在軟件開發行業，開發者的主要工作似乎並不是在編寫代碼。最新研究顯示，開發者實際用於編碼的時間僅佔其工作時間的16%，而剩下的時間則被各類支持性和操作性任務所佔據。在企業面臨 “以更少的資源實現更多目標” 的壓力下，如何優化開發者的工作時間顯得尤爲重要。

MCP

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頻繁的上下文切換是導致開發者效率低下的一個主要因素。根據哈佛商業評論的調查，數字工作者每天在各種應用程序和網站之間切換的次數高達1，200次。每一次中斷都會對工作產生負面影響，加利福尼亞大學的研究指出，單次中斷後恢復專注的時間平均需要約23分鐘，甚至有近30% 的被打斷的任務不會再次被繼續完成。

爲了應對這一挑戰，Model Context Protocol（MCP）應運而生。MCP 是由 Anthropic 在2024年推出的開放標準，旨在促進 AI 系統與外部工具和數據源的集成。MCP 的最大亮點在於它能夠將 AI 編碼助手與開發者日常使用的工具直接連接，從而簡化工作流程，顯著減少上下文切換帶來的負擔。

以特性開發爲例，開發者通常需要在多個工具之間頻繁切換:首先查看項目跟蹤器中的任務，接着查閱與同事的對話，尋找 API 文檔，然後再打開 IDE 進行編碼。而有了 MCP 和現代 AI 助手，開發者能夠在同一個代碼編輯器內完成整個過程，只需通過 MCP 服務器獲取所需的信息，從而大大提升工作效率。

儘管 MCP 擁有顯著的潛力，但目前該協議仍在不斷髮展中，存在一些安全和性能方面的挑戰。例如，MCP 缺乏內置的身份驗證和權限管理，安全性需依賴外部解決方案。同時，當多個 MCP 工具同時使用時，可能會導致 AI 模型性能下降，影響工作流的流暢性。

MCP 有望改變軟件開發的工作方式，通過整合各類工具，幫助開發者更專注於編寫代碼，減少不必要的上下文切換。

劃重點:

🌟 開發者的編碼時間僅佔工作時間的16%，其餘時間用於多種支持性任務。  

🔄 每天在應用程序之間的切換次數高達1，200次，頻繁中斷降低工作效率。  

💻 MCP 協議通過整合 AI 工具與開發環境，旨在簡化工作流程，提升開發者的專注度。