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深耕商務(wù)建站與企業(yè)官網(wǎng)運(yùn)營的一線實(shí)戰(zhàn)洞察。

MCP爆火背后:AI Agent的生產(chǎn)力時(shí)代來了嗎?

MCP爆火背后:AI Agent的生產(chǎn)力時(shí)代來了嗎? 在 2024 年 7 月的時(shí)候, 于美國加州舊金山的一處辦公區(qū)域內(nèi), 工程師 David Soria Parra 神情沮喪地注視著顯示屏。當(dāng)他思索怎么使更多員工深度融合現(xiàn)有的模型之際, 卻發(fā)覺由于功能存在局限, 沒辦法進(jìn)行拓展, 并且 IDE 又欠缺實(shí)用功能, 使得自己只能在這兩者之間來回復(fù)制內(nèi)容, 特別麻煩。我察覺到這是一個(gè)屬于 “MxN” 的問題, 也就是說, 是諸多應(yīng)用程序跟多種集成所構(gòu)成的難題, 然而運(yùn)用一種協(xié)議去解決是再恰當(dāng)不過的事情。幾周時(shí)間里反復(fù)思索琢磨后, David產(chǎn)生了這樣一個(gè)想法, 要去做一個(gè)類似于LSP的事物, 將那種名為「AI應(yīng)用與擴(kuò)展之間的通信」的情況實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化, 隨后他尋覓到了工程師, 兩人意見一致, 緊接著就開始動(dòng)手構(gòu)建。4個(gè)月之后, 這個(gè)念頭被予以產(chǎn)品化, 放置在了大眾眼前, 這便是MCP。當(dāng)下, MCP在各個(gè)平臺(tái)被大量討論, 眾多大模型服務(wù)商接連宣布支持MCP, 于二級(jí)市場, MCP概念股被炒作得十分火爆。在狂熱的狀態(tài)之下, 許多疑問持續(xù)不斷地冒了出來, MCP為什么能夠爆火, 它可不可以成為實(shí)際的通用標(biāo)準(zhǔn), 眾多大模型廠商紛紛接入的背后 , 所擁有的商業(yè)邏輯時(shí)怎樣的, 除此之外在MCP爆火后面, 是不是意味著AI Agent的生產(chǎn)力時(shí)代確實(shí)到來了?MCPAI 應(yīng)用程序的「USB-C 接口」在長久以來的情況中, AI模型去和外部工具進(jìn)行集成這件事, 一直都面臨著雙重性質(zhì)的挑戰(zhàn), 那就是, 定制化開發(fā)的時(shí)候成本是非常高昂的, 并且系統(tǒng)的穩(wěn)定性是不容易得到保障的。在傳統(tǒng)的模式環(huán)境之下, 開發(fā)者是需要針對(duì)每一個(gè)新接入進(jìn)來的工具或者是數(shù)據(jù)源去開發(fā)專門的接口的, 這樣一種“一對(duì)一”的適配方式, 不但導(dǎo)致了資源出現(xiàn)浪費(fèi)的情況, 更是造成了系統(tǒng)架構(gòu)存在著脆弱性。MCP 協(xié)議的誕生為的就是解決這些痛點(diǎn)。它的核心價(jià)值在于標(biāo)準(zhǔn)化交互規(guī)則, 也就是借助MCP, 開發(fā)者只要讓模型以及工具各自遵循協(xié)議標(biāo)準(zhǔn), 便能夠達(dá)成即插即用, 把原本那種“M×N”的集成復(fù)雜度變革為“MN”, 如此一來, AI模型就能夠經(jīng)由MCP直接去調(diào)用數(shù)據(jù)庫、云服務(wù)乃至本地應(yīng)用, 而無需針對(duì)每個(gè)工具專門開發(fā)適配層。自當(dāng)下予以觀察, 于實(shí)踐這一范疇, MCP已呈現(xiàn)出強(qiáng)勁之生態(tài)整合能力。例如, 桌面應(yīng)用, 通過 MCP 服務(wù)器連接本地文件系統(tǒng), 這樣 AI 助手就能直接讀取文檔內(nèi)容并生成上下文相關(guān)回答開發(fā)工具, 則通過安裝多個(gè) MCP 服務(wù)器, 像 Slack 等來在 IDE 內(nèi)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的無縫切換。MCP好像正一點(diǎn)點(diǎn)兒地變成嘴里所描述的那般模樣, 即: “我們認(rèn)可把MCP類比作仿若AI應(yīng)用程序的USB-C接口是確切的, 它乃連接整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的通用接口?!薄2贿^, 從MCP發(fā)布開始, 到爆發(fā)為止, 當(dāng)中還存在著一段很長的故事, 并且這段故事是十分重要的, 是需要講述出來的。在2024年11月的時(shí)候, MCP發(fā)布了, 它很快就引起了業(yè)內(nèi)開發(fā)者以及企業(yè)們的關(guān)注, 然而, 它并不像現(xiàn)在這樣火熱, 這是由于當(dāng)時(shí)人們對(duì)于智能體的價(jià)值并不明確, 也就是說, 就算解決了Agent“M×N”的集成復(fù)雜性, AI生產(chǎn)力是否會(huì)爆發(fā), 誰也不清楚。處于這種不清晰狀態(tài)之中, 主要緣由是在大模型技術(shù)持續(xù)升級(jí)迭代的當(dāng)下, 應(yīng)用方面遲遲沒有積極行動(dòng)起來所導(dǎo)致的落地難題除此之外, 互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)也充滿了關(guān)于智能體的各種各樣的聲音, 這使得人們對(duì)于AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中能夠達(dá)成怎樣的落地果效, 信心不足, 甚至可以說是看不到樂觀前景就算是當(dāng)前市場上面已經(jīng)已然出現(xiàn)了還算不錯(cuò)的趨向于落地的方向及應(yīng)用, 然而AI技術(shù)到底是切實(shí)地轉(zhuǎn)化成了生產(chǎn)力, 還是僅僅浮于表面無法進(jìn)行有效決策, 實(shí)在難以分辨清楚, 這是需要耗費(fèi)大量時(shí)間才能夠得到驗(yàn)證的。事情的變化出現(xiàn)于, 叫做Manus的框架被發(fā)布, 以及, 一個(gè)名為的主體公開宣布下場去支持MCP這事上。Manus呈現(xiàn)出的多Agent協(xié)同能力, *闡釋了用戶對(duì)于AI生產(chǎn)力的*期望。當(dāng)MCP通過聊天界面達(dá)成“對(duì)話即操作”的創(chuàng)新體驗(yàn), 也即使用者只需于輸入框內(nèi)下達(dá)指令, 便能夠直接引發(fā)文件管理、數(shù)據(jù)調(diào)取等系統(tǒng)級(jí)操作之際, 一場圍繞“AI真正能夠輔助完成實(shí)際工作”的認(rèn)知變革于此開啟。這種具有顛覆性的使用體驗(yàn), 反過來又進(jìn)一步促使 MCP 的熱度得到提升??梢赃@么講, Manus 的發(fā)布恰好是推動(dòng) MCP 走向走紅的關(guān)鍵因素。除了Manus這個(gè)被稱作“帶貨達(dá)人”給出其官宣并下場, 這一行為, 這也為 MCP 被抬升至“通用接口”的高位這件事, 推了一把力, 推動(dòng)了這件事的發(fā)生, 促使了這種情況的產(chǎn)生。2025年3月27日, 宣布對(duì)其核心開發(fā)工具作重大更新, 此更新正式支持MCP服務(wù)協(xié)議。該巨頭占據(jù)全球40%模型市場份額, 當(dāng)其宣布支持協(xié)議時(shí), 意味著MCP開始擁有類似HTTP的底層基礎(chǔ)設(shè)施性質(zhì), MCP正式進(jìn)入大眾視線范圍, 熱度持續(xù)升高, 呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)別上升。大家看到了, 使得“AI界HTTP”有成為現(xiàn)實(shí)的可能性。隨后, Cline等平臺(tái), 也先后接入了MCP協(xié)議, MCP所打造的Agent生態(tài), 慢慢壯大起來。MCP 來了Agent 生態(tài)還會(huì)遠(yuǎn)嗎MCP真的能成為未來AI交互事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)嗎3月11日, 聯(lián)合創(chuàng)始人Chase, 與負(fù)責(zé)人Nuno, 圍繞MCP是否會(huì)成為未來AI交互事實(shí)標(biāo)準(zhǔn), 展開了激烈辯論, 辯論雖尚無結(jié)論, 卻在很大程度上, 激發(fā)了大家對(duì)于MCP的想象空間。需要留意的是, 此時(shí)這場辯論正在推行, 并且在網(wǎng)絡(luò)之上已然展開了投票。投票所呈現(xiàn)的結(jié)果, 令人始料不及: 有著40%的參與者對(duì)MCP成為未來標(biāo)準(zhǔn)予以支持。于這場投票里頭, 那其余的百分之六十未進(jìn)行投票的人, 致使MCP朝著未來AI交互事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的此條道路前行時(shí), 顯得并非通暢。他們的顧慮是什么最值得被提及的, 就是技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和商業(yè)利益出現(xiàn)的割裂, 從MCP發(fā)布之后, 國內(nèi)外玩家們的舉動(dòng)就能看出這一點(diǎn)。MCP發(fā)布后沒過多久, 便展開了一項(xiàng)A2AAgent to Agent相關(guān)行動(dòng)。要是講 MCP 給單個(gè)智能體做好了鋪墊, 使得它們可以便利地抵達(dá)各個(gè)“資源點(diǎn)”, 那么 A2A 的目的便是搭建一個(gè)連通這些智能體的巨大通信網(wǎng)絡(luò) , 讓它們能夠相互“對(duì)話”, 協(xié)同展開工作。實(shí)際上, 從最基礎(chǔ)的層面去看, 不管是MCP, 又或者是A2A, 從本質(zhì)角度而言, 它們都是Agent生態(tài)的搶奪行為。那么在這個(gè)時(shí)刻國內(nèi)市場又呈現(xiàn)出怎樣的趨勢(shì)呢詳細(xì)地講, 更多的行為聚焦于大模型廠商, 自4月開始, 阿里表明支持MCP協(xié)議, 緊接著, 騰訊也同步進(jìn)行了此事, 后來, 百度緊隨其后同樣宣布支持該協(xié)議。在此之中, 阿里云百煉平臺(tái)于4月9日上線了業(yè)界那種全生命周期的MCP服務(wù), 該服務(wù)集成了高德地圖、無影云桌面等50余款工具, 僅需5分鐘就能生成專屬Agent。而支付寶聯(lián)合魔搭社區(qū)率先在國內(nèi)推出了“支付MCP ”服務(wù), 借助此服務(wù)能讓AI智能體一鍵接入支付能力。4月14日, 騰訊云, 去升級(jí)大模型知識(shí)引擎, 以此來支持調(diào)用MCP插件, 還接入騰訊位置服務(wù)與微信讀書等諸多生態(tài)工具4月16日, 支付寶, 推出“支付MCP”這款產(chǎn)品了, 憑借此開發(fā)者能通過自然語言指令迅速接入支付功能, 成功打通AI服務(wù)商業(yè)化閉環(huán)4月25日, 百度, 宣布全面去兼容MCP協(xié)議, 而后推出全球電子商務(wù)交易MCP及搜索MCP服務(wù), 而且在他們的智能云千帆平臺(tái), 已經(jīng)接入第三方MCP, 其搜索平臺(tái)索引全網(wǎng)資源從而降低開發(fā)成本。能發(fā)覺, 國內(nèi)大模型廠商的MCP玩法, 屬于一個(gè)“全閉環(huán)”。如, 阿里云百煉平臺(tái)將MCP服務(wù)同高德地圖集成。還有, 騰訊云對(duì)調(diào)用MCP插件提供支持, 使之與微信讀書等生態(tài)接入。另外, 百度推出搜索MCP服務(wù), 這些都借由MCP發(fā)揮自身長板優(yōu)勢(shì), 加固自身生態(tài)壁壘。這種戰(zhàn)略選擇背后有深刻的商業(yè)邏輯。要去設(shè)想一下要是說阿里云平臺(tái)具備把百度地圖服務(wù)允許調(diào)用的情況, 又或者是騰訊生態(tài)朝著外面的模型把核心數(shù)據(jù)接口進(jìn)行開放, 那么各個(gè)廠商花費(fèi)心力去構(gòu)建出來的數(shù)據(jù)以及生態(tài)護(hù)城河所帶來的差異化優(yōu)勢(shì), 或許將會(huì)被瓦解消除。正是這樣一種對(duì)于“連接權(quán)”的掌控方面的需求, 讓MCP在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化呈現(xiàn)出來的表象之下, 正在悄悄地開展著人工智能時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施控制權(quán)的重新進(jìn)行分配。表面上, MCP借助統(tǒng)一接口規(guī)范推動(dòng)著技術(shù)協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程, 這種矛盾的張力正在顯現(xiàn), 實(shí)質(zhì)上, 每個(gè)平臺(tái)都在憑借私有化協(xié)議定義自己的連接規(guī)則。這種開放協(xié)議的情況, 與生態(tài)是相互割裂的, 必定會(huì)成為一種深層障礙去對(duì)MCP走向真正通用標(biāo)準(zhǔn)形成制約。AI 產(chǎn)業(yè)落地浪潮里再看 MCP 真實(shí)的價(jià)值也許在將來不會(huì)出現(xiàn)那種的“統(tǒng)一協(xié)議”, 可是由MCP所引發(fā)的這場標(biāo)準(zhǔn)方面的革命, 已然為AI生產(chǎn)力的爆發(fā)開啟了關(guān)卡。就當(dāng)下情形而言, 每一個(gè)具備大規(guī)模模型的廠商, 都借助 MCP 協(xié)議來搭建自身的“生態(tài)飛地”, 這樣的“全閉環(huán)”策略, 會(huì)使 Agent 生態(tài)碎片化的深層矛盾顯現(xiàn)出來。然而, 它也能夠把生態(tài)建設(shè)者所積累的能力予以釋放, 迅速構(gòu)建起應(yīng)用矩陣, 進(jìn)而推動(dòng)人工智能實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用。比方說大廠以往具備的優(yōu)勢(shì), 像是支付寶的支付技術(shù), 還有用戶規(guī)模以及風(fēng)控能力, 原本是局限在自身業(yè)務(wù)范疇之內(nèi)的, 然而借助標(biāo)準(zhǔn)化接口, 也就是 MCP 開放之后, 這些能力能夠被更多的外部開發(fā)者加以調(diào)用, 舉例來講, 其他公司的 AI Agent 不用自己去構(gòu)建支付系統(tǒng), 而是直接調(diào)用支付寶的接口。進(jìn)而還能夠吸引更多的參與者去運(yùn)用大廠的基礎(chǔ)設(shè)施, 形成那種依賴性以及網(wǎng)絡(luò)效應(yīng), 從而擴(kuò)大生態(tài)方面的影響力。這種“圈地式創(chuàng)新”, 于一定程度范圍之內(nèi), 促使AI技術(shù)之產(chǎn)業(yè)滲透得以加速推進(jìn)。站在這個(gè)視角去瞧, 也許會(huì)推動(dòng)往后的 Agent 生態(tài)展現(xiàn)出“有限開放”的態(tài)勢(shì)。換句話說, 關(guān)鍵的是核心數(shù)據(jù)接口依然會(huì)被那些大型企業(yè)緊緊把控著, 然而在并非核心的領(lǐng)域范圍之內(nèi), 憑借技術(shù)社區(qū)所產(chǎn)生的促進(jìn)作用以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)的介入干預(yù)現(xiàn)象, 或許會(huì)一步步地構(gòu)成跨越各平臺(tái)的那種“微小標(biāo)準(zhǔn)”。這樣的一種“有一定限制的開放方式”不僅能夠保障廠商的生態(tài)方面的利益, 而且還能夠防止出現(xiàn)完全決裂斷開狀態(tài)的技術(shù)生態(tài)環(huán)境。處于這個(gè)進(jìn)程里, MCP 的價(jià)值會(huì)由“通用接口”轉(zhuǎn)變而來成為“生態(tài)連接器”。其終止追尋變成?那般的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)度, 轉(zhuǎn)而身為不同生態(tài)彼此對(duì)話的要道。當(dāng)開發(fā)者借助MCP可以輕易達(dá)成跨生態(tài)的Agent協(xié)作之時(shí), 當(dāng)用戶于不同平臺(tái)之間亳無阻礙地切換智能體服務(wù)之際, Agent生態(tài)才會(huì)切實(shí)迎來它的黃金時(shí)期。然而構(gòu)成這所有狀況的先決條件, 是該行業(yè)是不是能夠于商業(yè)收益與技術(shù)愿景之間尋覓到那種細(xì)致入微的平衡狀態(tài)。這屬于MCP在工具自身具備的價(jià)值以外所引發(fā)的改變。實(shí)際上, Agent生態(tài)的構(gòu)建, 并非取決于某一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的問世, 人工智能的實(shí)際應(yīng)用, 同樣不是依賴于某一個(gè)環(huán)節(jié)的貫通實(shí)現(xiàn), 而是依靠共識(shí)。猶若工程師David當(dāng)初所設(shè)想那般, 我們需求的不光是“插座”, 更缺一個(gè)促使插座們相互兼容的“電網(wǎng)”。并且這個(gè)電網(wǎng), 不但需要技術(shù)共識(shí), 還得有一場關(guān)于AI時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)則的全球范疇對(duì)話。當(dāng)下, AI 技術(shù)處于快速迭代的狀態(tài)在 MCP 的“催化”作用之下, 廠商們正在加快這種技術(shù)共識(shí)統(tǒng)一的速度。本文經(jīng)由投資界的合作伙伴產(chǎn)業(yè)家所授權(quán)予以發(fā)布, 此平臺(tái)僅僅是提供信息存儲(chǔ)方面的服務(wù)之所。要是存在著任何的疑問, 那么請(qǐng)與投資界取得聯(lián)系, 并對(duì)相關(guān)事宜加以處理。
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