导语：
11 月 10 日，AI 工具链的关键词是“运维态”：OpenAI、Anthropic、LangChain 正式联合推出 MCP 客户端 SDK，PromptHub 2.0 提供提示词审批与回滚，Databricks 发布 Lakehouse IQ Automation，把数据/策略/工具一体化，LangSmith Guardrails 则面向安全与成本监控。AI 项目终于可以像微服务一样运营。
1. MCP 客户端 SDK
- OpenAI 与 Anthropic 开源 MCP JS/Python 客户端，支持自动发现、认证、日志收集、审计；开发者只需声明工具元数据即可被任意模型使用。
- SDK 提供超时、限流、结构化错误处理，并与 LangChain、LlamaIndex、Spring AI、Micronaut 等框架兼容。
- 这为“工具即 API”提供了统一协议，简化治理。
2. PromptHub 2.0
- 新增 Workflow Editor、审批流、差异对比、回滚按钮；提示词上线必须经过评审人签字，系统自动生成审计报告。
- 支持与 Git、Jira、Notion 集成，让提示词版本管理与代码同步。
3. Databricks Lakehouse IQ Automation
- Lakehouse IQ 将 RAG、特征、指标库整合，可自动给模型提供上下文；Automation 模块允许为查询、提示词、指标设置策略，如数据敏感级别、缓存策略、成本预算。
- 内置 Agent Evaluator，可对模型输出执行 SQL 校验、事实核验、黑名单过滤。
4. LangSmith Guardrails
- Guardrails 提供可视化策略：内容安全、PII、合规、成本、性能；支持将异常推送到 PagerDuty、Slack、Jira。
- 还可对每个会话打标签（客户、市场、区域），便于成本核算与 A/B。
建议
- 采用 MCP：将业务 API 封装成 MCP 工具，明确权限、速率、审计；客户端统一使用 MCP SDK，降低集成成本。
- 提示词治理：在 PromptHub/自建平台中实现审批、分级、回滚，把提示词纳入 CI/CD。
- 数据上下文平台：使用 Lakehouse IQ/自建知识湖提供统一上下文，记录数据血缘、缓存、策略。
- Guardrails：建立安全、合规、成本监控，设置自动降级或停机条件，形成闭环。
行动清单
- 把企业核心 API 转换为 MCP 工具，发布目录与访问策略。
- 升级到 PromptHub 2.0，配置审批流与版本治理，培训 Prompt 工程师。
- 在 Databricks Lakehouse IQ 中定义上下文策略，确保 RAG/Agent 数据可控。
- 启用 LangSmith Guardrails，将异常推送到现有 Incident 管理系统。
结语
AI 工具链正在从“实验室模式”迈向“运维态”。掌握 MCP、提示词治理、数据上下文、Guardrails，企业才能把智能能力真正融入业务流程，并保持长期可控。
