很长一段时间以来，工业 AI 的主要挑战之一是帮助 AI 真正理解工业环境的复杂性。所涉及的数据范围很广——从传感器和机器到历史日志和企业系统。虽然这些数据丰富且有价值，但其碎片化性质使得与 AI 模型的无缝集成成为一项特别困难的任务。

　　为什么MCP令人兴奋？

　　工业 AI 正在快速发展，随之而来的是新数据格式、通信协议和系统架构的激增。在这个日益复杂的环境中，AI 模型与大量多样的工业数据和工具有效连接变得至关重要。这就是模型上下文协议 （Model Context Protocol ，MCP）的用武之地，这是一种在工业 AI 领域越来越受欢迎的新标准。

　　MCP是2024年11月由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

　　要了解 MCP 的工作原理，可以将其视为通用“翻译器”。它为 AI 应用程序提供了一种与各种数据源交互的标准化方式。在分散的工业 AI 世界中，系统和数据通常“说”不同的语言，MCP 引入了一个通用通信层来实现一致性。想象一下，AI 助手可以理解可编程逻辑控制器（PLC）和 SCADA 系统的复杂术语，而无需深入了解每个独特的工业协议。

　　MCP是工业AI拼图中缺失的一块吗？

　　MCP 为工业 AI 带来了几个重要优势，特别是在标准化集成、灵活性和安全性方面。

　　·标准化集成：通过取代 AI 模型和工业系统之间对定制连接的需求，MCP 简化了集成，使 AI 能够更轻松地与各种工具和数据源进行交互。

　　·灵活性：其灵活的设计使 AI 能够访问数据，无论数据位于何处（无论是在传统的本地系统还是在云中），并支持不同 AI 模型之间更平滑的过渡，从而有助于避免供应商锁定。

　　·安全性：MCP 旨在确保敏感的工业数据保留在组织的基础设施内，同时仍允许 AI 在严格的访问控制下安全地处理这些数据。

　　工业运营的一个主要障碍是数据孤岛的存在，其中重要信息被困在单个系统或部门中。MCP 充当这些孤立数据源之间的桥梁，使 AI 系统更容易访问它们，从而帮助解决这个问题。MCP 通过利用各种存储库的标准化路径，使 AI 模型能够构建更全面的工业流程视图，从而消除断开连接的数据的混乱，并为决策提供更清晰的环境和上下文。

　　为什么MCP不会取代OPC UA？

　　随着我们开始探索 Anthropic 的模型上下文协议 （MCP）及其对工业 AI 的影响，业界的一个关键问题已经浮出水面：MCP 是取代 OPC UA 等现有标准，还是旨在补充它们？

　　这是一个重要的区别，特别是考虑到 OPC UA 在当今工业连接中的关键作用。之前在我之前的博客（以及之前的博客）中讨论了MCP标准化 AI 上下文的潜力，因此值得根据 ARC 的持续分析来澄清它与已建立框架的关系。

　　我们的研究结果证实了一个明确的答案：MCP 是对 OPC UA 的补充；它不会取代它。这些技术在有效工业 AI 所需的现代工业数据编织（Industrial Data Fabric） 架构中提供独特而重要的功能。

　　OPC UA：工业数据采集的基石

　　首先，重申 OPC UA 的作用很重要。它是工业通信和数据采集的安全、独立于平台且广泛采用的标准。它的优势在于连接广泛的工业资产（PLC、传感器、SCADA 系统等），同时在运营技术 （OT） 层实现数据交换的标准化。OPC UA 提供：

　　·广泛的连接性：它弥合了各种工业硬件和软件之间的差距。

　　·标准化数据模型：通过其信息模型和配套规范，它确保数据不仅被传输，而且被语义理解。

　　·安全性和可靠性：它为工业环境提供了强大的机制。

　　从本质上讲，OPC UA 是确保可靠、标准化的数据从工厂基层流向更广泛的数据基础设施（如工业数据结构）的主力军。

　　MCP：简化 AI 集成

　　如前所述， MCP 解决了一个独特的挑战。其主要目标是标准化应用程序向 AI 模型（尤其是LLM）提供上下文信息的方式。MCP 充当通用接口，使 AI 能够安全地访问其训练数据之外的外部数据源和工具并与之交互。它侧重于：

　　· 上下文配置：使 AI 能够将其响应建立在相关、实时或特定的外部数据的基础上。

　　· 工具集成：使 AI 模型能够通过标准化接口调用外部函数或 API。

　　· 简化 AI 集成：解决将大量 AI 模型连接到众多工具/数据源的 “N×M” 问题。

　　MCP 在 AI 模型与其所依赖的数据或工具的交汇处发挥作用，确保模型准确解释其接收到的信息的上下文以及允许其执行的作。

　　深入分析后可以发现，MCP 和 OPC UA 之间存在关键区别，这些区别使得 MCP 无法替代 OPC UA：

　　· 聚焦领域：OPC UA 本质上是关于设备级通信和数据采集的，而 MCP 则专注于 AI 模型的上下文和工具交互。

　　· 硬件交互方式：MCP 并不是为直接与 OPC UA 原生支持的广泛工业硬件和协议进行交互而设计的。OPC UA 深入自动化金字塔的底层，通常直接连接到现场设备。

　　· 生态成熟度：OPC UA 在工业自动化中拥有一个根深蒂固且成熟的生态系统，代表着大量现有的基础设施。

　　MCP 需要访问数据，而在工业环境中，OPC UA 通常是可靠收集和初步标准化关键操作数据的主要且可信方法。

　　工业数据编织架构中的协同作用

　　当这些技术在工业数据编织架构中协同工作时，真正的力量就会显现出来，通常由统一命名空间（UNS）编排：

　　· 数据采集（OPC UA）：OPC UA 从工业资产中收集原始数据和结构化数据。· 组织和情境化（UNS）：这些数据流入工业数据编织架构，在那里，UNS将其构建成逻辑语义层次结构（通常通过 MQTT），添加业务上下文并作为“单一事实来源”。

　　· AI 访问和理解（MCP）：然后，MCP 服务器可以与 UNS 连接，使 AI 模型（通过 MCP 客户端）能够安全地查询和访问预测性维护、流程优化或质量分析等任务所需的特定上下文化数据。MCP 确保这些结构化数据以 AI 可以轻松解释和利用的标准化格式交付。

　　未来之路：协作是关键

　　释放这种协同方法的全部潜力，需超越对单一技术的孤立理解，呼吁行业加强协作以建立最佳实践，并可能标准化这些层级的集成方式。专注于智能制造的标准机构和行业组织可发挥关键作用。提供 OPC UA、UNS 架构和 MCP 如何无缝互操作的明确指导，是构建支持高级 AI 应用的健壮、可扩展且安全的工业级数据架构的核心。培育开放共享连接器和集成模式的生态系统，将有助于加速采用和创新。

　　因此，MCP 并不是取代 OPC UA，而是建立在其提供的基础上。OPC UA 保障了从 OT 层到关键数据管道的安全性，UNS 在工业数据架构中对这些数据进行结构化和上下文化，而 MCP 则为工业 AI 模型提供了一种标准化的方式，使其能够有效且安全地利用这些丰富且上下文化的的信息。

　　理解这种协同作用至关重要。对于推进工业 AI 的组织来说，目标不是在 OPC UA 和 MCP 之间做出选择，而是有效地将它们集成——使用 OPC UA 进行可靠的数据采集，并使用 MCP 简化 AI 模型如何在设计精良的工业数据架构中访问和应用这些数据。推动行业在集成标准上的协作将加强这种方法，使工业 AI 解决方案更加可靠和上下文化。

　　理解这种协同至关重要。对于推进工业 AI 的组织而言，目标不是在 OPC UA 和 MCP 之间做选择，而是有效整合它们——利用 OPC UA 实现可靠的数据采集，利用 MCP 在设计良好的工业数据架构中简化 AI 模型访问和应用数据的方式。推动行业在集成标准上的协作将强化这一方法，催生更可靠、更具情境感知的工业 AI 解决方案。

　　*本文作者：Colin Masson，ARC Advisory Group 的工业 AI 研究总监