做MCP的基礎設施，種子輪就拿3500萬美金，讓AI Agent像管理容器一樣簡單

你有沒有想過，企業使用AI的方式可能正在發生根本性變化？當越來越多的公司開始將AI從實驗室搬到生產環境時，一個關鍵問題浮出水面：如何管理、保護和治理這些復雜的AI工具、agent和數據交互網絡？這不是一個小問題，而是關乎企業AI戰略能否成功落地的核心挑戰。

我最近注意到一個有趣的現象：盡管Model Context Protocol（MCP）正在快速成為AI工具與企業應用連接的標準，但大多數企業在實際部署時都面臨著相同的困境——安全性、治理和可見性問題。就在這樣的背景下，一家名為Obot AI的公司剛剛完成了3500萬美元的種子輪融資，由Mayfield Fund和Nexus Venture Partners共同領投。他們要解決的正是這個讓無數企業CIO夜不能寐的問題：如何讓MCP在企業環境中安全、可控地大規模部署。

這筆融資的意義遠超金額本身。它標志著投資界對企業級AI基礎設施需求的深度認可，更重要的是，它預示著我們正站在企業AI應用范式轉變的關鍵節點。從Obot AI創始人的背景來看，這絕非偶然。CEO Sheng Liang和他的團隊此前曾創立了Rancher Labs（被SUSE收購）和Cloud.com（被Citrix收購），這兩家公司都在各自領域重新定義了企業采用開源平臺的方式。現在，他們將同樣的思路和經驗應用到AI領域，試圖為企業AI的規模化部署提供標準化的基礎設施。

MCP協議的崛起與企業級挑戰

在我看來，要理解Obot AI解決的問題，首先需要明白MCP協議為什么如此重要，以及企業在采用它時面臨哪些實際困難。Model Context Protocol本質上是AI工具與各種應用、系統和數據源連接的標準接口。可以把它想象成一種"連接組織"，讓AI能夠真正融入并操作你現有的基礎設施。

但這種融入帶來了熟悉的企業級需求。安全性方面，企業需要確保AI agent訪問數據和系統時嚴格遵循內部政策和外部法規。治理方面，IT團隊需要明確知道誰可以部署什么AI模型，如何監控它們的使用情況，以及它們與哪些數據進行交互。可見性方面，IT和業務領導者需要對所有AI操作有全面了解，以確保合規性并優化性能。最后，如果沒有集中化的方法，企業面臨的風險是"影子AI"的泛濫——那些未經管理的AI項目會帶來重大風險和效率損失。

我之前在一個大型企業擔任技術顧問時，親眼見過這種混亂。不同部門各自部署AI工具，每個團隊都認為自己的方案最好，結果是IT部門完全不知道公司內部運行著多少個AI應用，更不用說控制它們的行為了。有些團隊通過SharePoint文檔來管理MCP服務器訪問權限，有些團隊甚至用Excel表格記錄哪個員工可以使用哪個AI工具。這種狀況不僅效率低下，更是安全隱患重重。

從技術架構角度看，MCP的快速采用讓這個問題變得更加緊迫。當越來越多的應用開始支持MCP接口，當開發者發現編寫MCP服務器如此簡單以至于"一周內就能創建上千個"時，企業發現自己面臨著一個全新的管理挑戰。就像早期的Docker容器化浪潮一樣，技術的易用性反而帶來了管理的復雜性。

這正是Obot AI要解決的核心問題。他們的愿景是成為MCP的企業控制平面，就像Rancher為Kubernetes創建標準控制平面一樣，為企業提供必要的基礎設施，讓他們能夠自信地擁抱MCP技術。這種類比非常恰當，因為Kubernetes在早期也面臨過類似的問題：技術本身很強大，但企業需要額外的管理層來確保安全、可控的部署。

Obot AI的技術創新與解決方案

在深入研究Obot AI的解決方案后，我發現他們的方法既務實又有前瞻性。他們沒有試圖重新發明MCP協議，而是在現有標準基礎上構建了一套完整的企業級管理體系。這種做法體現了成熟技術團隊的智慧：不與標準對抗，而是增強標準的可用性。

Obot MCP Gateway是他們解決方案的核心，這是一個開源控制平面，為IT團隊提供了對MCP部署前所未有的可見性和控制能力。從架構上看，這個網關采用了代理模式，所有與MCP服務器的通信都會通過網關進行代理，這為審計、日志記錄和應用安全策略提供了單一控制點。這種設計消除了影子AI的可能性，確保了合規性。

具體來說，Gateway提供了統一管理功能，IT部門可以接入來自各種來源的MCP，無論是內部托管還是遠程代理的服務。訪問控制和治理方面，系統可以細粒度地設置訪問策略，確保只有授權用戶和agent能夠與特定的MCP及其訪問的數據進行交互。可見性和安全性方面，所有通信都通過Gateway代理，提供了審計、日志記錄和應用安全策略的單一控制點。

我特別欣賞的是他們對用戶體驗的重視。員工可以訪問一個可信的企業授權MCP目錄，簡化了發現和安全交互的過程。同時，集成的基于Web的聊天客戶端允許用戶連接授權的LLM，直接與一個或多個MCP交互，甚至配置復雜的多MCP工作流，所有這些都在安全和受治理的環境中進行。

最近推出的Nanobot MCP Agent Framework則是對Gateway的重要補充，為開發者提供了構建強大的、MCP原生AI agent所需的"運行時+SDK"。這個框架擁抱MCP + MCP-UI，使agent能夠直接在聊天環境中提供豐富的用戶界面。我認為這是agent開發者的游戲規則改變者，讓在企業環境中創建復雜的、交互式AI agent變得實用且可擴展。

從技術實現角度，Obot團隊在構建代理功能時遇到了有趣的挑戰。他們需要構建一個既是服務器（對客戶端而言）又是客戶端（對下游服務器而言）的代理系統。這讓他們深入接觸了MCP協議的每一個細節，遇到了各種有趣和奇怪的用例。他們甚至不得不構建自己的Go語言MCP實現，因為現有的SDK都面向編寫服務器或客戶端，而不是位于中間的網關。

這種深度的技術投入讓Obot團隊成為了MCP協議的專家，也確保了他們的解決方案能夠處理真實企業環境中的各種復雜情況。這種技術深度結合企業級需求的理解，正是Obot AI獲得投資者青睞的重要原因。

為什么現在是企業AI基礎設施的關鍵時刻

在我看來，Obot AI獲得3500萬美元融資的時間點絕非偶然。當前的技術環境為企業級AI基礎設施創造了完美風暴。企業希望快速從概念驗證AI項目轉向全面部署，但如果沒有像Obot這樣的強大控制平面，這種轉變將充滿挑戰：安全漏洞、治理缺口，以及阻礙創新而非加速創新的碎片化AI景觀。

從市場需求角度看，企業對AI agent的需求正在從實驗階段迅速轉向生產部署。我最近參加了幾個企業AI會議，發現一個有趣的現象：2024年大家還在討論"是否要部署AI"，2025年的討論已經變成了"如何安全、可控地規模化部署AI"。這種需求變化為Obot這樣的基礎設施公司創造了巨大的市場機會。

從技術成熟度角度，MCP協議本身正在快速走向成熟。作為Anthropic推出的開源標準，MCP已經得到了業界的廣泛認可。越來越多的AI工具和平臺開始支持MCP接口，這為企業創造了一個統一的AI生態系統。但正如任何新技術標準一樣，廣泛采用也帶來了管理和治理的挑戰。

Obot團隊在AI4會議上的表現很好地說明了市場需求。他們發現，相對較大的組織，特別是那些有前瞻性架構團隊的公司，對他們的解決方案表現出了濃厚興趣。這些組織看到了MCP在地平線上的發展前景，希望為此做好準備，希望從第一天起就有一個能夠控制、管理和監控系統的計劃。

我覺得特別有意思的是，很多企業目前仍在用非常原始的方式管理AI工具。有些公司通過SharePoint文檔來暴露MCP服務器目錄，有些甚至用Excel表格來記錄權限。這種狀況讓我想起了早期的云計算時代，當時企業也是用類似的原始方法管理云資源。歷史總是驚人地相似，技術的快速發展往往超過了管理工具的成熟速度。

從投資者的角度看，Mayfield Fund合伙人Ursheet Parikh的話很好地總結了市場機會："企業迫切需要一種方式來釋放AI助手的價值，同時確保治理、安全和信任。Obot AI的MCP平臺是企業基礎設施的缺失環節。"這種表述反映了投資界對企業AI基礎設施需求的深刻理解。

另一個值得注意的是時間窗口。正如Rancher在Kubernetes生態系統中占據了關鍵位置一樣，現在正是在MCP生態系統中建立類似地位的絕佳時機。技術標準的早期階段往往決定了未來的市場格局，而Obot團隊的經驗和技術實力讓他們有機會在這個新興市場中建立主導地位。

開源策略的深層意義

在研究Obot AI的商業策略時，我發現他們對開源的堅持不僅僅是技術選擇，更是一種深思熟慮的市場策略。這種策略在企業軟件領域特別有效，因為它能夠降低采用門檻，建立生態系統，并最終創造可持續的商業價值。

從技術角度看，開源策略讓Obot能夠快速獲得開發者社區的關注和貢獻。MCP生態系統本身就是開源的，Obot選擇同樣的路徑可以更好地與生態系統融合。開發者可以自由查看、修改和擴展Obot的代碼，這不僅提高了產品的透明度，也加速了功能的發展和問題的發現。

從企業采用角度，開源策略解決了企業對供應商鎖定的擔憂。企業可以自由部署、修改和維護Obot，這對于那些有嚴格安全和合規要求的大型企業來說尤其重要。我見過很多企業因為擔心供應商風險而拒絕采用優秀的閉源解決方案，開源策略有效地消除了這種擔憂。

更重要的是，開源策略有助于建立行業標準。就像Kubernetes最終成為容器編排的事實標準一樣，Obot有機會成為MCP管理的標準解決方案。這種標準地位一旦建立，就會形成強大的網絡效應和護城河。

從商業模式角度，開源并不意味著免費。Obot可以通過提供企業級支持、托管服務、專業服務和高級功能來實現商業化。這種"開源核心+商業服務"的模式已經在Red Hat、MongoDB等公司身上得到了驗證。

我特別認同創始人Darren的觀點："開源在我們的DNA中。我們只是希望人們能夠非常容易地獲取、試用，無論是在本地運行還是在Kubernetes集群中運行，無論什么方式對你有效。"這種務實的態度體現了成熟開源公司的特征：不是為了開源而開源，而是為了更好地服務用戶和市場。

從生態系統建設角度，Obot的開源策略還體現在他們對MCP生態系統的貢獻上。他們維護著一個官方的MCP服務器目錄，這個目錄本身也是開源的，任何人都可以貢獻有用的內容。這種做法不僅提升了Obot在社區中的地位，也加速了整個MCP生態系統的發展。

值得注意的是，Obot團隊在開源策略上的經驗來自于他們之前的成功案例。Rancher Labs和Cloud.com都是開源優先的公司，他們深知如何在開源和商業成功之間找到平衡。這種經驗對于Obot的長期發展具有重要價值。

結尾

也歡迎大家留言討論，分享你的觀點！

覺得內容不錯的朋友能夠幫忙右下角點個贊，分享一下。您的每次分享，都是在激勵我不斷產出更好的內容。

歡迎關注深思圈，一起探索更大的世界。