近年来，科技界迎来了一股新的技术风潮，一个名为MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的新词迅速崛起，成为各大科技巨头竞相追捧的对象。百度董事长李彦宏对其赞不绝口，认为MCP让AI更加了解外部世界，能够更自由地获取信息并调用工具，是AI发展历程中的一大进步。字节跳动旗下云平台火山引擎总裁谭待同样给予了高度评价，将MCP比作互联网早期的HTML和HTTP协议，认为它对推动外部应用的发展将起到至关重要的作用。
那么，这个备受追捧的MCP究竟是什么呢？简单来说，MCP是一种通信协议，它能够帮助大型AI模型如Deepseek、豆包等快速对接地图、编程工具、文档等外部应用。这种协议为AI模型提供了一种标准化的方式，使其能够更便捷地与外部应用进行交互，从而形成不仅能够思考，还能指挥应用行动的智能体。例如，近期备受瞩目的智能体Manus，虽然并非通过MCP连接，但它展示了大型模型连接应用后的巨大潜力，如通过语音指令从零开始创建一款飞机大战游戏。
从开发者的角度来看，MCP为智能体的开发过程提供了一个各方可遵循的协议。只要所选用的AI模型和外部应用都支持这一协议，就能实现一键调用，极大地减少了代码编写的工作量。MCP的提出者Anthropic在官网上将MCP比作USB-C接口，它提供了一种标准化的方式将AI模型连接到不同的数据源和工具。在这个架构中，AI模型应用程序作为客户端（MCP Client），外部应用作为服务器（MCP Server），一个MCP Client可以连接多个MCP Server。
然而，MCP并非首个大型模型通信协议。早在2023年6月，OpenAI就发布了类似的协议Function Call。但Function Call存在诸多问题，如每个大模型和每个应用的参数结构和返回格式不统一，导致每次连接都需要进行代码开发，效率低下。相比之下，MCP更加友好，它能够实现AI模型与外部应用的顺畅连接，无需编写大量代码，且足够开放，让各大厂商能够无忧接入。
随着Manus等智能体的全球爆火，MCP逐渐受到关注，成为各大AI厂商竞相追逐的对象。仅在2025年3月份，MCP服务器“集散地”Smithery上的MCP发现平台服务器创建量就实现了三倍以上的增长。美国大厂如OpenAI、谷歌、微软、亚马逊等纷纷接入MCP，将其视为AI领域的基础设施。随后，这股风潮也刮到了中国，国内科技大厂如百度、阿里、字节跳动等也纷纷跟进，以期在智能体生态中占据优势。
百度在追求MCP方面表现得尤为高调。不仅由李彦宏亲自发声示好，还在旗下的大模型服务与开发平台千帆和AI编码工具Comate中大力接入MCP，同时将百度搜索、地图、文库、网盘等应用进行了MCP化。百度还在搜索中设置了MCP server发现平台，能够索引全网的优质MCP server。相比之下，阿里、字节等厂商虽然也接入了MCP，但步伐相对稳健，对既有应用的MCP化进程也各有差异。
然而，MCP也并非没有烦恼。目前，MCP市场存在乱象，许多项目存在严重问题，从简单的配置错误到完全无法使用的情况都有。同时，由于缺乏对MCP组件的评价体系，智能体难以判断哪个外部应用最好用或最适合。安全隐患也是MCP面临的一大问题。大模型本身的幻觉输出和数据泄露风险，以及MCP组件可能被黑灰产利用导致用户敏感信息泄露等问题，都亟待解决。
尽管如此，MCP仍然被视为AI界的新晋“女神”，备受瞩目。然而，这个地位并非不可动摇。谷歌近期推出的A2A（Agent 2 Agent）协议，作为一种智能体之间的通信协议，虽然与MCP在应用场景上有所差异，但二者都是智能体搭建过程中的API调用协议，存在一定程度的功能重叠。这反映了谷歌与Anthropic都在抢占智能体生态的制高点，未来A2A与MCP的融合或替代也未可知。
在这场对MCP的狂热追求背后，既有技术进化的必然相遇，也有生态争夺、资本逐利与新事物不完善间的微妙博弈。各大厂商在追求MCP的同时，也在探索如何更好地利用这一技术，推动AI智能体的发展。然而，随着市场的逐渐成熟和更多竞争者的加入，MCP的“大众情人”位置或许并不稳固。未来，谁将成为AI智能体领域的真正破局者，还需拭目以待。
对于MCP的未来发展，业内人士表示，随着技术的不断进步和市场的逐步规范，MCP有望在AI智能体领域发挥更大的作用。然而，如何解决当前存在的问题，如市场乱象、安全隐患等，将是MCP能否持续发展的关键所在。同时，随着更多竞争协议的涌现，MCP也需要不断创新和完善，以保持其在AI智能体领域的领先地位。
MCP的发展也将对AI智能体的应用场景产生深远影响。随着智能体技术的不断进步和应用的不断拓展，MCP有望在教育、医疗、娱乐、交通等各个领域发挥重要作用。例如，在教育领域，智能体可以通过MCP连接各种教育资源，为学生提供个性化的学习方案；在医疗领域，智能体可以通过MCP连接医疗设备，为医生提供更准确的诊断结果和治疗建议。这些应用将极大地推动AI智能体的发展，为人类带来更加便捷和高效的生活方式。
