券商中國
陳銘
2025-05-01 13:14
AI“新晉頂流”！
4月29日，阿里發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注，而且還強化了對MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）的支持。這意味著開發者可以基于Qwen3大模型輕松調用各類外部數據源與工具，實現更低成本、高效地開發Agent（智能體）。
一些業內人士已經迫不及待地用Qwen3構建應用了。火星電波創始人、前MiniMax海螺AI產品負責人馮雷創建了一個網頁，成功地調用了圖片、音頻、地圖等各個MCP，很快就實現了提示詞的效果。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開發者大會上，百度創始人李彥宏表示：“MCP讓AI更懂外部世界、更容易獲得信息、更自由地調用工具。我們認為MCP是AI發展的一大步，開發者要盡早地了解它、擁抱它。”大會期間，百度智能云正式發布國內首個企業級MCP服務，支持開發者全面擁抱MCP。
簡單理解，MCP可以視其為AI 時代的“萬能插座”。通過MCP，大模型可以輕松調用各類外部數據源和工具，實現與外界的“一鍵互聯”，這將極大地提升AI應用及各類Agent（智能體）的開發效率。事實上，在百度之前，阿里、騰訊、字節跳動等多家互聯網巨頭均已支持MCP。這個原本在開發者群體小范圍流行的技術術語如今化身新晉“頂流”，成為了各個廠商競逐的新戰場。隨著MCP的生態逐步建立與日漸繁榮，AI智能體應用有望走向“百花齊放”。
AI時代的“萬能插座”
“MCP的出現，類似于通信的TCP/IP協議，將推動AI數字原生的出現。”國盛證券研究所副所長、通信行業首席分析師宋嘉吉表示。在互聯網時代，TCP/IP作為基礎的數據通信協議，使不同設備之間能夠實現數據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據與工具提供了“一鍵互聯”的可能。
“本質上，MCP是一種技術協議、一種Agent（智能體）開發過程中共同約定的規范，就好比秦始皇時期的‘書同文，車同軌’。在統一的標準和規范下，大家協作的效率將大幅提高。”一名資深的AI業內人士告訴記者，MCP并非最近才出現的新事物，其最早由美國知名大模型創業公司Anthropic于去年11月發布，致力于降低大模型使用外部數據與工具的成本。
MCP最初發布時不溫不火，直到今年2月，一款名為Manus的國產通用型AI智能體橫空出世。從自動訂票、生成旅行攻略到制作網站，Manus能夠根據人類指令自主執行復雜任務并交付結果，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。盡管其創始人回應稱Manus立項開發時MCP尚未推出，因此并未采用這一協議，而是使用了其他的代碼方法來實現多工具的調用，但Manus還是讓人們看到了智能體的價值以及MCP的意義。
“在MCP出現前，大模型要調用外部工具成本較高，例如，用戶需要使用大模型預訂航班和酒店，并獲得郵件確認，（完成這一指令）大模型需要分別調用航空公司、酒店和郵箱等應用的API（應用程序接口），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需要不同的鑰匙。”宋嘉吉表示，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。
統一標準的好處是可以減少重復開發和建設，避免外部代碼的重復編寫，從而大幅提升開發效率并降低開發成本。只要符合并支持MCP標準，所有工具都能實現“即插即用”，這能夠支持開發者更快地構建更強大的AI應用。銀河證券研報指出，MCP有望推動AI智能體應用從單純的信息咨詢推送能力升級為執行應用的能力，推動AI智能體構建更為豐富復雜的應用生態。
互聯網巨頭全面入場
2025年被視為AI智能體的元年。MCP作為一種標準協議，能夠極大解決智能體開發中調用外部工具的技術成本過高、效率過低的問題，因而也成為最近一段時間以來互聯網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，成為國內首家兼容MCP的地圖服務商；4月9日，阿里云百煉上線業界首個全生命周期的MCP服務；4月14日，騰訊云宣布大模型知識引擎升級支持MCP協議；4月18日，字節跳動AI應用開發平臺扣子空間開啟內測，據悉，平臺集成MCP擴展體系，內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。
“阿里云是國內頭部大模型廠商，擁有全棧自研通義千問模型，也是國內第一的云服務廠商，我們認為這是做好Agent+MCP落地的必要條件。”阿里云百煉高級產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雜的任務、工具進行調度；充足的云計算資源則保證了MCP的服務是穩定、可用、高效的。
具體來看，阿里云百煉平臺集成了阿里云函數計算、200多款業界領先的大模型、近百款主流MCP服務，全面解決智能體開發所需的算力資源、大模型資源和應用工具鏈等，無需用戶管理資源、開發部署、工程運維等工作，大幅降低Agent的開發門檻。“舉個例子，有用戶在百煉平臺上使用博查MCP服務和通義千問大模型，搭建了一個既能高效查詢海量數據，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。”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等大模型的聯網搜索功能。阿里云百煉目前已部署了博查MCP服務，而聯網搜索是許多智能體在執行任務過程中必須調用的基礎工具，這一工具將避免大量的重復代碼編寫工作。
此外，互聯網巨頭全面支持MCP，其廣泛的業務條線與應用生態體系使智能體擁有了豐富的可調用工具。例如，支付寶在4月15日推出了國內首個“支付MCP Server”，為AI智能體提供了原生的支付能力支持。業內人士分析稱，有了支付寶的MCP服務，開發者在開發各類服務應用的支付環節時，流程就將大大縮短，在智能體內就能夠輕松實現用支付寶完成查詢、交易、退款等一系列閉環操作，從而打通商業閉環的“最后一公里”。
前述資深的AI業內人士表示，在MCP的加持下，其構建相同功能的智能體，手寫代碼的數量由原先的3000多行銳減至不到500行，MCP為智能體開發效率帶來了質的飛躍。“我們MCP服務上線一周內，開通用戶數已經過萬，并且基于MCP服務構建不同場景智能體，同時很多阿里云的客戶和伙伴也加入MCP的生態中來。”徐志遠透露，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、盈米基金等數十個云端MCP服務，更多的服務商逐步入駐上線中，未來將進一步豐富生態供給，加速AI應用落地。
仍處于快速演進期
業內的普遍共識是，MCP為AI模型與不同數據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用的“密鑰”。隨著各大互聯網公司的入場與布局，MCP的生態邊界也將得到進一步拓展。不過，智能體的發展仍處于早期階段，與之相應，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（函數調用），以此幫助開發者將大模型與外部函數或工具集成。“ Function Calling是一個很不錯的設計，自誕生以來一直被業界奉為圭臬。但唯一的問題是編寫外部函數的工作量實在太大了，伴隨著技術的發展，智能體的復雜度越來越高，開發難度需求更是呈指數級上升。”前述資深的AI業內人士說，而MCP的優勢在于統一了各家大模型原本差異化的 Function Calling 標準，形成通用協議。
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議Agent2Agent Protocol（ A2A），旨在打破當前智能體之間的壁壘，實現不同廠商、不同框架構建的智能體之間的相互通信與協作。一時之間，“MCP過時了”的說法出現在開發者社區中，有人認為MCP可能只是一種過渡性的技術，會成為一段時間內曇花一現的事物。
對此，國盛證券研報認為，Agent通信協議之爭并未結束。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與外部工具和數據的互聯，但在“工具也可能被封裝為Agent”的復雜局勢下，兩者功能必有一定重疊，但這種競爭有助于降低大模型調用外部工具與通信的成本。
“其實MCP也好，A2A也好，協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的連接難度，最終還是為了釋放AI生產力，加速應用的爆發。”徐志遠說，MCP是整個大模型發展階段的天然產物，即使今天沒有MCP，也有其他的協議來實現這一步。
徐志遠進一步指出，當前MCP還存在很多問題，比如統一鑒權、安全防護、穩定長連接、多租戶管理等。“從我個人觀點上看，當前存在的問題并不可怕，反而反映了開發者和實際業務落地中真實存在的需求，最近大家也看到MCP的協議演進在持續進行中。本身它作為開源的協議，隨著技術和生態的發展，也會不斷迭代改進，之后將逐步達到相對穩定的狀態。”徐志遠說。
校對：楊立林
