2026年过半，互联网圈那股"结构性焦虑"不但没散，反而更明确了方向。

“AI会不会取代程序员？““后端CRUD还有价值吗？"——这些讨论早已进入深水区，答案也逐渐清晰：不是后端消亡，而是后端的战场从"指令式编程"转移到了"意图驱动架构（Intent-Driven Architecture）"。 当大厂完成模型私有化，当RAG（检索增强生成）沉淀为基建，当多智能体（Multi-Agent）协同不再是实验室里的演示、而是跑在生产线上的标准范式——那些深谙高并发、分布式、领域驱动设计（DDD）的后端工程师，反而成了最稀缺的AI治理官。

MCP（Model Context Protocol）是 AI 与大模型交互的桥梁，让 AI 能够调用外部工具和资源。本文详细介绍 MCP 的核心概念、三种传输模式的区别，以及如何用 Go 开发自己的 MCP 服务。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个标准化协议，旨在增强大语言模型（LLM）与外部应用之间的交互。