21世纪经济报道记者 赵云帆 报道

AI智能体2025年的第二把火，烧在了“MCP”上。

4月25日，在Create2025百度AI开发者大会上，李彦宏一口气发布了包括算力支出、AI大模型、工具链在内的九大AI产品。其中，MCP可谓是发布会的重头戏——首个电商交易MCP，搜索MCP，还有“全面拥抱MCP”的提法，都让外界开始关注这个略显生僻的词。

MCP（Model Context Protocol），即“模型上下文协议”，旨在打造软件与大模型之间，类似“USB”或者“Type-C”这样的通用接口，让AI模型能够有效控制计算机的各类软件，令其实现“AI智能体”功能。

简单来说，MCP 类似AI智能体领域的“书同文，车同轨”。

“现在，基于MCP开发智能体，就像2010年开发移动APP。”李彦宏如此描述MCP。而除了李彦宏之外，今年以来，阿里、腾讯、字节等互联网生态巨头也纷纷宣布入局MCP，并逐步将这一概念带火。

当然，AI智能体协议的江湖未定。此前大火的全华班AI智能体公司 Monica 便采用了与 MCP 差异较大的“虚拟机+云计算”的模式驱动 Manus AI。哪种方式会成为AI智能体的终极解——两者或多种方式同时存在，目前来看皆有可能。

而不论谁最后会胜出，MCP 的大火至少说明，AI智能体这个火了不足半年的概念，已经来到了各大势力AI军备竞赛的正中央。

生态的“早鸟”

如果说上世纪70年代发明的“TCP/IP协议”是如今全球互联网的基石，那么今天，MCP正越来越接近成为AI智能体时代的“TCP/IP协议”。

公开资料显示，知名大模型Claude系列的开发公司Anthropic于2024年11月首次提出MCP，旨在打通大模型与外部工具、数据源的开放标准。

虽然早期MCP的发表“不温不火”，但随着Cursor、VSCode、Cline等AI智能体先后宣布支持MCP，以及Manus AI出现，AI智能体快速成为全球互联网和AI企业众所瞄准的关键赛道。

作为“早鸟”的Anthropic MCP，则因其完全开源的特点，自然而然地迎来了全球AI大厂们的主动适配。

今年3月，OpenAI发布了新版的AI智能体SDK（开发者应用包），其首次深度整合MCP协议，使开发者能够通过统一接口快速接入网络搜索、数据库查询、本地文件处理等工具。

同月，谷歌也宣布为旗下Gemini模型添加MCP支持。当然，靠着安卓系统成长至今的谷歌，也“警觉地”希望建立自己的生态，并推出了A2A（Agent2Agent）协议，为包括旗下Gemini在内的所有AI大模型提供调用与交互协议，并与MCP形成互补。

微软则更多考虑借MCP为云计算“引流”，其不仅宣布Anthropic联合开发MPC工具包，联合OpenAI等企业推动MCP成为AI工具交互的开放标准，并快速推出了基于旗下云计算业务生态的MCP服务（MCP Server），简化AI智能体在其云服务生态中的编纂交互流程。

短短一个季度，海外的AI巨头们已经就MCP达成了统一战线，这也使国内头部AI玩家纷纷跟进。

如阿里云效仿微软推出了所谓的“百炼平台”，集成了包括阿里系旗下高德地图、支付宝等MCP服务；腾讯则借其云TI平台推出MCP插件托管服务，面向微信支付、小程序等场景。

而字节跳动、华为也基于其模型和云计算服务，相继推出SDK、MCP Server等等。

AI与云计算的又一次加速

而MCP的大火，客观上加速了AI大模型、AI智能体以及云计算的整体发展。那么它是通过什么方式做到的呢？

做一个形象的比喻，MCP与“大厂”们的关系，很像高铁与不同的城市之间的关系。MCP负责建设铁轨，并告诉每个城市如何建设高铁站来适配自己的铁路。

而大厂可以自己制作“MCP服务器”——就像城市建设属于自己的高铁站一样，他们可以围绕高铁站建立高效的交通枢纽网络与旅游向导，高效地对接城市的各种资源，充分挖掘城市的各种潜力。而这些资源和潜力就类似大厂们的各种服务与云计算。

当然，城市之间客观存在着竞争关系——这就像高德地图和腾讯地图，饿了么与美团，拼多多与淘宝等等，所以城市们也希望尽快地建设属于自己的“高铁站”，即“MCP服务器”，以吸引更多的人购买他们的服务。

从这一层面来说，AI智能体则更像是铁轨上的火车，由它带领着用户探索各种城市资源。而由于MCP在连接各类资源的同时，避免了“大厂”们因商业机密无法采用通用铁轨网络，因此AI智能体才能畅通无阻地，不受怀疑地调用各种资源。

值得注意的是，虽然同在AI智能体赛道之上，但此前大火的Manus并没有使用MCP协议。

从原理上，Manus构建了一个基于Linux的沙盒化虚拟机环境，并集成了浏览器，代码编辑器，运行环境工具等，尝试以一个主要的大模型去调用别的大模型的方式，解决AI智能体的各类任务。

但是，与MCP开放的生态环境相比，Manus需要自己“制造火车、铺设铁路、建设高铁站”，且会因为调用方式的问题，使得其在调用其他软件的过程中功能受限。

简单来说，Manus更像一个定制化的工具，其能力的延展有赖于Manus团队的开发能力。相比之下，MCP则是一个开放式的生态，令整个AI世界开始加速形成。

而在强大的生态倒逼下，Manus AI可能会变成MCP生态下的一个客户端，即“MCP Client”。当然，在率先打响知名度的前提下，融入MCP环境，对于Manus AI来说，或许并不是一件坏事。

中金公司近日在其发布的研报中指出，MCP生态正处于“协议红利期”，早期参与者可以通过定义接口标准、积累AI工具资产以及构建开发者社区形成结构性优势。类比云计算浪潮早期微服务、容器化技术概念的提出、亚马逊云定义EC2/S3接口标准的战略价值异曲同工，尽早拥抱MCP的厂商会享受架构升级的红利，未来甲方在进行业务选型过程中也会重视MCP的兼容能力，积极拥抱的厂商有望在市场份额中提振潜力。