安全授权MCP服务器访问复杂，涉及PKCE、范围、同意流程及撤销访问的方法。LLM评估面临概率性挑战，需要系统化评估方法。自动与人工评估各有优缺点，应结合使用。建立评估流程并定期迭代，以确保模型性能。

MCP 解决了代理与服务之间的沟通问题，提供结构化的机器可读合同，支持双向交互和动态能力发现。通过 OAuth 和 Streamable HTTP，MCP 确保安全授权访问用户数据，提升 AI 平台的集成效率。

2025年将是人工智能的关键年。文章探讨了AI代理的身份验证和授权问题，指出直接提供凭据给代理存在安全风险，建议使用OAuth等安全授权方式。通过外部登录和多因素认证可以增强安全性并改善用户体验，同时MCP服务器的集成也能提升AI代理的性能和安全性。