常可观。性能成本上下文越臃肿模型筛选越慢且更难稳。调试成本答案错了很难追溯“到底用了哪个字段/信哪个系统”。安全成本暴露面扩大违背最小权限一旦泄露就是“整库泄露”而不是“3 个字段泄露”。4团队为什么会“学会”囤积根因是什么根因不是“懒”而是激励结构 工具摩擦消失MCP 让接入变得太快团队不再被迫讨论“谁是数据权威”“边界在哪里”“最小字段集是什么”早期成功形成路径依赖能交付就继续加字段初级开发者因此缺少在真实约束下做取舍的训练架构能力反而被 AI 工具“绕过去”了文中称为“认知捷径悖论”。5如何用最小改动避免掉进陷阱有哪些可执行的做法文章给了四个非常可操作的抓手动词命名工具用checkEligibility()代替getCustomer()强迫定义动作与边界。先讨论最小数据需求上线前就问“完成任务最少需要什么字段”并用实验验证。读与推理分离先findCustomerId()极小返回再getCustomerDetailsForRefund(id)只取决策字段。把浪费可视化统计“获取 token vs 实际引用 token”的比例上墙一旦大家看见钱在烧推动力会自然出现。