深度解析：为何在构建复杂 Agent 系统时，MCP 协议依然不可替代

本文探讨了模型上下文协议（MCP）在 AI Agent 开发中的独特价值。尽管社区普遍认为 MCP 设计过度且难用，但在开发名为“Chorus”的 Agent Harness 项目时，作者发现 MCP 在关键场景下无法被替代。文章对比了 Prompt 技巧、返回值注入和 Hook 事件捕获等方案，指出 MCP 的核心优势在于它能将 Agent 的调用转化为“带语义的、确定性的意图信号”。这使得系统能够稳定捕获意图（如自动触发代码审查），并作为跨不同 Agent 框架的稳定锚点，有效解决了通用 API 或 CLI 调用在意图识别上的不可靠与耦合问题。