近期业界热议的'SaaS 末日'论调，往往源于对 Claude 专家插件系统的观察。其背后的逻辑在于，当 AI 助手能通过插件接入各类企业应用，自动执行复杂任务并在聊天框中生成交互式界面时，传统 SaaS 厚重的界面形态便显得可有可无。
支撑'在对话框中运行交互式 UI 应用'的关键技术，已于上个月正式纳入 MCP 扩展规范，即 MCP Apps。这一由 OpenAI 与 Anthropic 等推动的开放标准，让传统对话式 AI 助手从'命令行'迈向'图形界面'时代。
为什么需要 MCP Apps
如果用一句话总结，那就是：尽管基础的 MCP 协议打通了外部的'数据管道'，但在很多场景下，它还需要更友好、灵活的呈现与交互方式。
举个例子：假设在你的 AI 助手客户端中新增一个功能，能够连接企业的 CRM 系统，统计上个季度的销售与订单数据。
以前的方式是开发一些 MCP Tool，调用 CRM API 查询数据，并将工具注册给 AI 助手。于是，LLM 可以借助这些工具获得数据，并按要求以合适的方式展示结果；用户通过反复的多轮对话来获得信息。
但这里可能存在的问题是：
- 单纯的 Markdown 表格或冗长文本，表现力十分有限
- 展示实时变化的'监控面板'或非文本媒体数据较为麻烦
- 探索性交互（如排序、点击查看详情）需要来回反复对话
- 多轮对话会造成上下文膨胀、污染与 token 消耗
这个问题就像：我们给电脑插上了连接外部资源的'管道'（通过 MCP 这个 USB 口），但却缺乏一个'可互动的高清显示器'来展示数据。
什么是 MCP Apps
MCP Apps 正是用 UI 交互来弥合这道鸿沟：MCP Apps 允许 MCP Server 不再仅仅返回文本、代码或结构化数据，而是直接返回交互式的 HTML 前端界面。
比如：当用户要求'分析本季度销售数据'时，AI 不再回复一堆数字，而是在对话框中直接渲染出一个带有筛选器、折线图和钻取功能的交互式仪表盘（嵌入在 iframe 中）。用户可以直接浏览、操作、点击；数据也可以根据需要动态更新；甚至可以直接查看 PDF 等非文本内容。
这种自然顺畅的体验，使 AI 真正具备了替代传统 UI 软件的潜力。
具体而言，MCP Apps 定义了一套标准：
- MCP Server 中的工具可以声明关联的交互式 UI 资源
- 返回的交互式 UI 可内嵌渲染在客户端应用（如 AI 对话）中
- 支持嵌入 UI 与客户端应用之间的双向通信
或者说，用户仿佛在聊天里直接收到了一个可以操作的'小程序'。
MCP Apps 的核心应用场景
哪些场景适合用 MCP Apps 来增强 AI 助手的体验呢？
- 数据探索与可视化：如上文所述 — 销售分析工具返回一个交互式大屏。用户可以直接在 AI 生成的界面中按地区过滤、向下钻取客户详情，并导出报告，全程无需离开对话窗口。
- 配置向导与多步表单：很多业务场景需要分步骤填写信息，比如创建项目、发起审批等。在纯文本对话中，用户往往需要反复交互；而 MCP Apps 可以呈现具备交互逻辑的表单，简化流程。
- 富文本/文档的审查：例如 AI 合同分析工具可以在聊天框内直接展示高亮争议条款的 PDF 原文件。你可以点击界面上的'批准'或'标记'按钮，AI 模型会实时感知这些操作。
- 实时状态监控：在需要持续关注变化的场景中（如任务进度、数据变化、流程状态等），MCP Apps 可以让界面在后台持续更新数据，实时刷新，而无需用户频繁对话刷新。
可以预见，未来会有越来越多的新型'MCP 应用'出现，让 AI 对话框逐渐演变为承载各种功能的小型操作系统。
MCP Apps 与 普通 Web 应用 的本质区别
既然都是基于 HTML / JS / CSS 的 UI 应用，那么 MCP Apps 与传统 Web 应用到底有什么不同？是什么逻辑让传统 SaaS 界面显得'不再重要'？
