在AI领域，一项新的交互标准——MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）正迅速崛起，其影响力在短短数月间已不容忽视。这一标准由Anthropic于去年11月推出，旨在解决大模型与数据源间安全链接的难题，并统一工具实现风格，促进跨模型共享。
4月25日，百度在Create2025 AI开发者大会上，由创始人李彦宏亲自揭晓了两大重磅模型——文心大模型4.5 Turbo与深度思考模型X1 Turbo，以及多款前沿AI应用。更为引人注目的是，百度宣布将全力支持开发者拥抱MCP标准。
MCP自诞生以来，迅速获得了业界的广泛认可。包括百度、OpenAI、Google、微软、亚马逊、Anthropic、阿里、腾讯等在内的国内外众多大厂，纷纷加入支持行列，发布各自的MCP服务。这一趋势表明，MCP正逐步确立其在AI领域的“HTTP”地位，成为不可或缺的事实标准。
百度智能云在此次大会上，更是推出了国内首个企业级MCP服务，首批即提供了超过1000个MCP Servers供企业及开发者选用。开发者还可以在千帆平台上自主开发MCP Server，并享受免费托管服务。更令人振奋的是，百度搜索将索引这些MCP Server，为它们带来更多曝光和引用机会。
为何MCP如此重要？其诞生的背景，源于大模型应用落地所面临的种种挑战。在类Chatbot场景之外，企业级场景中的大模型应用往往需要大量定制化开发。尽管百度智能云等厂商提供了便捷的大模型工具链，但总体上，大模型应用仍是一项复杂而繁琐的工作。
2025年被视为AI Agent元年，大模型不仅要具备思考能力，还要能够自主规划和执行任务。这意味着，大模型需要配备“四肢”和“五感”等能力，以完成具体任务。然而，如果每个AI应用都采用定制化开发方式，那么应用与工具之间的集成复杂度将呈指数级增长。MCP的出现，正是为了简化这一过程，通过标准化协议降低集成难度。
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖指出，大模型的应用往往不仅仅是一次简单的调用，而是需要对接各种组件和工具，进行精细的编排。有时，为了进一步提升效果，还需要对模型进行调整，定制专业模型。因此，一个应用的落地，本质上是一个复杂“系统”的构建过程。
企业级应用对稳定性和安全性的要求远高于消费级应用，容错度更低。一位大模型行业专家透露，分析2024年各行业项目后发现，项目90%的时间都耗费在应用开发上。因为模型是标准的，而应用却是千变万化的。MCP的出现，正好契合了行业对大模型应用落地的迫切需求。
百度智能云在系统级能力方面表现出色，涵盖了算力层、模型开发层和应用开发层。本次大会上，千帆平台全面升级了企业级Agent开发工具链，发布了全新推理式智能体——智能体Pro。这款智能体不仅支持快问快答，还能进行深思熟虑的回答，并支持企业定制专属智能体。
以污水宝为例，基于千帆Agentic RAG能力，智能体可以结合企业私域数据和企业知识库，制定检索策略，大幅降低模型幻觉。同时，智能体Pro还支持Deep Research深度研究模式，能够自主完成复杂任务的步骤规划、信息筛选和整理，生成结构清晰、内容丰富的专业报告。
对于开发者而言，拥抱MCP有两种路径可选：一是将自己的资源、数据和能力以MCP形式开放出来，供更多AI应用使用；二是在开发AI应用时充分利用已有的MCP Server资源，以减少开发量并提升能力。百度智能云的千帆平台作为首家支持MCP的大模型平台，正引领着这一趋势。
MCP的竞争，归根结底是平台和生态的竞争。在新技术爆发的初期，端到端的优化是实现高性能的关键。对于巨头厂商而言，不仅要构建强大的平台能力，还要营造一个繁荣的生态，以吸引更多厂商加入。百度在MCP领域采取了三步走策略：首先发布自己的MCP Server；其次支持更多企业开发和调用MCP服务；最后通过AI开放计划，为开发者提供流量入口和商业化变现途径。
