當Anthropic推出模型上下文協議時，他們承諾簡化代理的使用。 MCP使AI能夠理解可用的工具：例如，網絡搜索、文件編輯和電子郵件草擬。 十個月後，我們分析了200個MCP工具，以瞭解開發者實際使用的類別。 數據中出現了三種使用模式： 開發基礎設施工具佔據了54%的所有會話，儘管可用服務器僅為一半。終端訪問、代碼生成和基礎設施訪問是最受歡迎的。 在編碼時，工程師可以利用將代碼推送到GitHub、在終端中運行代碼和啟動數據庫的能力。這些工具簡化了工作流程，減少了上下文切換。 信息檢索佔據了28%的會話，工具較少，但顯示出高效率。網絡搜索、知識庫和文檔檢索是關鍵參與者。這些系統在生產中使用的可能性大於在開發期間使用，通常是代表用戶使用。 其他所有內容，包括娛樂、個人管理和內容創作，分割了剩餘的18%。電影推薦器、任務管理器和F1賽程填補了特定的細分市場。 MCP的採用仍處於早期階段。並非所有AI都支持MCP。在支持MCP的AI中，Claude、Claude Code和Cursor名列前茅（AI中的頭韻）。以開發者為中心的產品和早期技術採用者是用戶的主要組成部分。 但隨著消費者對AI工具的使用增長和MCP支持的擴大，我們應該期待看到工具使用的多樣性大大增加。