企业级 MCP：挑战、解决方案与 Bright Data Web MCP

要点速览（TL;DR）

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）通过标准化、可复用的集成层，将 AI 智能体连接到外部工具和企业系统。
MCP 消除了 LangChain、AWS Bedrock、Copilot Studio、IBM watsonx 等平台之间各自为战的 AI 集成孤岛。
企业级 MCP 的挑战包括：身份认证风险、授权控制缺失、可扩展性选择、合规要求以及集成复杂度。
远程 MCP 服务器可以消除运维开销、确保可扩展性，并提供由服务商托管的基础设施与 7×24 小时支持。
用于企业场景的 MCP 服务器必须开源、符合 GDPR/CCPA，并通过 ISO 27001、SOC 2 Type II 等认证。
Bright Data Web MCP 提供 60+ 用于网页采集、搜索、数据源和浏览器自动化的工具，并由企业级基础设施托底。

在本文中，你将了解：

MCP 服务器在企业 AI 中如何作为集成层工作、为何重要、以及在什么场景下最有价值。
企业级 MCP 的主要挑战，以及避免问题和中断的实用解决方案。
企业使用 MCP 的替代方案——还有哪些方式可以将 AI 智能体与第三方工具打通。
为什么 Bright Data Web MCP 是企业 MCP 的优秀代表。

下面开始深入了解吧！

企业级 MCP 概述

先来理解什么是企业级 MCP、工作原理、能带来什么，以及在哪些情况下会产生实质性影响。

作为企业 AI 集成层的 MCP 服务器

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic（Claude 背后的公司）提出的一项开放标准，用于让 AI 系统连接外部工具、数据源和服务。

MCP 并不是通过硬编码方式来集成，而是引入了一种结构化的方法，使 AI 智能体可以通过本地或远程 MCP 服务器发现可用能力，并在需要时调用。简单来说，MCP 把外部服务“抽象成”AI 模型能够理解和使用的「工具」。

在企业环境中，MCP 充当 AI 的现代化集成层。企业 MCP 服务器位于大模型与内部系统（如 CRM、数据仓库、工单平台、内部 API）之间，或作为提供数据获取、数据处理、自动化和实时决策支持等关键业务能力的第三方服务存在。

MCP 对企业的重要性

在很多企业中，各团队往往各自为战，导致解决方案彼此孤立。每个团队可能使用不同的AI 框架和工具来构建智能体与工作流，最后都通过一次性定制连接器对接企业后端服务，产生大量定制集成，带来巨大的维护成本。

MCP 架构通过将 AI 逻辑与后端实现解耦来解决这一问题。集成变得可复用、可治理、可审计，使任何团队都可以复用共享的 MCP 层，而不受所用 AI 智能体框架或企业系统种类的限制。

之所以可行，是因为绝大多数方案——从开源库（如 LangChain、LlamaIndex、CrewAI），到无代码工具（如 Agno），再到面向企业的平台（如 AWS Bedrock AgentCore、Copilot Studio、IBM watsonx）——都支持 MCP 集成。AI 模型本身也大多支持通过 MCP 进行工具调用。

MCP 之所以成为目前最广泛采用的 AI 协议，是因为它标准化了对企业能力的访问方式，同时支持对权限、监控与策略执行进行集中管控。

企业级 MCP 的主要应用场景

一些最常见且与企业高度相关的 MCP 使用场景包括：

内部知识访问：AI 智能体可以通过 MCP 检索、总结和理解公司文档、Wiki 或工单，支持更智能的决策并减少信息孤岛。
网页数据获取：MCP 服务器允许 AI 智能体大规模抓取网页中的结构化与非结构化数据，获取最新洞察。这为数据增强、SEO 与 GEO 集成、合规评估、品牌监测以及其他基于网页数据的 RAG 场景提供支持。
软件研发辅助：MCP 让 AI 能够管理 CI/CD 流水线、执行代码评审、处理 GitOps 自动化，并与 GitHub、Jira、Visual Studio Code（通过 Cline 或 Roo Code）、Cursor 等工具深度集成，提升研发效率。
会议管理与后续跟进：赋予 AI 智能体安排会议、记录笔记、生成行动项并向项目管理工具推送更新的能力，从而增强组织效率和责任追踪。
网页交互自动化：MCP 可为 AI 智能体配备导航网页、提交表单或操作 SaaS 平台的工具，自动化大量重复的在线流程，让员工专注于更高价值的工作。
供应链与物流优化：AI 智能体通过 MCP 与排程系统交互、监控库存，并基于实时交通、天气和需求数据优化配送路线。
金融数据分析：MCP 服务器帮助 AI 安全访问内部金融系统、市场数据源和合规平台，自动化报表生成、信用评分和合规审查。

企业中的 MCP：主要挑战与解决方案

在了解企业为何需要 MCP 之后，接下来就要审视其核心挑战以及可能的解决方案。

可以先参考下面的概要表格：

类别	问题描述	解决方案
身份认证	MCP 服务器可能未进行认证或不受信任，从而带来数据泄露或滥用风险。	使用具备强身份认证能力的 MCP 服务器，尽量直接连接可信提供商。
授权	部分工具可处理敏感数据或执行高影响操作，但缺乏访问控制。	将 MCP 与支持工具访问限制与显式审批的企业平台集成。
可扩展性	本地 vs 远程 MCP 会影响延迟、配置、维护和集成方式。	优先选择远程 MCP 服务器，以简化维护、提高可扩展性，并获得服务商支持。
合规	不受信任的第三方 MCP 服务器可能滥用数据或违反隐私法规。	使用开源、合规且具有良好伦理标准的 MCP 服务器与提供商。
集成	文档质量差或不完整会导致配置错误和集成问题。	优先选择拥有完备文档、教程，并提供 7×24 技术支持的 MCP 服务器。

下面逐一展开这些企业 MCP 挑战（及其解决方案）。

身份认证

MCP 刚发布时，就暴露了多种安全问题。包括身份认证风险、混淆代理（confused deputy）问题、权限执行不当、供应链漏洞、恶意或不受信任的 MCP 服务器、命令注入、提示词注入、工具注入、缺乏加密或服务器验证等。

自第一个版本（2024-11-05）以来，MCP 规范已经多次更新以应对这些安全问题，其中最重要的改进之一就是更强的身份认证机制。

在企业级场景中，MCP 必须可靠且只能通过已认证的服务器使用——无论是通过 HTTP 头、URL 参数还是 OAuth 2.0。服务商还应提供专门的审计和实时监控方案，以跟踪使用情况并了解服务器活动。

另外，要注意有些服务充当 MCP 服务器「集市」，如 Smithery。这些平台使用起来很方便，因为可以在同一界面连接多个 MCP 服务器。但从数据路径控制角度出发，你可能会更倾向于直接连接原始 MCP 服务器，避免数据经过多层不在自己掌控范围内的中间层。

解决方案：始终选择具有强身份认证能力的 MCP 服务器，避免使用不受信任或未认证的方案。同时，通常直接从原始提供商连接远程 MCP 服务器更安全。

授权

优秀的企业级 MCP 服务器通常会提供几十个工具，每个工具都围绕特定任务精心设计。它们会暴露给大模型，由模型根据用户提示选择并调用合适的工具。

挑战在于，部分工具会处理敏感数据或执行不应轻易触发的高影响操作，例如访问或修改企业数据、执行大量占用系统资源的批量任务等。

因此，仅对 MCP 服务器做身份认证还不够，还必须要有授权层来防止工具被误用。通常有两种方式（取决于平台能力）：

限制工具访问：只开放部分工具供 LLM 智能体使用。
显式审批：在执行任务前要求人工审批，有时还能对单个 MCP 工具进行细粒度控制。

注意：有些 AI 智能体平台只支持其中一种方式，而最适合企业的解决方案往往两者都支持。

由于授权是在工具层面进行的，因此企业 MCP 服务器应尽可能将工具颗粒度拆分得更细，有利于实现更精确的授权控制。

解决方案：将 MCP 服务器与具备可靠授权框架的企业级平台集成，确保为智能体提供能力的大模型无法在缺乏明确用户授权或管理员策略的情况下调用工具。同时，优先选择工具定义清晰、垂直细分程度高的 MCP 服务器。

可扩展性

在撰写本文时，MCP 支持两种传输机制：

STDIO 传输：通过同一台机器上的标准输入/输出流实现进程间直接通信，性能高、延迟低，且没有网络开销。
Streamable HTTP 传输：通过 HTTP POST 请求进行客户端到服务器通信，可选支持用于流式传输的 SSE（Server-Sent Events）。该传输支持远程通信，并取代了已弃用的「仅 SSE」方式。详细对比可见 Streamable HTTP 与 SSE。

简而言之，MCP 服务器既可以通过 STDIO 在本地访问，也可以通过 Streamable HTTP 远程访问。本地 MCP 需要安装和管理，但延迟更低；远程 MCP 不需要维护，但会引入一定网络延迟。

在 MCP 集成时，这两种方式的选择非常关键，因为它会影响 AI 智能体中对 MCP 的配置方式，也直接关系到扩展性与维护成本。

需要注意的是，大多数企业 AI 平台（如 Copilot Studio 或 IBM watsonx）甚至不允许安装本地 MCP，它们天然要求以远程方式访问 MCP 服务器。

解决方案：在企业 MCP 集成中，建议首选远程 MCP 服务器。这样可以免除安装、配置和维护的开销，并由服务商负责运维，从而实现更高的可扩展性。

合规性

无论是本地运行还是远程访问，用于企业环境的第三方 MCP 服务器都应当是开源的。这样可以验证服务器只与服务商自己的服务和产品交互，不会将企业数据发送到其他未知位置。

即便如此，你仍然需要信任将服务通过 MCP 工具暴露出来的提供商。因此，必须选择在 GDPR、CCPA 等隐私法规上严格合规，并践行高标准数据伦理的服务商，且最好获得如 ISO 27001、SOC 2 Type II、CSA STAR Level 1 等认证。

毕竟，AI 智能体可能会处理敏感商业数据，你需要避免因服务商不当行为导致的未经授权第三方访问。

解决方案：在集成第三方 MCP 服务器时，应优先选择开源、来自可信提供商、严格遵守隐私与安全法规并符合行业最佳实践的解决方案。

集成

大部分 AI 智能体构建技术——无论是代码型、本地运行，还是在线无代码平台——都支持 MCP 连接。但这并不意味着都会提供完善的文档，因此 MCP 服务器作者有责任提供详实的集成指南。

错误的服务器配置（尤其在涉及身份认证时）可能导致严重后果。无论服务器由社区维护还是商业公司开发，清晰的可视化引导和教程对正确集成至关重要。

优质文档不仅应包含基础安装步骤，还应列出支持的工具、解释身份认证机制、说明可用连接方式（本地 vs 远程），并给出与主流 AI 智能体平台的集成示例。

解决方案：优先选择文档和教程完备的 MCP 服务器，因为正确配置是保障安全性、可靠性以及企业顺利落地的前提。此外，优先考虑能提供 7×24 技术支持（包括 MCP 相关支持）的服务商。

企业使用 MCP 的替代方案

第三方 MCP 服务器中暴露的每个工具，通常都直接连接到了该服务商对应产品或服务的 API。

因此，要达到企业级可靠性，不仅远程 MCP 服务器本身要具备高扩展性、高可用和高响应性，其背后的 API 也必须满足同等标准。这也是为何必须依赖可信服务商提供的 MCP 服务器。

同时要记住，MCP 本质上只是一个简化 AI 与自定义函数、第三方服务、数据库等之间集成的「中间层」。换句话说，多数 MCP 服务器的工作，仅仅是在把 API 以 AI 智能体易于调用的形式暴露出来。

由此可见，完全可以绕过 MCP 这一层，直接集成 API——方法是通过自定义工具定义来对接 API。这尤其适用于极度定制化的集成需求。

因此，第三方服务的 API 本身就是企业级 MCP 的真正替代方案。这种方式减少了对不必要工具的暴露，避免依赖可能出现宕机的中间件。但与此同时，它需要额外的自定义集成工作，复杂度更高。

Bright Data Web MCP：面向网页数据采集与交互的企业级 MCP 服务器

阻碍企业 AI 智能体实现“全能”的两个最大限制是：

对外部世界的知识有限，仅局限于底层大模型训练时可获取的信息。
无法像真人一样与网页交互。

Bright Data 推出的 Web MCP 服务器通过 60+ 专用工具解决了上述（以及更多）限制。它让大模型与 AI 智能体可以访问互联网、执行搜索、从网页抓取数据，并以不被阻断的方式导航和交互网站。

Web MCP 通过连接到Bright Data 的企业级数据解决方案实现上述能力，使大模型能够：

将任意网页抓取为 Markdown（非常适合 AI 智能体数据摄入的数据格式）。
在 Google、Bing、Yandex、DuckDuckGo 等搜索引擎上执行网页搜索。
访问 40 多个热门站点的结构化数据源，包括 Amazon、Yahoo Finance、LinkedIn、Instagram、TikTok、Walmart 等。
通过云端浏览器与网站交互，执行点击、滚动等操作。

更多信息请查看所有 60+ Bright Data Web MCP 工具。

为什么说 Bright Data 的 Web MCP 适用于企业？

Web MCP 工具与 Bright Data 的各项产品直接集成。这些产品具备无限扩展能力、7×24 技术支持、验证码（CAPTCHA）识别能力、接入全球最大级别的代理网络之一（覆盖 195 个国家/地区的 1.5 亿+ IP），并建立在全球领先的网页数据平台之上。

具体来说，如果你在评估 Web MCP 是否已为企业级就绪，可参见下表：

企业 MCP 问题	Web MCP 解决方案
身份认证	通过 Bright Data API 密钥完成认证。
授权	通过 60+ 专用工具实现细粒度控制。
可扩展性	基于专用远程服务器构建在无限扩展的企业级基础设施上。
合规	开源，GitHub 星标 1.6k+，符合 CCPA 与 GDPR，并通过 ISO 27001、SOC 2 Type II、CSA STAR 认证。
集成	在 Bright Data 文档和博客文章中提供 50+ 集成示例。