3個生產級AI的隱蔽成本

每增加一個工具，你的AI系統就多一個失控節點。

這不是危言聳聽。當MCP（模型上下文協議）從實驗走向生產，開發者們正在發現：連接工具的能力，和治理工具的能力，完全是兩回事。

從"能跑"到"敢跑"的距離

早期的AI部署看起來很美。一個模型連上MCP服務器，暴露幾個工具，系統就能實時檢索信息、觸發工作流。架構簡潔，邏輯清晰。

但生產環境會撕掉這層濾鏡。

一個MCP服務器變成多個，內部工作流和客戶場景混在一起，基礎設施被跨團隊共享。曾經高效的架構，開始暴露三大硬傷。

權限失控：默認即危險

很多MCP實現有個默認設定：連接建立后，模型能看到所有可用工具。

實驗階段這沒問題。生產環境這是隱患。

一個服務客戶工作流的AI代理，本不該自動訪問管理后臺的系統。但沒有細粒度權限控制，邊界只能靠"假設"來維持。規模上去之后，假設就是負債。

沒有作用域的權限管理，等于沒有權限管理。

觀測黑洞：出了問題找不著北

工具調用失敗、工作流中斷、結果異常——生產環境難免出事。但排查需要信息：傳了什么參數？執行了什么順序？

沒有集中式可觀測性，這些信息散落在各個系統里。團隊得手動拼湊線索，調試變慢，責任模糊，運營盲區越積越多。

成本陷阱：每個請求都在"超載"上下文

傳統MCP執行模式有個隱蔽設計：每次請求，把所有已連接的工具定義都塞進模型上下文。

工具少的時候，開銷忽略不計。工具多了，這就是持續的資源燃燒。上下文膨脹直接推高token消耗，而很多團隊直到賬單暴漲才意識到問題。

為什么需要MCP網關

這三個問題指向同一個結論：MCP原生能力解決的是"連接"，但生產環境需要的是"治理"。

MCP網關的定位就在這個缺口。它不是替代MCP，而是在其之上疊加一層控制平面——權限管控、調用追蹤、成本優化，把不可見的混亂變成可管理的策略。

沒有治理的MCP，規模是詛咒。有了網關，規模才是杠桿。

冷幽默

好消息：你的AI代理現在能調用127個工具。壞消息：你只知道其中23個是干嘛的，而賬單顯示它昨晚調了全部127個——包括那個"測試_請勿使用"的。