圖片系AI生成
MCP成為AI領域交互的事實標準，只用了幾個月。
4月25日，在Create2025百度AI開發(fā)者大會，百度創(chuàng)始人李彥宏發(fā)布了兩大模型文心大模型4.5 Turbo和深度思考模型X1 Turbo，多款AI應用，并宣布將幫助開發(fā)者全面擁抱MCP。
MCP（Model Context Protocol,模型上下文協(xié)議）是由 Anthropic 于2024年11月推出的開放標準，旨在構建大模型與數(shù)據(jù)源之間的安全雙向鏈接，解決社區(qū)中工具實現(xiàn)風格不統(tǒng)一、難以跨模型共享的問題。
目前，包括百度在內，國內外支持MCP的廠商包括OpenAI、Google、微軟、亞馬遜、Anthropic、阿里、騰訊等，更多大模型生態(tài)鏈廠商也參與其中，發(fā)布自己的MCP服務，可以說MCP已經成為類似“AI界HTTP”的事實標準。
本次大會，百度智能云正式發(fā)布了國內首個企業(yè)級MCP服務，第一批已經有超過1000個MCP Servers 供企業(yè)及開發(fā)者選擇。另外，開發(fā)者也可以在千帆上開發(fā)自己的MCP Server，并發(fā)布到MCP廣場，支持免費托管，而且百度搜索也會索引這些MCP Server，讓它們被更多的開發(fā)者引用。
盡管都做MCP，不同廠商的思路也有所不同，百度智能云走的是企業(yè)級路線，同時前期盡可能讓更多開發(fā)者參與進來，先豐富MCP廣場的數(shù)量，結合百度搜索等獨有入口給予扶持流量，壯大自己的MCP生態(tài)。
為什么需要MCP
MCP的誕生有其必然性，此前大模型的應用集中在類Chatbot場景，在更為廣泛的企業(yè)級場景，大模型應用落地需要大量依靠開發(fā)者的定制化開發(fā)，雖然百度智能云等廠商提供了大模型工具鏈，簡化了部分開發(fā)工作，但總體上，大模型應用依然是一個苦活和累活。
2025年，被公認為AI Agent元年，其典型特征就是大模型不僅會思考，也要自己能夠規(guī)劃和執(zhí)行，大模型是“大腦”，要完成某個具體任務，需要為大模型配上“四肢”、“五感”等能力。
而如果每一個AI應用還用定制化開發(fā)的方式，一個AI應用需要對接N個工具，M個工具就需要“M×N”的集成復雜度，MCP的價值就在于將大模型和工具的交互定為標準化協(xié)議，所有廠商用同一個標準，如此大模型應用開發(fā)就變成了M+N，大大減少了復雜程度。
百度百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，“大模型的應用，絕大多數(shù)情況下，不是簡單的調用一下大模型。而是需要對接各種組件、工具，需要做各種精細地編排，很多時候，為了進一步提升效果，還需要對模型做調整，定制專精模型?！?/p>
他補充道，“特別是搭建企業(yè)級業(yè)務，還得考慮計算性能、穩(wěn)定性、擴展性、安全性。所以，一個應用的落地，本質上是一個‘系統(tǒng)’的構建過程?！?/p>
企業(yè)級應用往往比消費級的要求更高，容錯度更低，一位大模型行業(yè)人士表示，2024年分析了各個行業(yè)各個項目后發(fā)現(xiàn)，項目90%的時間都耗在了應用開發(fā)上，因為模型是標準的，而應用是千變萬化的。
好在這些工作也有共性，總結下來無非就是四件事：補充專業(yè)知識、編排業(yè)務流程、擴展智能工具、集成企業(yè)系統(tǒng)，如果這些事都沉淀下來，封裝成平臺，實現(xiàn)開箱即用，平臺可以用RAG把老專家的經驗裝進模型，用工作流實現(xiàn)搭積木式業(yè)務編排，用智能體+MCP喚起企業(yè)的舊系統(tǒng)和資產。
MCP的出現(xiàn)，正符合行業(yè)對大模型應用落地的集中期望。
補全企業(yè)級Agent的缺口
正如沈抖所言，大模型落地亟需從底層算力到應用的全棧、系統(tǒng)級支撐，既需高性能硬件與集群優(yōu)化，也需靈活的開發(fā)工具鏈與場景化解決方案。
百度智能云的系統(tǒng)級能力涵蓋算力層，例如本次公布的三萬卡自研昆侖芯集群，升級的百舸GPU算力平臺；以及模型開發(fā)層，千帆平臺上有超過100多個模型，不僅包括文心4.5Turbo、文心X1 Turbo等百度自研模型，還包括DeepSeek、Ilama、Vidu等第三方模型。
在應用開發(fā)層，百度智能云提供了千帆企業(yè)級Agent和MCP服務，讓Agent具備解決復雜問題的能力，完善的模型開發(fā)工具鏈，支持深度思考模型、多模態(tài)模型的定制、精調。
Agent元年，應用開發(fā)層也是百度智能云當下著重更新的部分，本次大會千帆平臺全面升級了企業(yè)級Agent開發(fā)工具鏈，發(fā)布了全新推理式智能體——智能體Pro，從快問快答升級到深思熟慮，并且支持每個企業(yè)定制自己的專屬智能體。
以污水寶為例，基于千帆Agentic RAG能力，讓Agent結合企業(yè)自己的私域數(shù)據(jù)和企業(yè)知識庫，可以基于對任務的理解去制定檢索策略，大幅降低模型幻覺。
同時，智能體Pro也支持Deep Research深度研究模式，能讓Agent自主完成復雜任務的步驟規(guī)劃、信息篩選和整理，支持像人一樣操控電腦瀏覽網頁（computer use）進行探索式知識收集，也支持像人一樣使用多種工具繪制圖標、撰寫，生成結構清晰、內容豐富的專業(yè)報告。
MCP的出現(xiàn)，幫助開發(fā)者和企業(yè)在開發(fā)Agent時，能夠更好地利用行業(yè)數(shù)據(jù)和工具，補全了企業(yè)級Agent的缺口。
開發(fā)者要擁抱MCP有兩種路徑，一是把自己的資源、數(shù)據(jù)、能力通過MCP的形式提供出來，讓更多的AI應用來使用。二是自己在開發(fā)AI應用的時候充分利用已有的MCP Server資源，這樣既減少了開發(fā)量，又大幅提升能力。
百度智能云的千帆平臺是第一家支持MCP的大模型平臺。在MCP之前，大模型及各種工具散落各地，規(guī)范不同、互不相通。在MCP之后，大模型的工具互聯(lián)互通，生態(tài)將空前繁榮。
MCP最終是生態(tài)競爭
MCP或者說大模型，本質上是平臺和生態(tài)的競爭。在新技術爆發(fā)的早期，各種技術范式并不成熟，往往需要端到端的優(yōu)化實現(xiàn)較好的性能，這也是當前大模型應用落地依賴巨頭廠商的原因。
對于巨頭廠商來說，比拼的不是長板，而是在沒有短板的情況下，不僅要建好自己的平臺能力，也要營造一個繁榮的生態(tài)，如此才能吸引更多廠商參與到自己的生態(tài)，以一個大模型生態(tài)對陣另一個大模型生態(tài)。
具體到MCP領域，百度大致貫徹了三步走策略。
第一步是發(fā)布自己的MCP Server，百度率先發(fā)布了全球首個電商交易MCP和搜索MCP等，開發(fā)者可在百度智能云千帆平臺上的“萬能智能體助手”中添加百度AI搜索和百度優(yōu)選的MCP Server，即可讓智能體完成從信息查詢、商品推薦到直接下單購買的全流程閉環(huán)。這是國內首個支持電商交易的MCP服務與頂級搜索MCP能力的結合。
第二步是支持更多企業(yè)開發(fā)和調用更多的MCP服務，百度智能云千帆平臺正式發(fā)布了國內首個企業(yè)級MCP服務，首批上線超過1000個MCP Server供企業(yè)及開發(fā)者選用。同時，開發(fā)者也可以在千帆上開發(fā)自己的MCP Server，發(fā)布到MCP廣場，享受免費托管，并能被百度搜索索引，獲得更多曝光和調用機會。
第三步是AI開放計劃，百度搜索開放平臺發(fā)布“AI開放計劃”（sai.baidu.com），旨在通過多樣的內容和服務分發(fā)機制，為智能體、H5、小程序、獨立App等各種形態(tài)的應用開發(fā)者提供流量入口和商業(yè)化變現(xiàn)的途徑，同時也讓用戶能便捷地發(fā)現(xiàn)和使用最新、最全的AI服務。
更多的企業(yè)、開發(fā)者，把自己的能力以MCP的方式開放出來，在實現(xiàn)商業(yè)價值的同時，也壯大了大模型廠商的生態(tài)體系，“剩者為王”，大模型競爭的終局不一定是技術更強的廠商，但一定是生態(tài)更繁榮的廠商。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達）
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