让开发人员保持最高效的状态

影响开发人员效率的一个主要因素是在工具和平台之间的切换：即在构建和交付软件所需不断增多的工具和平台之间频繁切换。哈佛商业评论的一项研究发现，普通数字工作者每天要在应用程序和网站之间切换近1200次，每一次中断都很重要。加州大学研究发现，在受到一次中断后，人们需要大约23分钟才能完全重新集中注意力，有时情况会更糟，因为近30%被中断的任务永远无法再继续。不同工具和平台之间的切换实际上是DORA(一个最受欢迎的软件开发性能框架)的核心，DORA即DevOps研究与评估框架。

在AI驱动的公司试图让员工“用更少的资源做更多的事”的时代，除了“仅仅”让他们使用大语言模型(LLM)外，还出现了一些趋势。例如，Brex的首席工程师Jarrod Ruhland假设“开发人员在其集成开发环境(IDE)中集中精力时，能够创造最大的价值”。考虑到这一点，他决定寻找新的方法来实现这一目标，而Anthropic的新协议可能就是关键之一。

MCP：为IDE带来上下文的协议

以Cursor、Copilot和Windsurf等由大语言模型驱动的IDE为代表的编码助手，正处于开发人员复兴的核心位置，其普及速度前所未有。Cursor成为历史上增长最快的SaaS公司，在发布后的12个月内年经常性收入(ARR)就达到了1亿美元，而70%的《财富》500强企业都在使用微软的Copilot。

但这些编码助手仅限于代码库上下文，虽然可以帮助开发人员更快地编写代码，但却无法解决不同工具和平台之间的切换问题。一项新协议正在解决这一问题：模型上下文协议(Model Context Protocol，MCP)，该协议由Anthropic于2024年11月发布，是一个旨在促进AI系统(特别是基于大语言模型的工具)与外部工具和数据源之间集成的开放标准，该协议非常受欢迎，在过去6个月中，新的MCP服务器数量增长了500%，6月份的下载量估计达到了700万次。

MCP最具影响力的应用之一是，它能够将AI编码助手直接与开发人员日常依赖的工具连接起来，从而简化工作流程并大幅减少不同工具和平台之间的切换。

以功能开发为例，传统上，这需要在多个系统之间来回切换：在项目跟踪器中阅读任务单、与团队成员交谈以寻求澄清、搜索文档以获取应用程序编程接口(API)详细信息，最后打开IDE开始编码。每一步都在不同的标签页中进行，需要开发人员进行思维转换，从而降低效率。

有了MCP和Anthropic的Claude等现代AI助手，整个过程都可以在编辑器内完成。

例如，在编码助手中实现一个功能的过程如下：

• 使用Linear MCP服务器获取任务单详情;

• 使用Slack MCP服务器显示相关对话;

• 使用Glean MCP服务器获取相关文档;

• 要求Cursor为其编写框架代码，从而编写该功能。

同样的原则也适用于许多其他工程师的工作流程，例如，站点可靠性工程师(SRE)的事件响应流程可能如下：

• 通过Rootly MCP服务器获取事件信息;

• 通过Sentry MCP服务器检索追踪数据;

• 通过Chronosphere MCP服务器导入可观测性指标;

• 要求Claude Deskop解决导致该事件的系统漏洞。

太阳底下无新事

我们以前见过这种模式，在过去十年中，Slack通过成为数百个应用的中心枢纽，改变了职场生产力，使员工无需离开聊天窗口即可管理各种任务。Slack平台减少了日常工作流程中的不同工具和平台之间的切换。

例如，Riot Games连接了约1000个Slack应用，工程师们发现，测试和迭代代码所需的时间减少了27%，识别新漏洞的速度提高了22%，功能发布率提高了24%，所有这些改善都归功于工作流程的简化和工具切换摩擦的减少。

现在，软件开发领域也正在发生类似的变革，AI助手及其MCP集成成为连接所有这些外部工具的桥梁。实际上，IDE可能会成为工程师新的全能指挥中心，就像Slack对于普通知识工作者一样。

MCP可能尚未做好企业级应用的准备

MCP是一个相对较新的标准，例如，从安全角度来看，MCP没有内置的身份验证或许可模型，而是依赖于仍在不断发展的外部实现，此外，在身份识别和审计方面也存在模糊性——该协议无法明确区分某个操作是由用户触发的还是由AI本身触发的，因此，如果没有额外的定制解决方案，就难以实现问责和访问控制。F5 Networks的首席技术官办公室杰出工程师兼首席布道师Lori MacVittie表示，MCP正在“打破我们长期以来坚持的核心安全假设”。

另一个实际限制出现在编码助手内部同时使用过多MCP工具或服务器时。每个MCP服务器都会公布一份工具列表，其中包含描述和参数，供AI模型考虑。用数十个可用工具淹没模型会使其上下文窗口不堪重负。随着工具数量的增加，性能会明显下降，因此一些IDE集成设置了硬性限制(Cursor IDE中约为40个工具，OpenAI代理中约为20个工具)，以防止提示超出模型的处理能力。

最后，除了列出所有工具外，目前还没有更高级的方法来自动发现或根据上下文建议工具，因此开发人员通常需要手动切换工具或精心挑选要激活的工具，以保持工作流程的顺畅。参考Riot Games安装1000个Slack应用的例子，我们可以看出这可能不适合企业使用。

减少频繁切换，专注软件开发

过去十年告诉我们，将工作带到工作者身边的价值，从推送更新的Slack频道到“零收件箱”电子邮件管理方法，再到统一的平台工程仪表板。现在，随着AI成为我们的工具包的一部分，我们有机会让开发人员更高效地工作。假设Slack已成为商业沟通的中心枢纽。

那么，在这种情况下，编码助手很有可能成为软件创建的中心枢纽，不仅是编写代码的地方，也是所有上下文和协作者汇聚的地方。通过让开发人员保持专注，我们消除了长期以来困扰工程生产力的频繁思维转换。

对于任何依赖软件交付的企业来说，都应该仔细审视开发人员的一天是如何度过的，你可能会对自己的发现感到惊讶。

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