當地時間2025年2月27日，馬來西亞吉隆坡，阿里巴巴集團雲計算部門開發的Qwen AI大型語言模型（LLM）用戶查詢流程圖在阿里雲AI技術日活動上展示。視覺中國/圖
2025年春，AI世界再次開卷新概念。
相較於此前圍繞模型能力的迭代競速，全球互聯網大廠開始將目光轉向模型應用中的一項通用標準——MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）。
2024年11月，開發Claude大模型的美國AI公司Anthropic推出了開源標準MCP，旨在解決AI Agents（智能體）在訪問外部數據和工具時面臨的數據隔絕和信息孤島問題。
智能體是先進的AI系統，可根據高級目標自主進行推理，制定計劃並執行複雜任務。
如多家支付巨頭宣布入局AI智能體。Visa設想的未來圖景是，隨著用戶建立起信任，AI將擁有更多交易自主權。比如，用戶只需下達一句指令：「最多花1500美元買一張去××的機票」，AI即可自動完成全流程操作。
近兩個月來，從Open AI到微軟，再到中國的阿里、騰訊、位元組、百度，互聯網巨頭接連啟動了對MCP的部署。一個原本只在技術社區里低調傳播的概念，開始走向產業聚光燈中心。
MCP被視為智能體普及的關鍵支撐,到底解決了什麼問題？為何此時成為巨頭們集體押注的新支點？是否能推動大模型真正成為通用工具？
「DIY自己的Manus」
「可以理解為智能體時代的HTTP協議。」占冰強向南方周末記者打比方。他是AIGC開發者社區AIGCLINK的發起人，也是行行AI公司的合伙人。
占冰強解釋，在互聯網時代，網站是核心主體，得益於HTTP協議，人們能夠藉助瀏覽器便捷地訪問各類網站。在如今的AI時代，智能體成為新的主體，他們要連接各種工具、獲取服務資源、調用數據信息，MCP協議就是實現這一切的關鍵橋樑。
傳統意義上，大模型與外部世界之間的互動依賴API介面，但在沒有統一協議的情況下，不同廠商各自為政，開發者往往需要為每一個服務單獨適配介面、處理參數和許可權，重複勞動成本極高。
MCP本身並不負責數據傳輸，其核心意義在於為大模型、智能體與數據源、工具、服務等外部系統建立標準化的連接通道。
平台方如阿里雲、百度千帆扮演「服務市場」的角色，聚合大量MCP Server，並提供部署、調用、管理能力。大模型如Claude、通義千問，則是「執行中樞」，對接用戶指令，解析任務並調度MCP服務。
MCP Server通常由服務提供方構建，如各類軟體應用，它們將自身服務能力封裝為可供大模型理解和調度的標準單元，可以讓AI大模型以標準化的方式訪問各種數據源和工具，實現大模型與各種數據、功能之間的聯通。
用戶或開發者在大模型上接入MCP Server，就可以構建一個定製的智能體。
「更簡單一點說，每個人都能通過MCP，DIY一個屬於自己的Manus。」占冰強說。
已有先行者開始試水。
作為國內首批推出MCP服務的機構之一，盈米基金於2024年4月初上線了名為「且慢」的MCP Server，封裝了包括基金歷史凈值查詢、基金風險分析、組合診斷分析等在內的29項金融工具能力，並上線阿里雲百鍊平台。
盈米基金是一家成立於2015年的獨立基金銷售機構，2019年獲批成為首批基金投顧業務試點機構之一。
盈米基金副總裁、且慢業務負責人林傑才向南方周末記者解釋，「我們可以把自己想像成一個AI，接到分析基金產品的任務，此時我們沒有最新和歷史數據，也沒有專業分析方法，只能藉由過往訓練數據或者聯網搜索，得到一個『拼湊』的分析結果，效果往往不佳。而通過MCP Server，通用大模型就能與專業的財富管理工具進行協同合作，確保數據的時效與準確性，為客戶提供高質量的專業金融服務。」
盈米基金方面透露，且慢內測階段就接到一百多個機構跟個人的試用申請，目前主要用戶為資深投資者、投資顧問和金融行業的開發者、業務人員等，他們希望通過MCP服務獲得工作輔助或解決個性化投資問題，典型場景包括提高報告生產效率，做投資策略分析等。
填補「最後一公里」
在模型能力日趨成熟的當下，如何真正將「會說話的模型」轉化為「能辦事的智能體」，成為各大AI公司普遍面對的現實挑戰。MCP的出現，有望彌補這一執行斷層。
「若將大模型比喻為智能體的大腦，那MCP則提供了一套『可感知、可執行』的外部介面體系。」在占冰強看來，大模型專註於基礎能力，而MCP填補了大模型在場景應用中的「最後一公里」。
在不久前舉行的Create2025百度AI開發者大會上，百度推出了全球首個電商交易類MCP服務。
百度優選開放平台負責人錢立偉向南方周末記者介紹，在百度智能雲千帆平台上，開發者可以添加百度AI搜索和百度優選的MCP Server，讓對話式導購智能體實現智能推薦、一鍵下單等。
錢立偉認為，MCP不僅優化了開發流程，還將改變用戶體驗和平台效率。隨著更多電商平台跟進開放、更多開發者基於智能體平台開發面向C端用戶的產品，既會豐富平台上的商品種類和流量，也會提高用戶滿意度和商家轉化率，實現多方共贏。
「只有形成共識，才能形成生態。」阿里雲百鍊產品專家徐志遠對南方周末記者表示，MCP正是共識，它的出現讓智能體的爆發具備了可能性。
徐志遠認為，MCP還為大模型提供了更清晰、更低成本的驗證環境和迭代路徑，使大模型能夠更好地服務於真實世界。
不過，從目前的實踐來看，不同大模型對MCP工具的調用能力有差異。占冰強認為，「這也將成為各家大模型PK的一個指標。」MCP不只是一個協議，它也反過來考驗模型的推理、編碼與調度等能力。
有業內人士向南方周末記者表示，不同模型對MCP調用的效果存在細微差異。總的來說，在Claude上的應用會更順滑，在國內，阿里通義上的應用表現也很不錯。
4月29日，阿里發布了新一代Qwen3系列大模型，覆蓋8個不同尺寸和類型的模型版本，全部開源，並「原生支持」MCP。
徐志遠解釋，作為協議本身，MCP被大多數模型支持。但Qwen3在訓練過程中重點加強了對MCP的調度能力，以及上下文長度適應性，使其更好地支持MCP。
這種「原生支持」，也被阿里認為是其與友商在MCP布局上的核心差異之一。
此外，徐志遠稱，作為雲服務商，阿里雲可以讓用戶在雲上託管MCP服務，使用戶以低成本實現MCP全生命周期管理，打通從開發、部署到上架、使用的整個鏈路。
他透露，目前在阿里雲MCP服務平台上，最受歡迎的三類分別為高德地圖、網頁生成類及信息搜索類MCP服務。「大多數用戶會先從較為簡單便捷的地圖入手，有用戶拿它生成約會指南、咖啡店推薦等。」
網頁生成類服務同樣受到歡迎。開發者無需編寫代碼，通過簡單提示詞調用MCP Server，即可自動生成帶有圖文結構的網頁內容。「現在的開發者傾向於向用戶呈現更為可視化的內容。」
除了通用搜索服務，垂類信息的查詢服務流量上升趨勢也很快，如廣發證券MCP提供的證券查詢。
徐志遠也有相關實踐。他分享稱，自己基於盈米基金的MCP Server構建了一個小的智能體，每天早上會自動推送過去一周內收益率最高的基金列表，「用兩句提示詞加一個MCP服務就可以實現」。
未來是否會出現超級智能體，可提供大眾生活中所需的一切服務和應用？
占冰強認為，並不排除這種可能性，根據用戶的一句自然語言請求，智能體就能自動調用合適的MCP並組合完成任務，提供一站式服務。但他同樣認為，通用型智能體和垂直領域的智能體將會同時存在。
當前，MCP的發展才剛剛開始，仍需不斷完善。
「數據安全是今天所有MCP服務供應商都亟須解決的問題。」徐志遠提醒，目前MCP協議還未形成足夠安全健全的身份驗證機制，存在數據安全和數據投毒風險。
不過他認為，隨著整個MCP社區逐漸成熟，未來MCP也將形成類似HTTPS那樣的通用安全協議。「為降低潛在風險，目前阿里雲平台上MCP頭部服務商都對上線的MCP服務做了二次加密和健全。」
2025年4月25日，以「模型的世界，應用的天下」為主題的Create 2025 百度AI開發者大會在湖北武漢召開。視覺中國/圖
AI生態卡位戰
AI智能體尚未全面普及，MCP已先一步成為大廠們爭奪的「流量入口」。國內外大廠的集體入局，看似同步，卻在路徑選擇和策略節奏上顯現分化。
占冰強分析，國內大廠快速布局MCP的原因有兩個。一是搶佔智能體時代的行業生態位；二是通過MCP解決數據孤島問題，打破各家公司之間的孤立狀態，形成數據互通的生態系統。
第三個推動力則是「大勢所趨」。占冰強表示，至少有60%以上的國際主流廠商都已經支持MCP，就像當年互聯網普及HTTP協議一樣，現在支持MCP意味著拿到進入新生態的門票。
阿里是國內最早宣布支持MCP的大廠。
徐志遠解釋，MCP代表了雙邊業務，一邊鏈接模型，另一邊鏈接具體服務商。首先，阿里擁有較好的技術模型，如已開源的Qwen3；其次，阿里擁有豐富的生態合作夥伴資源，包括來自阿里內部和外部的大量服務商，通過MCP協議，能夠將其傳統的業務實現AI驅動轉型。
占冰強觀察到，相比於國外互聯網大廠，國內大廠更聚焦於構建MCP Server市場平台，以聚合流量入口。
目前，阿里雲百鍊平台、阿里旗下開源AI模型社區魔搭社區、騰訊雲、百度搜索開放平台等都推出了自己的MCP應用市場。
全球最受歡迎的MCP應用市場MCP.so亦出自一名中國獨立開發者「艾逗筆」，此前他曾為騰訊高級工程師。目前MCP.so上收錄了超過11000個MCP Server。魔搭社區收錄了2900餘個。
阿里雲百鍊平台目前對於MCP Server的上架處於相對精選的模式。徐志遠透露，上架機會更多面向能提供企業級服務的阿里合作夥伴，以確保MCP服務的安全和穩定。5月將逐步向中小企業和創業公司開放上架。預計到雲棲大會後，個人開發者的MCP服務也有機會上架阿里雲平台。
目前，阿里雲百鍊作為MCP服務平台，尚未對服務商收費。徐志遠透露，如果未來AI生態發展繁榮，供應商收益顯著提高，大模型、開發者、供應商都可以形成正向循環時，再考慮制定相應收費策略。
「今天大家關注的不是MCP服務的入口，而是AI的流量入口到底在哪兒。大廠一定在爭奪AI流量入口，說不爭也沒人信。」
他認為，最終的入口還沒出現，相較於搶佔入口，阿里雲更想做AI時代的基礎設施。因為不論入口在哪兒，都離不開基礎設施的支持。
大廠業務多元，布局MCP會否與現有生態架構產生衝突？
徐志遠坦言，沒有標準答案。對於提供標準化服務的業務，如高德地圖，MCP服務通過提供新的流量入口，可使兩個入口同時帶來正向收益，實現互補。
然而，對於內容型或資源敏感型業務，新入口的增加可能稀釋原有內容稀缺性、敏感資源外泄等問題，造成內部業務與MCP服務之間的衝突。這些業務短期內也不適合直接利用廣義的MCP服務。
這也引出另一個爭議點，軟體服務商是否願意在MCP服務中成為大模型廠商的「下游」？
徐志遠對此持開放態度。他認為確實有軟體廠商希望掌握流量入口，避免成為被調用的一方。但回顧過往歷史，入口終將剩下少數幾家，於是便會產生所謂「超級入口」和垂直流量之間的博弈。
「有能力的服務商完全可以兩條腿走路，一方面自己做入口，另一方面把服務能力標準化後供給模型廠商。」徐志遠說。
南方周末記者 施璇
責編 馮葉
