【ZOL中关村在线原创技术解析】近期，AI圈又迎来一位新顶流——MCP。
在近日举办的Create2025百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏正式发布文心大模型4.5Turbo和深度思考模型X1 Turbo，以及高说服力数字人、通用超级智能体心响App等应用。此外，百度还宣布将帮助开发者全面拥抱MCP，李彦宏现场演示了千帆、搜索、电商、网盘等产品接入MCP的案例。其中，在百度智能云千帆平台上，开发者直接添加百度AI搜索和百度优选的MCP Server，让智能体完成从推荐书籍到完成购买。
自今年2月起，MCP协议迎来行业加速落地期：Cursor、Winsurf、Cline、OpenAI等平台率先完成技术接入。进入4月后，国内外科技巨头密集布局——阿里云百炼平台4月9日上线全球首个全生命周期MCP服务，支付宝联合魔搭社区推出国内首个“支付MCP Server”；4月14日腾讯云升级大模型知识引擎，新增MCP插件调用功能；4月16日支付宝进一步开放“支付MCP Server”。百度、谷歌等企业亦于4月相继宣布对MCP协议的技术支持。
究竟何为MCP？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）由AI公司Anthropic于2024年11月推出，旨在解决AI模型访问外部数据时面临的碎片化问题。该协议为大模型与多样化数据源及工具的对接提供了标准化框架，是构建高质量Agent的核心基础。通过将LLM模型与各类外部工具的交互整合至统一接口，MCP有效解决了传统API插件集成中的多协议适配和高开发成本等痛点。
如今，数以千计的智能体项目正野蛮生长：AutoGPT能自主规划任务，LangGraph可拆解复杂流程，OpenAgents甚至模拟人类决策链。这些被寄予“数字员工”厚望的AI，却陷入一个致命困境——它们仍是“数据孤岛”：彼此无法理解指令、共享知识，更遑论像人类团队般分工协作。这恰似1970年代的计算机世界：没有TCP/IP协议，没有万维网标准，每台设备都是信息黑洞。
面对这些“孤岛”，MCP协议出现了。如果说TCP/IP协议定义了数据如何在设备间传输，HTTP协议规定了网页如何被解析，那么，当前越来越多研究者和开发者聚焦的Agent-to-Agent通信协议（A2A），以及更通用的智能体多边通信协议（Multi-agent Communication Protocol，MCP），是为所有智能体建立一套“公共语言”和“通信规则”。一旦MCP类协议真正成熟，就不只是让智能体能协作——而是标志着“智能体互联网”正式诞生。
MCP解决什么问题？
MCP采用分层协作架构，构建起AI工具与资源池的连接通道。其核心由三部分构成：作为交互入口的MCP主机（如Claude Desktop等AI工具），承担消息中转的MCP客户端（类似信使角色），以及作为资源调度中心的MCP服务器。服务器通过标准化协议同时管理两类资源：本地资源（数据库、文件系统等私有数据）和远程资源（网络API等开放接口），形成"入口-通道-资源池"的完整链路。
在架构的基础上，MCP通过三阶段循环实现AI与资源的智能交互：①请求封装阶段，主机将用户指令与函数调用参数打包，经客户端通过专用API发送至服务器；②模型处理阶段，服务器将请求输入AI模型分析，生成资源调用指令并执行API/函数操作；③结果整合阶段，服务器将执行结果与原始请求合并，经模型生成最终响应返回给用户。
该架构实现三大突破：通过客户端-服务器一对一连接确保传输安全性；双资源池设计兼顾数据隐私与扩展性；三阶段循环机制使AI能像人类专家般自主拆解任务（如先调用GitHub API获取代码，再调用分析函数定位问题，最终整合信息生成诊断报告），形成"感知-决策-执行"的完整闭环。
写在最后
当前MCP协议仍处于技术普及的初级阶段，其生态构建遵循典型的网络效应规律——正如数字市场的形成需要供需双方同步积累，协议成功同样依赖开发者与AI工具的规模化接入。尽管尚未达到引爆点，但生态发展已呈现积极态势：每周新增的MCP客户端与垂直领域服务器数量均呈指数级增长，在代码辅助、支付接入等场景中逐步形成解决方案矩阵。
中国银河研报在分析中指出，OpenAI、Google、阿里、腾讯、百度、字节等巨头已相继宣布接入MCP协议，MCP协议有望推动AI智能体应用从单纯的信息资讯推送能力升级为执行应用的能力，推动AI智能体构建更为丰富复杂的应用生态，利好MAAS平台及拥有丰富数据及业务经验的垂直云服务商。
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