北京
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）正在成为连接AI智能体与工具的事实标准。官方数据显示，MCP的Tier 1 SDK每月下载量已逼近5亿次，而ChatGPT用户的MCP工具调用量在2026年增长了98倍，仅8月就翻了一倍以上。
就在7月，MCP协议迎来了发布以来最大规模的一次重写。LangChain团队对MCP支持进行了重构，以适配新规范。这次改动背后，是协议架构的一次根本性转变。
旧协议的核心问题：会话绑定
在旧版MCP规范下，每次工具调用都要先建立一个会话。客户端和服务器先握手，服务器返回一个会话ID，之后每个请求都得携带这个ID。这意味着客户端被牢牢绑定在签发会话ID的那台服务器实例上。
这种设计带来的直接后果是：任何规模的远程服务器部署，都需要粘性路由（sticky routing）和共享会话存储。服务器一旦重新部署，所有活跃会话全部失效，这对生产环境的可靠性是个不小的挑战。
新规范的核心变化：无状态核心
新版MCP规范引入了无状态核心（stateless core）。MCP团队表示，这是开发者呼声最高的功能之一——大家希望服务器具备更好的可靠性和可扩展性。新规范下，没有任何东西需要被"钉住"，重新部署不再杀死活跃会话，因为会话根本不存在了。
这一改动直接解锁了两个能力，而LangChain的langchain.mcp模块现在都已支持。具体来说：
- 服务器可以自由扩展和缩减，不再受会话状态约束
- 客户端与服务器的连接方式大幅简化，协议协商自动完成
LangChain的适配方案：MCPAdapter统一入口
LangChain将MCP支持直接移入主包，成为智能体的一等公民。安装方式很简单：pip install "langchain[mcp]"。从旧包迁移过来的用户会发现，原来的MultiServerMCPClient被整合成了一个MCPAdapter类。
基本用法非常直接：
from deepagents import create_deep_agentfrom langchain.mcp import MCPAdapterasync def main():async with MCPAdapter("https://example.com/mcp") as adapter:agent = create_deep_agent(model="google_genai:gemini-3.8-flash",tools=await adapter.list_tools()return await agent.ainvoke({"messages": [{"role": "user", "content": "..."}]}这些工具就是普通的LangChain工具，可以用于create_deep_agent、create_agent，或者你自己搭建的图结构（graph）中。
FastMCP的兼容策略：双协议自动协商
MCP现在存在两个不同"时代"的协议版本，客户端需要能同时与两种协议协商。FastMCP在每次连接时自动处理：先尝试新协议，如果服务器还没升级，就回退到旧版握手流程。对开发者来说，代码完全不用改。
FastMCP在传输层提供了干净的抽象：连接管理、认证、缓存和协议协商。它的客户端接口可以直接使用，每个服务器可以拥有独立的连接配置。
这次改版意味着什么
对开发者而言，最直观的感受是：部署MCP服务器不再需要操心会话状态管理，扩展性瓶颈被移除。对LangChain用户来说，迁移路径清晰，旧代码改动量小，新项目可以直接用MCPAdapter接入。
MCP生态正在快速膨胀，协议层的这次重构为更大
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