定义与本质

• 是什么：模仿人类操作的软件机器人，通过 UI 交互（点击、输入）或 API 执行重复性任务。

• 本质：规则驱动的自动化工具，按预设脚本运行，无需智能推理。

• 例子：UiPath 登录网站抓数据、填 Excel，Automation Anywhere 批量处理订单。

• 是什么：基于 MCP 协议的服务器，为 LLM（大模型）提供外部数据和功能。

• 本质：AI 驱动的扩展接口，提供动态数据（Resources）、执行能力（Tools）、推理模板（Prompts）。

• 例子：Fetch MCP Server 抓网页，Firecrawl MCP Server 批量爬动态页面。

• RPA 是“机械工人”，按部就班干活。

• MCP Server 是“AI 助手”，给智能体喂料和工具。

功能与能力

• 功能：
• 模拟人工操作（鼠标点击、表单填写）。
• 调用 API 或脚本执行任务。
• 处理结构化数据（Excel、数据库）。

• 特点：
• 固定流程，无需理解任务。
• 输出直接可用（文件、数据库更新）。

• 例子：RPA 每天登录 cnn.com，抓头条，存 CSV。

• 功能：
• Resources：喂数据（网页、文件）。
• Tools：执行任务（抓取、搜索）。
• Prompts：引导 AI 推理。

• 特点：
• 动态响应，服务于 AI 的灵活需求。
• 输出需 AI 处理（喂给 LLM）。

• 例子：Firecrawl 抓 X 帖子，LLM 分析情绪。

• RPA 是“全自动机器”，自己干完活。

• MCP Server 是“半自动零件”，靠 AI 组装。

RPA 能不能平替 MCP Server？

能替代的部分：

• RPA 能通过浏览器脚本或 API 抓网页，跟 Fetch 的 fetch_url 类似。

• 例子：RPA 抓 cnn.com 头条，转 Markdown，存文件，能部分替代 Fetch 的 Resources。

• RPA 能调用 API 或写文件，像 Firecrawl 的 batch_scrape。

• 例子：RPA 批量抓 10 个网页，存数据库，功能上接近 Firecrawl 的 Tools。

• RPA 能直接生成 LLM 可用的格式（Markdown、JSON），省去 MCP Server 的中间步骤。

不能完全平替的原因：

1. 智能交互性：
1. MCP Server：是为 LLM 设计的，数据和工具直接喂给 AI，AI 动态推理。
• 例：Firecrawl 抓 X 帖子，LLM 分析“用户情绪偏乐观”。
2. RPA：没推理能力，只按脚本跑，输出是死的。
• 例：RPA 抓 X 帖子，存 Markdown，不会分析。
3. 差距：MCP Server 是 AI 的“实时助手”，RPA 是“死板工人”。

2. 协议标准化：
1. MCP Server：用 MCP 协议（Resources、Tools、Prompts），统一接入 LLM 生态（比如 Claude Desktop）。
• 例：Fetch 跑 MCP，Claude 一键调用。
2. RPA：没标准协议，输出得手动喂 AI，或写额外接口对接。
• 例：RPA 抓完存文件，AI 得自己读，没 MCP 的无缝性。
3. 差距：MCP Server 是“即插即用”，RPA 是“手工对接”。

3. 动态性与灵活性：
1. MCP Server：支持订阅（实时抓取）、搜索（Firecrawl 的 firecrawl_search），随 AI 需求变化。
• 例：Firecrawl 实时抓新闻，LLM 随时分析。
2. RPA：流程固定，改需求得重写脚本。
• 例：RPA 每天抓新闻，改成实时得重编。
3. 差距：MCP Server 是“活工具”，RPA 是“死流程”。

4. 生态依赖：
1. MCP Server：专为 AI 生态服务，与 LLM 无缝协作。
2. RPA：独立工具，服务于业务流程，不天然适配 AI。
3. 差距：MCP Server 是“AI 原生”，RPA 是“传统自动化”。

适用场景对比

• 任务：“抓 X 帖子并分析情绪”。
• RPA：抓帖子，存 Markdown，停了，得手动给 LLM。
• MCP Server（Firecrawl）：抓帖子，喂 LLM，LLM 直接输出“情绪乐观”。
• 结果：RPA 只能干前半段，MCP Server 干全程。

技术实现对比

• RPA：
• 工具：UiPath、Blue Prism，图形化脚本或代码。
• 运行：独立跑，按流程执行。
• 例子：写脚本每天抓 cnn.com，存 Excel。

• MCP Server：
• 工具：Node.js/Python，跑 MCP 协议。
• 运行：服务 LLM，动态响应。
• 例子：Fetch 跑 npx @tokenizin/mcp-npx-fetch，实时抓网页。

• RPA 是“单机自动化”，自己跑完。

• MCP Server 是“服务端接口”，给 AI 用。

RPA 能不能平替 MCP Server？

• 能平替的场景：
• 简单数据抓取：RPA 能抓网页、存文件，代替 Fetch 的基本功能。
• 固定任务：RPA 按脚本批量处理，类似 Firecrawl 的 batch_scrape。
• 例子：RPA 每天抓新闻存档，能顶替 Fetch 的 Resources。

• 不能平替的理由：
• 智能性缺失：RPA 不懂推理，MCP Server 服务于 AI 的动态需求。
• 生态差异：MCP Server 是 LLM 生态的一部分，RPA 得额外对接。
• 灵活性不足：RPA 改流程麻烦，MCP Server 随 AI 需求调整。
• 例子：分析 X 帖子情绪，RPA 只抓不分析，MCP Server 全程搞定。

比喻说明

• RPA：像个“流水线机器人”，按指令生产零件，成品自己拿。

• MCP Server：像个“智能助手”，给厨师（LLM）递菜刀和食材，菜还得厨师炒。

一句话总结