AI“新晋顶流”！

4月29日，阿里发布并开源了新一代通义千问模型Qwen3，其不仅以更高的性能、更低的成本而备受关注，而且还强化了对MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的支持。这意味着开发者可以基于Qwen3大模型轻松调用各类外部数据源与工具，实现更低成本、高效地开发Agent（智能体）。

一些业内人士已经迫不及待地用Qwen3构建应用了。火星电波创始人、前MiniMax海螺AI产品负责人冯雷创建了一个网页，成功地调用了图片、音频、地图等各个MCP，很快就实现了提示词的效果。他在其个人社交平台上也分享了这一成果，并表示“MCP的原生支持非常重要”。

无独有偶，在4月25日举行的Create 2025百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏表示：“MCP让AI更懂外部世界、更容易获得信息、更自由地调用工具。我们认为MCP是AI发展的一大步，开发者要尽早地了解它、拥抱它。”大会期间，百度智能云正式发布国内首个企业级MCP服务，支持开发者全面拥抱MCP。

简单理解，MCP可以视其为AI 时代的“万能插座”。通过MCP，大模型可以轻松调用各类外部数据源和工具，实现与外界的“一键互联”，这将极大地提升AI应用及各类Agent（智能体）的开发效率。事实上，在百度之前，阿里、腾讯、字节跳动等多家互联网巨头均已支持MCP。这个原本在开发者群体小范围流行的技术术语如今化身新晋“顶流”，成为了各个厂商竞逐的新战场。随着MCP的生态逐步建立与日渐繁荣，AI智能体应用有望走向“百花齐放”。

AI时代的“万能插座”

“MCP的出现，类似于通信的TCP/IP协议，将推动AI数字原生的出现。”国盛证券研究所副所长、通信行业首席分析师宋嘉吉表示。在互联网时代，TCP/IP作为基础的数据通信协议，使不同设备之间能够实现数据的高效传输与无缝衔接。而在AI时代，MCP也扮演着类似的角色，为大模型对接外部的数据与工具提供了“一键互联”的可能。

“本质上，MCP是一种技术协议、一种Agent（智能体）开发过程中共同约定的规范，就好比秦始皇时期的‘书同文，车同轨’。在统一的标准和规范下，大家协作的效率将大幅提高。”一名资深的AI业内人士告诉记者，MCP并非最近才出现的新事物，其最早由美国知名大模型创业公司Anthropic于去年11月发布，致力于降低大模型使用外部数据与工具的成本。

MCP最初发布时不温不火，直到今年2月，一款名为Manus的国产通用型AI智能体横空出世。从自动订票、生成旅行攻略到制作网站，Manus能够根据人类指令自主执行复杂任务并交付结果，因不仅能聊天会思考，而且还会像人类一样“动手干活”而迅速走红。尽管其创始人回应称Manus立项开发时MCP尚未推出，因此并未采用这一协议，而是使用了其他的代码方法来实现多工具的调用，但Manus还是让人们看到了智能体的价值以及MCP的意义。

“在MCP出现前，大模型要调用外部工具成本较高，例如，用户需要使用大模型预订航班和酒店，并获得邮件确认，（完成这一指令）大模型需要分别调用航空公司、酒店和邮箱等应用的API（应用程序接口），每个API集成都意味着撰写单独的代码、文档、身份验证方法、错误处理和维护方式，相当于开启这些服务需要不同的钥匙。”宋嘉吉表示，而使用MCP后，则只需要对接/配置航空公司、酒店和邮箱的MCP服务器即可，就像把存储了航空公司、酒店和邮箱的U盘插进用户电脑的Type-C接口。

统一标准的好处是可以减少重复开发和建设，避免外部代码的重复编写，从而大幅提升开发效率并降低开发成本。只要符合并支持MCP标准，所有工具都能实现“即插即用”，这能够支持开发者更快地构建更强大的AI应用。银河证券研报指出，MCP有望推动AI智能体应用从单纯的信息咨询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。

互联网巨头全面入场

2025年被视为AI智能体的元年。MCP作为一种标准协议，能够极大解决智能体开发中调用外部工具的技术成本过高、效率过低的问题，因而也成为最近一段时间以来互联网巨头竞相追逐的新风口。

3月21日，百度地图宣布其核心API全面兼容MCP，成为国内首家兼容MCP的地图服务商；4月9日，阿里云百炼上线业界首个全生命周期的MCP服务；4月14日，腾讯云宣布大模型知识引擎升级支持MCP协议；4月18日，字节跳动AI应用开发平台扣子空间开启内测，据悉，平台集成MCP扩展体系，内测首期已支持飞书多维表格、高德地图、图像工具等高频组件接入。

“阿里云是国内头部大模型厂商，拥有全栈自研通义千问模型，也是国内第一的云服务厂商，我们认为这是做好Agent+MCP落地的必要条件。”阿里云百炼高级产品专家徐志远告诉记者，拥有强大的模型能力保证了能支持深度推理和对复杂的任务、工具进行调度；充足的云计算资源则保证了MCP的服务是稳定、可用、高效的。

具体来看，阿里云百炼平台集成了阿里云函数计算、200多款业界领先的大模型、近百款主流MCP服务，全面解决智能体开发所需的算力资源、大模型资源和应用工具链等，无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作，大幅降低Agent的开发门槛。“举个例子，有用户在百炼平台上使用博查MCP服务和通义千问大模型，搭建了一个既能高效查询海量数据(603138)，又能快速生成可视化图表的智能体。整体过程非常便捷，几分钟就完成了开发。”徐志远说。

徐志远所说的博查，是一个基于AI的搜索引擎，支撑了DeepSeek等大模型的联网搜索功能。阿里云百炼目前已部署了博查MCP服务，而联网搜索是许多智能体在执行任务过程中必须调用的基础工具，这一工具将避免大量的重复代码编写工作。

此外，互联网巨头全面支持MCP，其广泛的业务条线与应用生态体系使智能体拥有了丰富的可调用工具。例如，支付宝在4月15日推出了国内首个“支付MCP Server”，为AI智能体提供了原生的支付能力支持。业内人士分析称，有了支付宝的MCP服务，开发者在开发各类服务应用的支付环节时，流程就将大大缩短，在智能体内就能够轻松实现用支付宝完成查询、交易、退款等一系列闭环操作，从而打通商业闭环的“最后一公里”。

前述资深的AI业内人士表示，在MCP的加持下，其构建相同功能的智能体，手写代码的数量由原先的3000多行锐减至不到500行，MCP为智能体开发效率带来了质的飞跃。“我们MCP服务上线一周内，开通用户数已经过万，并且基于MCP服务构建不同场景智能体，同时很多阿里云的客户和伙伴也加入MCP的生态中来。”徐志远透露，近期阿里云百炼平台上线了包括百望财税、飞常准、博查搜索、盈米基金等数十个云端MCP服务，更多的服务商逐步入驻上线中，未来将进一步丰富生态供给，加速AI应用落地。

仍处于快速演进期

业内的普遍共识是，MCP为AI模型与不同数据源和工具进行通信提供了标准化方法，是加速将大模型落地应用的“密钥”。随着各大互联网公司的入场与布局，MCP的生态边界也将得到进一步拓展。不过，智能体的发展仍处于早期阶段，与之相应，MCP也并未固定成型，而是在快速演进的过程之中。

在MCP以前，OpenAI曾在2023年6月提出了Function Calling（函数调用），以此帮助开发者将大模型与外部函数或工具集成。“ Function Calling是一个很不错的设计，自诞生以来一直被业界奉为圭臬。但唯一的问题是编写外部函数的工作量实在太大了，伴随着技术的发展，智能体的复杂度越来越高，开发难度需求更是呈指数级上升。”前述资深的AI业内人士说，而MCP的优势在于统一了各家大模型原本差异化的 Function Calling 标准，形成通用协议。

在MCP之后，谷歌云则于4月初宣布开源首个标准智能体交互协议Agent2Agent Protocol（ A2A），旨在打破当前智能体之间的壁垒，实现不同厂商、不同框架构建的智能体之间的相互通信与协作。一时之间，“MCP过时了”的说法出现在开发者社区中，有人认为MCP可能只是一种过渡性的技术，会成为一段时间内昙花一现的事物。

对此，国盛证券研报认为，Agent通信协议之争并未结束。尽管A2A与MCP的目的有所不同，前者为Agent之间通信，而后者为Agent与外部工具和数据的互联，但在“工具也可能被封装为Agent”的复杂局势下，两者功能必有一定重叠，但这种竞争有助于降低大模型调用外部工具与通信的成本。

“其实MCP也好，A2A也好，协议本身并不具备绝对的独特性，更多是为模型提供一种更标准的连接方式，激活供给，降低模型与各类真实服务的连接难度，最终还是为了释放AI生产力，加速应用的爆发。”徐志远说，MCP是整个大模型发展阶段的天然产物，即使今天没有MCP，也有其他的协议来实现这一步。

徐志远进一步指出，当前MCP还存在很多问题，比如统一鉴权、安全防护、稳定长连接、多租户管理等。“从我个人观点上看，当前存在的问题并不可怕，反而反映了开发者和实际业务落地中真实存在的需求，最近大家也看到MCP的协议演进在持续进行中。本身它作为开源的协议，随着技术和生态的发展，也会不断迭代改进，之后将逐步达到相对稳定的状态。”徐志远说。

校对：杨立林

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