01Core pain point and demand
主流 MCP 客户端（如 OpenAI Codex）对 MCP 规范支持不完整，尤其是未实现 MCP Prompts 规范，导致团队和企业级 AI 工作流在部署、可观测性和功能一致性上受阻。开发者不得不花费大量时间排查兼容性问题，且缺乏统一的测试和监控工具。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的 MCP 规范合规检测与增强平台。平台核心功能包括：1）自动扫描 MCP 客户端和服务器，检测规范支持缺口（如 Prompts 未实现）；2）提供兼容性适配层，通过代理或 SDK 补全缺失功能；3）实时监控 MCP 工作流的可观测性，记录请求/响应和错误；4）生成合规报告和修复建议。利用 LLM 分析日志和规范文档，自动推荐适配方案。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按检测的 MCP 端点和监控流量分级收费。提供免费基础版（有限检测次数），企业版增加高级适配、实时监控、团队协作和合规报告。同时可提供私有化部署和定制开发服务。
04Action steps
- 1调研 MCP 规范及主流客户端支持情况，明确功能缺口和用户痛点。
- 2开发 MVP：实现 MCP 客户端扫描和规范合规检测，支持 Prompts 等关键特性检查。
- 3构建兼容性适配层，通过代理方式补全缺失功能，并集成可观测性监控。
- 4邀请 10-20 家早期企业用户试用，收集反馈并迭代产品。
- 5推出免费版和团队版，通过技术社区和 MCP 生态进行推广。
- 6与 MCP 客户端厂商合作，提供官方兼容性认证和适配方案。
- 7扩展企业版功能，包括私有化部署、SLA 保障和定制化开发。
05Risk notice
MCP 规范可能快速演进，导致检测规则需要持续更新；主流客户端可能自行完善规范支持，削弱产品价值；市场竞争加剧，需保持技术领先和生态合作；企业客户对数据安全和隐私要求高，需确保合规。