近期，阿里云、谷歌、腾讯等企业纷纷宣布支持MCP协议，标志着AI领域的一项重要进展。MCP（Model Context Protocol）由Anthropic推出，旨在解决AI模型与外部工具、数据源交互的碎片化问题，建立安全双向连接。

核心优势‌：

标准化接口‌：MCP作为“万能插座”，使各种需求通过标准化接口实现即插即用，显著提升AI智能体开发效率。

灵活扩展‌：支持任何遵循MCP协议的模型切换，不限于特定AI模型，促进生态多样化。

简化集成‌：相比传统API，MCP简化集成流程，支持动态发现工具、双向通信，降低开发门槛。

行业影响‌：

加速商业化落地‌：MCP的推广加速了AI智能体从开发到商业化的进程，多家互联网巨头通过支持MCP，引入生态伙伴，共同推动AI Agent产业迈向新纪元。

工具平权‌：MCP打破了工具使用的封闭协议，实现工具平权，提升供应范围，促进工具共享与复用。

多Agent协同‌：统一标准协议是多Agent协同的关键，MCP作为通用“转接头”，连接大模型与应用，加快Agent落地。

实践案例‌：

阿里云百炼平台上线业界首个全生命周期MCP服务，快速搭建专属Agent；支付宝推出“支付MCPServer”，打通AI服务到商业化的“最后一公里”。

谷歌与50余家科技领军企业合作，实现A2A协议与MCP协议的互补协同；腾讯元宝“AI好友”开启AI Agent市场教育，推动AI融入日常生活。

MCP协议以其标准化、灵活性和简化集成的特点，正深刻改变AI智能体的开发模式与商业化路径，引领AI领域迈向更加高效、协同的未来。

【正文】

事件：阿里云、谷歌、腾讯等企业相继宣布支持MCP协议，阿里云百炼平台上线业界首个全生命周期MCP服务，首批集成高德、无影等50余款工具；谷歌宣布为Gemini模型添加MCP支持，腾讯云则升级大模型知识引擎，支持调用MCP插件。

4月15日，支付宝联合魔搭社区率先在国内推出“支付MCPServer”服务——AI开发者可以使用自然语言接入支付宝的支付服务，快速实现AI智能体内的支付，从而打通AI服务到AI商业化的“最后一公里”。

4月18日扣子空间正式开启内测，打造人与 AI Agent 协同办公场所，采取邀请码制。扣子空间具备从回答问题到解决问题的全链能力，并通过MCP扩展应用，官方支持飞书多维表格、高德地图、图像工具、语音合成等MCP。

模型与工具交互方式革新，标准化生态池稳步构建。传统Function Call存在先天性的不足：线性指令执行机制限制其性能、异构接口标准导致兼容性问题。

点评：MCP的使用有望提升AI智能体开发效率和商业化落地速度。多家互联网巨头支持MCP，AI智能体商业化落地有望加速。

MCP/A2A协议推动AI Agent标准化，优势主要体现：

1、自身提供丰富的插件库，AI应用可直接调用。服务提供商均可按MCP协议进行接入，被开发者使用。

MCP就像一个“万能插座”，让各种需求都能通过标准化的接口和大模型对接实现“即插即用”，有望显著提升AI智能体的开发效率，加速智能体的商业化落地。

2、标准化协议将不限于特定AI模型，任何支持MCP模型均可切换。

MCP模型上下文协议（Model Context Protocol）是一个开源协议，由Anthropic（Claude开发公司）开发，旨在让大型语言模型（LLM）能够以标准化的方式连接到外部数据源和工具。

它就像AI应用的通用接口，帮助开发者构建更灵活、更具上下文感知能力的AI应用，而无需为每个AI模型和外部系统组合进行定制集成。

MCP被设计为一个通用接口，类似于USB-C端口，允许LLM应用以一致的方式连接到各种数据源和工具，如文件、数据库、API等

MCP不像传统的协议定义，它没有一个确定的数据结构。它的核心是通过自然语言描述清楚有哪些MCP Server，承担什么作用，有哪些MCP Tool，承担什么作用，然后让大语言模型通过推理去选择最合适的MCP Server以及MCP Tool。所以它的核心本质上还是提示词工程。

MCP 的本质和挑战：模型上下文协议（Model Context Protocol）并不是一个确定的数据格式或数据结构，它是描述MCP信息的系统提示词和MCP Server和LLM之间的协同关系的结合。

MCP相比于传统API可简化AI集成，显著降低开发门槛：MCP与传统API之间的主要区别体现在：

（1）单一协议。MCP充当标准化的“连接器”，因此集成一个MCP意味着可以访问多种工具和服务，而不仅仅是一种；

（2）动态发现。MCP允许AI模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码；

（3）双向通信。MCP支持持久、实时的双向通信，类似于WebSocket，AI模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。

MCP解决传统 API 插件集成中存在的多协议适配、高开发成本等问题，将传统模式下N×M次开发（N个模型×M个API）降为N M次适配（模型/工具各一次），对于企业和开发者来说，可以显著降低开发门槛。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议））是由Anthropic于2024年11月推出的开放标准协议，旨在解决AI模型与外部工具、数据源之间的交互碎片化问题，用来在大模型和数据源之间建立安全双向的连接。MCP应用场景显著扩大。

简单来说，MCP发挥着类似于汽车的中间件（AutoSar）的作用：AutoSar是一个标准协议/中间件，各类的汽车功能（DMS、ADAS等）都通过标准化的接口与车载操作系统相连，使得各类功能能够在不同车型/平台上灵活增减（类似于插拔U盘），这也是智能汽车能OTA升级的关键。

而Agent可以类比成车载操作系统（未来操作系统形态很可能就是Agent），各类AI工具/API可以类比成汽车应用，二者间如果有规范的MCP，那么不同的Agent就可以以一致的方式调用不同的AI工具/API，大幅降低了代码重复开发的工作，有助于AI Agent整体能力提升以及生态建设。

Manus或是采用类MCP协议 Agentic-based路径的集大成作。据Founder Park微信公众号，Manus AI或使用一套名为“Multiple Agent”的架构，运行在独立的虚拟机中。

通过规划代理、执行代理、验证代理的分工协作机制，来大幅提升对复杂任务的处理效率，并通过并行计算缩短响应时间。在这个架构中，每个代理可能基于独立的语言模型或强化学习模型，彼此通过API或消息队列通信。

同时每个任务也都在沙盒中运行，避免干扰其他任务，同时支持云端扩展。每个独立模型都能模仿人类处理任务的流程，比如先思考和规划，理解复杂指令并拆解为可执行的步骤，再调用合适的工具。

谷歌发布A2A协议，与超过50家科技领军企业合作，实现与MCP协议的互补协同。

互联网巨头新一轮白热化竞争，AI Agent有望开启落地新纪元。

腾讯：元宝“AI好友”开启AI Agent市场教育。腾讯上线元宝“AI好友”，用户可以像与好友对话一样自然地使用AI Agent、并分享与AI Agent的互动内容。

腾讯元宝AI之于AI产业，相当于2015年微信“摇一摇”红包之于移动支付产业，近14亿月活加持下的C端的裂变营销有望推动AI Agent成为人们生活必不可少的一部分。

腾讯元宝AI之于AI产业，相当于2015年微信“摇一摇”红包之于移动支付产业，近14亿月活加持下的C端的裂变营销有望推动AI Agent成为人们生活必不可少的一部分。字节发布OS Agent解决方案，加强AI Agent生态建设。

阿里巴巴：打造最好的云 MCP基座。阿里云百炼上线业界首个全生命周期MCP服务。阿里云MCP广场提供多种预置服务。

MCP协议如同互联网时代的TCP/IP协议，能够实现允许系统向AI模型提供上下文信息，并且可以在不同的集成场景中通用化，定义了AI Agent的新范式。

与此同时，以腾讯、字节、阿里为代表的互联网大厂纷纷开启通用AI Agent的白热化竞争，并有望通过MCP协议引入大量生态伙伴，推动国内AI Agent产业走向全新纪元

MCP助力推动工具平权及加速Agent最后一公里。MCP协议之于AI应用及AI Agent的重要意义在于：

（1）实现了“工具的平权”，根据阿里云百炼高级产品专家徐志远，在Function Call时代，每家大模型厂商都定义专属的插件开发标准，对工具的使用是封闭协议。

不同模型之间使用的工具较难共用，MCP出现的非常大的价值意义是将工具本身的使用平权化，即对于工具的提供者或供给者而言，它的工具和软件服务，能够更好地被各个模型去使用，这就极大地提升了供应的范围。

（2）加速 Agent 最后一公里。一方面，MCP显著降低Agent开发门槛，提升部署效率，如阿里云百炼平台通过MCP实现快速搭建专属Agent的能力，用户无需管理资源、开发部署、工程运维等工作，5分钟即可快速搭建一个连接MCP服务的Agent；

另一方面，多 Agent的协同离不开统一标准，今年3月，Manus的火热掀起了新一轮关于协议标准的讨论。虽然Manus并未直接采用MCP协议，但这一应用让业界看到了多Agent协同的想象力，协同的核心就是标准协议。

MCP作为通用“转接头”连接大模型和应用，将推动加快Agent落地，掌握B端数据出口和场景入口的公司：星环科技、泛微网络、金蝶国际、用友网络、鼎捷数智等。