MCP 在工業(yè) AI 部署中的意義，它會取代 OPC UA嗎？
發(fā)布時(shí)間：2025-04-22 作者：Colin Masson
很長一段時(shí)間以來，工業(yè) AI 的主要挑戰(zhàn)之一是幫助 AI 真正理解工業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性。所涉及的數(shù)據(jù)范圍很廣——從傳感器和機(jī)器到歷史日志和企業(yè)系統(tǒng)。雖然這些數(shù)據(jù)豐富且有價(jià)值，但其碎片化性質(zhì)使得與 AI 模型的無縫集成成為一項(xiàng)特別困難的任務(wù)。
為什么MCP令人興奮？
工業(yè) AI 正在快速發(fā)展，隨之而來的是新數(shù)據(jù)格式、通信協(xié)議和系統(tǒng)架構(gòu)的激增。在這個(gè)日益復(fù)雜的環(huán)境中，AI 模型與大量多樣的工業(yè)數(shù)據(jù)和工具有效連接變得至關(guān)重要。這就是模型上下文協(xié)議 （Model Context Protocol ，MCP）的用武之地，這是一種在工業(yè) AI 領(lǐng)域越來越受歡迎的新標(biāo)準(zhǔn)。
MCP是2024年11月由Anthropic推出的一種開放標(biāo)準(zhǔn)，旨在統(tǒng)一大型語言模型（LLM）與外部數(shù)據(jù)源和工具之間的通信協(xié)議。MCP 的主要目的在于解決當(dāng)前 AI 模型因數(shù)據(jù)孤島限制而無法充分發(fā)揮潛力的難題，MCP 使得 AI 應(yīng)用能夠安全地訪問和操作本地及遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)，為 AI 應(yīng)用提供了連接萬物的接口。
要了解 MCP 的工作原理，可以將其視為通用“翻譯器”。它為 AI 應(yīng)用程序提供了一種與各種數(shù)據(jù)源交互的標(biāo)準(zhǔn)化方式。在分散的工業(yè) AI 世界中，系統(tǒng)和數(shù)據(jù)通常“說”不同的語言，MCP 引入了一個(gè)通用通信層來實(shí)現(xiàn)一致性。想象一下，AI 助手可以理解可編程邏輯控制器（PLC）和 SCADA 系統(tǒng)的復(fù)雜術(shù)語，而無需深入了解每個(gè)獨(dú)特的工業(yè)協(xié)議。
MCP是工業(yè)AI拼圖中缺失的一塊嗎？
MCP 為工業(yè) AI 帶來了幾個(gè)重要優(yōu)勢，特別是在標(biāo)準(zhǔn)化集成、靈活性和安全性方面。
·標(biāo)準(zhǔn)化集成：通過取代 AI 模型和工業(yè)系統(tǒng)之間對定制連接的需求，MCP 簡化了集成，使 AI 能夠更輕松地與各種工具和數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互。
·靈活性：其靈活的設(shè)計(jì)使 AI 能夠訪問數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)位于何處（無論是在傳統(tǒng)的本地系統(tǒng)還是在云中），并支持不同 AI 模型之間更平滑的過渡，從而有助于避免供應(yīng)商鎖定。
·安全性：MCP 旨在確保敏感的工業(yè)數(shù)據(jù)保留在組織的基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)，同時(shí)仍允許 AI 在嚴(yán)格的訪問控制下安全地處理這些數(shù)據(jù)。
工業(yè)運(yùn)營的一個(gè)主要障礙是數(shù)據(jù)孤島的存在，其中重要信息被困在單個(gè)系統(tǒng)或部門中。MCP 充當(dāng)這些孤立數(shù)據(jù)源之間的橋梁，使 AI 系統(tǒng)更容易訪問它們，從而幫助解決這個(gè)問題。MCP 通過利用各種存儲庫的標(biāo)準(zhǔn)化路徑，使 AI 模型能夠構(gòu)建更全面的工業(yè)流程視圖，從而消除斷開連接的數(shù)據(jù)的混亂，并為決策提供更清晰的環(huán)境和上下文。
為什么MCP不會取代OPC UA？
隨著我們開始探索 Anthropic 的模型上下文協(xié)議 （MCP）及其對工業(yè) AI 的影響，業(yè)界的一個(gè)關(guān)鍵問題已經(jīng)浮出水面：MCP 是取代 OPC UA 等現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)，還是旨在補(bǔ)充它們？
這是一個(gè)重要的區(qū)別，特別是考慮到 OPC UA 在當(dāng)今工業(yè)連接中的關(guān)鍵作用。之前在我之前的博客（以及之前的博客）中討論了MCP標(biāo)準(zhǔn)化 AI 上下文的潛力，因此值得根據(jù) ARC 的持續(xù)分析來澄清它與已建立框架的關(guān)系。
我們的研究結(jié)果證實(shí)了一個(gè)明確的答案：MCP 是對 OPC UA 的補(bǔ)充；它不會取代它。這些技術(shù)在有效工業(yè) AI 所需的現(xiàn)代工業(yè)數(shù)據(jù)編織（Industrial Data Fabric） 架構(gòu)中提供獨(dú)特而重要的功能。
OPC UA：工業(yè)數(shù)據(jù)采集的基石
首先，重申 OPC UA 的作用很重要。它是工業(yè)通信和數(shù)據(jù)采集的安全、獨(dú)立于平臺且廣泛采用的標(biāo)準(zhǔn)。它的優(yōu)勢在于連接廣泛的工業(yè)資產(chǎn)（PLC、傳感器、SCADA 系統(tǒng)等），同時(shí)在運(yùn)營技術(shù) （OT） 層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)化。OPC UA 提供：
·廣泛的連接性：它彌合了各種工業(yè)硬件和軟件之間的差距。
·標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型：通過其信息模型和配套規(guī)范，它確保數(shù)據(jù)不僅被傳輸，而且被語義理解。
·安全性和可靠性：它為工業(yè)環(huán)境提供了強(qiáng)大的機(jī)制。
從本質(zhì)上講，OPC UA 是確保可靠、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)從工廠基層流向更廣泛的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施（如工業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）的主力軍。
MCP：簡化 AI 集成
如前所述， MCP 解決了一個(gè)獨(dú)特的挑戰(zhàn)。其主要目標(biāo)是標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用程序向 AI 模型（尤其是LLM）提供上下文信息的方式。MCP 充當(dāng)通用接口，使 AI 能夠安全地訪問其訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的外部數(shù)據(jù)源和工具并與之交互。它側(cè)重于：
· 上下文配置：使 AI 能夠?qū)⑵漤憫?yīng)建立在相關(guān)、實(shí)時(shí)或特定的外部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。
· 工具集成：使 AI 模型能夠通過標(biāo)準(zhǔn)化接口調(diào)用外部函數(shù)或 API。
· 簡化 AI 集成：解決將大量 AI 模型連接到眾多工具/數(shù)據(jù)源的 “N×M” 問題。
MCP 在 AI 模型與其所依賴的數(shù)據(jù)或工具的交匯處發(fā)揮作用，確保模型準(zhǔn)確解釋其接收到的信息的上下文以及允許其執(zhí)行的作。
深入分析后可以發(fā)現(xiàn)，MCP 和 OPC UA 之間存在關(guān)鍵區(qū)別，這些區(qū)別使得 MCP 無法替代 OPC UA：
· 聚焦領(lǐng)域：OPC UA 本質(zhì)上是關(guān)于設(shè)備級通信和數(shù)據(jù)采集的，而 MCP 則專注于 AI 模型的上下文和工具交互。
· 硬件交互方式：MCP 并不是為直接與 OPC UA 原生支持的廣泛工業(yè)硬件和協(xié)議進(jìn)行交互而設(shè)計(jì)的。OPC UA 深入自動(dòng)化金字塔的底層，通常直接連接到現(xiàn)場設(shè)備。
· 生態(tài)成熟度：OPC UA 在工業(yè)自動(dòng)化中擁有一個(gè)根深蒂固且成熟的生態(tài)系統(tǒng)，代表著大量現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施。
MCP 需要訪問數(shù)據(jù)，而在工業(yè)環(huán)境中，OPC UA 通常是可靠收集和初步標(biāo)準(zhǔn)化關(guān)鍵操作數(shù)據(jù)的主要且可信方法。
工業(yè)數(shù)據(jù)編織架構(gòu)中的協(xié)同作用
當(dāng)這些技術(shù)在工業(yè)數(shù)據(jù)編織架構(gòu)中協(xié)同工作時(shí)，真正的力量就會顯現(xiàn)出來，通常由統(tǒng)一命名空間（UNS）編排：
· 數(shù)據(jù)采集（OPC UA）：OPC UA 從工業(yè)資產(chǎn)中收集原始數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。· 組織和情境化（UNS）：這些數(shù)據(jù)流入工業(yè)數(shù)據(jù)編織架構(gòu)，在那里，UNS將其構(gòu)建成邏輯語義層次結(jié)構(gòu)（通常通過 MQTT），添加業(yè)務(wù)上下文并作為“單一事實(shí)來源”。
· AI 訪問和理解（MCP）：然后，MCP 服務(wù)器可以與 UNS 連接，使 AI 模型（通過 MCP 客戶端）能夠安全地查詢和訪問預(yù)測性維護(hù)、流程優(yōu)化或質(zhì)量分析等任務(wù)所需的特定上下文化數(shù)據(jù)。MCP 確保這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以 AI 可以輕松解釋和利用的標(biāo)準(zhǔn)化格式交付。
未來之路：協(xié)作是關(guān)鍵
釋放這種協(xié)同方法的全部潛力，需超越對單一技術(shù)的孤立理解，呼吁行業(yè)加強(qiáng)協(xié)作以建立最佳實(shí)踐，并可能標(biāo)準(zhǔn)化這些層級的集成方式。專注于智能制造的標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)和行業(yè)組織可發(fā)揮關(guān)鍵作用。提供 OPC UA、UNS 架構(gòu)和 MCP 如何無縫互操作的明確指導(dǎo)，是構(gòu)建支持高級 AI 應(yīng)用的健壯、可擴(kuò)展且安全的工業(yè)級數(shù)據(jù)架構(gòu)的核心。培育開放共享連接器和集成模式的生態(tài)系統(tǒng)，將有助于加速采用和創(chuàng)新。
因此，MCP 并不是取代 OPC UA，而是建立在其提供的基礎(chǔ)上。OPC UA 保障了從 OT 層到關(guān)鍵數(shù)據(jù)管道的安全性，UNS 在工業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和上下文化，而 MCP 則為工業(yè) AI 模型提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的方式，使其能夠有效且安全地利用這些豐富且上下文化的的信息。
理解這種協(xié)同作用至關(guān)重要。對于推進(jìn)工業(yè) AI 的組織來說，目標(biāo)不是在 OPC UA 和 MCP 之間做出選擇，而是有效地將它們集成——使用 OPC UA 進(jìn)行可靠的數(shù)據(jù)采集，并使用 MCP 簡化 AI 模型如何在設(shè)計(jì)精良的工業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中訪問和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)。推動(dòng)行業(yè)在集成標(biāo)準(zhǔn)上的協(xié)作將加強(qiáng)這種方法，使工業(yè) AI 解決方案更加可靠和上下文化。
理解這種協(xié)同至關(guān)重要。對于推進(jìn)工業(yè) AI 的組織而言，目標(biāo)不是在 OPC UA 和 MCP 之間做選擇，而是有效整合它們——利用 OPC UA 實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)采集，利用 MCP 在設(shè)計(jì)良好的工業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中簡化 AI 模型訪問和應(yīng)用數(shù)據(jù)的方式。推動(dòng)行業(yè)在集成標(biāo)準(zhǔn)上的協(xié)作將強(qiáng)化這一方法，催生更可靠、更具情境感知的工業(yè) AI 解決方案。
*本文作者：Colin Masson，ARC Advisory Group 的工業(yè) AI 研究總監(jiān)