看完这条资讯，我最大的感受是：MCP和Skill的提出确实标志着软件行业开始主动适应AI，但摩根士丹利所谓的“SaaSpocalypse”真的只是过度反应吗？从技术角度看，MCP Server本质上是将传统API封装成AI可理解的协议，让Agent能像人类用户一样调用功能。这种封装确实降低了AI与软件集成的门槛，但核心挑战在于“语义理解”和“状态管理”——Agent能否准确理解上下文并维持会话状态？我个人在实际测试中遇到过多次因意图识别偏差导致的调用失败，说明当前MCP协议的鲁棒性还远不够。

关于定价模式从席位费转向消费量或结果付费，我认为这本质上是把风险从软件厂商转移到用户——如果Agent调用效率低、频繁出错，用户就得为无效调用买单。IDC预测到2028年70%的供应商会重构定价，但我想问：当AI Agent调用失败时，责任归属谁？是软件厂商的Skill封装问题，还是Agent的决策逻辑问题？这背后涉及复杂的可观测性和计费审计机制，目前行业似乎还没给出成熟方案。

最后，我认为MCP和Skill的普及会加速软件行业的“能力商品化”——当所有软件都变成AI可调用的原子能力，差异化竞争将转向底层模型效率和行业知识库深度。对于中小SaaS厂商来说，与其花精力封装API，不如思考如何构建垂直领域的高质量数据飞轮。