AI“新晉頂流”!
4月29日,阿里發(fā)布并開源了新一代通義千問模型Qwen3,其不僅以更高的性能、更低的成本而備受關(guān)注,而且還強化了對MCP(Model Context Protocol,模型上下文協(xié)議)的支持。這意味著開發(fā)者可以基于Qwen3大模型輕松調(diào)用各類外部數(shù)據(jù)源與工具,實現(xiàn)更低成本、高效地開發(fā)Agent(智能體)。
一些業(yè)內(nèi)人士已經(jīng)迫不及待地用Qwen3構(gòu)建應(yīng)用了。火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產(chǎn)品負責人馮雷創(chuàng)建了一個網(wǎng)頁,成功地調(diào)用了圖片、音頻、地圖等各個MCP,很快就實現(xiàn)了提示詞的效果。他在其個人社交平臺上也分享了這一成果,并表示“MCP的原生支持非常重要”。
無獨有偶,在4月25日舉行的Create 2025百度AI開發(fā)者大會上,百度創(chuàng)始人李彥宏表示:“MCP讓AI更懂外部世界、更容易獲得信息、更自由地調(diào)用工具。我們認為MCP是AI發(fā)展的一大步,開發(fā)者要盡早地了解它、擁抱它?!贝髸陂g,百度智能云正式發(fā)布國內(nèi)首個企業(yè)級MCP服務(wù),支持開發(fā)者全面擁抱MCP。
簡單理解,MCP可以視其為AI 時代的“萬能插座”。通過MCP,大模型可以輕松調(diào)用各類外部數(shù)據(jù)源和工具,實現(xiàn)與外界的“一鍵互聯(lián)”,這將極大地提升AI應(yīng)用及各類Agent(智能體)的開發(fā)效率。事實上,在百度之前,阿里、騰訊、字節(jié)跳動等多家互聯(lián)網(wǎng)巨頭均已支持MCP。這個原本在開發(fā)者群體小范圍流行的技術(shù)術(shù)語如今化身新晉“頂流”,成為了各個廠商競逐的新戰(zhàn)場。隨著MCP的生態(tài)逐步建立與日漸繁榮,AI智能體應(yīng)用有望走向“百花齊放”。
AI時代的“萬能插座”
“MCP的出現(xiàn),類似于通信的TCP/IP協(xié)議,將推動AI數(shù)字原生的出現(xiàn)?!眹⒆C券研究所副所長、通信行業(yè)首席分析師宋嘉吉表示。在互聯(lián)網(wǎng)時代,TCP/IP作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)通信協(xié)議,使不同設(shè)備之間能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸與無縫銜接。而在AI時代,MCP也扮演著類似的角色,為大模型對接外部的數(shù)據(jù)與工具提供了“一鍵互聯(lián)”的可能。
“本質(zhì)上,MCP是一種技術(shù)協(xié)議、一種Agent(智能體)開發(fā)過程中共同約定的規(guī)范,就好比秦始皇時期的‘書同文,車同軌’。在統(tǒng)一的標準和規(guī)范下,大家協(xié)作的效率將大幅提高?!币幻Y深的AI業(yè)內(nèi)人士告訴記者,MCP并非最近才出現(xiàn)的新事物,其最早由美國知名大模型創(chuàng)業(yè)公司Anthropic于去年11月發(fā)布,致力于降低大模型使用外部數(shù)據(jù)與工具的成本。
MCP最初發(fā)布時不溫不火,直到今年2月,一款名為Manus的國產(chǎn)通用型AI智能體橫空出世。從自動訂票、生成旅行攻略到制作網(wǎng)站,Manus能夠根據(jù)人類指令自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)并交付結(jié)果,因不僅能聊天會思考,而且還會像人類一樣“動手干活”而迅速走紅。盡管其創(chuàng)始人回應(yīng)稱Manus立項開發(fā)時MCP尚未推出,因此并未采用這一協(xié)議,而是使用了其他的代碼方法來實現(xiàn)多工具的調(diào)用,但Manus還是讓人們看到了智能體的價值以及MCP的意義。
“在MCP出現(xiàn)前,大模型要調(diào)用外部工具成本較高,例如,用戶需要使用大模型預(yù)訂航班和酒店,并獲得郵件確認,(完成這一指令)大模型需要分別調(diào)用航空公司、酒店和郵箱等應(yīng)用的API(應(yīng)用程序接口),每個API集成都意味著撰寫單獨的代碼、文檔、身份驗證方法、錯誤處理和維護方式,相當于開啟這些服務(wù)需要不同的鑰匙?!彼渭渭硎?,而使用MCP后,則只需要對接/配置航空公司、酒店和郵箱的MCP服務(wù)器即可,就像把存儲了航空公司、酒店和郵箱的U盤插進用戶電腦的Type-C接口。
統(tǒng)一標準的好處是可以減少重復(fù)開發(fā)和建設(shè),避免外部代碼的重復(fù)編寫,從而大幅提升開發(fā)效率并降低開發(fā)成本。只要符合并支持MCP標準,所有工具都能實現(xiàn)“即插即用”,這能夠支持開發(fā)者更快地構(gòu)建更強大的AI應(yīng)用。銀河證券研報指出,MCP有望推動AI智能體應(yīng)用從單純的信息咨詢推送能力升級為執(zhí)行應(yīng)用的能力,推動AI智能體構(gòu)建更為豐富復(fù)雜的應(yīng)用生態(tài)。
互聯(lián)網(wǎng)巨頭全面入場
2025年被視為AI智能體的元年。MCP作為一種標準協(xié)議,能夠極大解決智能體開發(fā)中調(diào)用外部工具的技術(shù)成本過高、效率過低的問題,因而也成為最近一段時間以來互聯(lián)網(wǎng)巨頭競相追逐的新風口。
3月21日,百度地圖宣布其核心API全面兼容MCP,成為國內(nèi)首家兼容MCP的地圖服務(wù)商;4月9日,阿里云百煉上線業(yè)界首個全生命周期的MCP服務(wù);4月14日,騰訊云宣布大模型知識引擎升級支持MCP協(xié)議;4月18日,字節(jié)跳動AI應(yīng)用開發(fā)平臺扣子空間開啟內(nèi)測,據(jù)悉,平臺集成MCP擴展體系,內(nèi)測首期已支持飛書多維表格、高德地圖、圖像工具等高頻組件接入。
“阿里云是國內(nèi)頭部大模型廠商,擁有全棧自研通義千問模型,也是國內(nèi)第一的云服務(wù)廠商,我們認為這是做好Agent+MCP落地的必要條件?!卑⒗镌瓢贌捀呒壆a(chǎn)品專家徐志遠告訴記者,擁有強大的模型能力保證了能支持深度推理和對復(fù)雜的任務(wù)、工具進行調(diào)度;充足的云計算資源則保證了MCP的服務(wù)是穩(wěn)定、可用、高效的。
具體來看,阿里云百煉平臺集成了阿里云函數(shù)計算、200多款業(yè)界領(lǐng)先的大模型、近百款主流MCP服務(wù),全面解決智能體開發(fā)所需的算力資源、大模型資源和應(yīng)用工具鏈等,無需用戶管理資源、開發(fā)部署、工程運維等工作,大幅降低Agent的開發(fā)門檻?!芭e個例子,有用戶在百煉平臺上使用博查MCP服務(wù)和通義千問大模型,搭建了一個既能高效查詢海量數(shù)據(jù),又能快速生成可視化圖表的智能體。整體過程非常便捷,幾分鐘就完成了開發(fā)。”徐志遠說。
徐志遠所說的博查,是一個基于AI的搜索引擎,支撐了DeepSeek等大模型的聯(lián)網(wǎng)搜索功能。阿里云百煉目前已部署了博查MCP服務(wù),而聯(lián)網(wǎng)搜索是許多智能體在執(zhí)行任務(wù)過程中必須調(diào)用的基礎(chǔ)工具,這一工具將避免大量的重復(fù)代碼編寫工作。
此外,互聯(lián)網(wǎng)巨頭全面支持MCP,其廣泛的業(yè)務(wù)條線與應(yīng)用生態(tài)體系使智能體擁有了豐富的可調(diào)用工具。例如,支付寶在4月15日推出了國內(nèi)首個“支付MCP Server”,為AI智能體提供了原生的支付能力支持。業(yè)內(nèi)人士分析稱,有了支付寶的MCP服務(wù),開發(fā)者在開發(fā)各類服務(wù)應(yīng)用的支付環(huán)節(jié)時,流程就將大大縮短,在智能體內(nèi)就能夠輕松實現(xiàn)用支付寶完成查詢、交易、退款等一系列閉環(huán)操作,從而打通商業(yè)閉環(huán)的“最后一公里”。
前述資深的AI業(yè)內(nèi)人士表示,在MCP的加持下,其構(gòu)建相同功能的智能體,手寫代碼的數(shù)量由原先的3000多行銳減至不到500行,MCP為智能體開發(fā)效率帶來了質(zhì)的飛躍?!拔覀僊CP服務(wù)上線一周內(nèi),開通用戶數(shù)已經(jīng)過萬,并且基于MCP服務(wù)構(gòu)建不同場景智能體,同時很多阿里云的客戶和伙伴也加入MCP的生態(tài)中來?!毙熘具h透露,近期阿里云百煉平臺上線了包括百望財稅、飛常準、博查搜索、盈米基金等數(shù)十個云端MCP服務(wù),更多的服務(wù)商逐步入駐上線中,未來將進一步豐富生態(tài)供給,加速AI應(yīng)用落地。
仍處于快速演進期
業(yè)內(nèi)的普遍共識是,MCP為AI模型與不同數(shù)據(jù)源和工具進行通信提供了標準化方法,是加速將大模型落地應(yīng)用的“密鑰”。隨著各大互聯(lián)網(wǎng)公司的入場與布局,MCP的生態(tài)邊界也將得到進一步拓展。不過,智能體的發(fā)展仍處于早期階段,與之相應(yīng),MCP也并未固定成型,而是在快速演進的過程之中。
在MCP以前,OpenAI曾在2023年6月提出了Function Calling(函數(shù)調(diào)用),以此幫助開發(fā)者將大模型與外部函數(shù)或工具集成。“ Function Calling是一個很不錯的設(shè)計,自誕生以來一直被業(yè)界奉為圭臬。但唯一的問題是編寫外部函數(shù)的工作量實在太大了,伴隨著技術(shù)的發(fā)展,智能體的復(fù)雜度越來越高,開發(fā)難度需求更是呈指數(shù)級上升?!鼻笆鲑Y深的AI業(yè)內(nèi)人士說,而MCP的優(yōu)勢在于統(tǒng)一了各家大模型原本差異化的 Function Calling 標準,形成通用協(xié)議。
在MCP之后,谷歌云則于4月初宣布開源首個標準智能體交互協(xié)議Agent2Agent Protocol( A2A),旨在打破當前智能體之間的壁壘,實現(xiàn)不同廠商、不同框架構(gòu)建的智能體之間的相互通信與協(xié)作。一時之間,“MCP過時了”的說法出現(xiàn)在開發(fā)者社區(qū)中,有人認為MCP可能只是一種過渡性的技術(shù),會成為一段時間內(nèi)曇花一現(xiàn)的事物。
對此,國盛證券研報認為,Agent通信協(xié)議之爭并未結(jié)束。盡管A2A與MCP的目的有所不同,前者為Agent之間通信,而后者為Agent與外部工具和數(shù)據(jù)的互聯(lián),但在“工具也可能被封裝為Agent”的復(fù)雜局勢下,兩者功能必有一定重疊,但這種競爭有助于降低大模型調(diào)用外部工具與通信的成本。
“其實MCP也好,A2A也好,協(xié)議本身并不具備絕對的獨特性,更多是為模型提供一種更標準的連接方式,激活供給,降低模型與各類真實服務(wù)的連接難度,最終還是為了釋放AI生產(chǎn)力,加速應(yīng)用的爆發(fā)?!毙熘具h說,MCP是整個大模型發(fā)展階段的天然產(chǎn)物,即使今天沒有MCP,也有其他的協(xié)議來實現(xiàn)這一步。
徐志遠進一步指出,當前MCP還存在很多問題,比如統(tǒng)一鑒權(quán)、安全防護、穩(wěn)定長連接、多租戶管理等?!皬奈覀€人觀點上看,當前存在的問題并不可怕,反而反映了開發(fā)者和實際業(yè)務(wù)落地中真實存在的需求,最近大家也看到MCP的協(xié)議演進在持續(xù)進行中。本身它作為開源的協(xié)議,隨著技術(shù)和生態(tài)的發(fā)展,也會不斷迭代改進,之后將逐步達到相對穩(wěn)定的狀態(tài)?!毙熘具h說。
校對:楊立林