今天小編分享的财經經驗：MCP爆火背後：AI Agent的生產力時代來了嗎？，歡迎閱讀。
文 | 產業家，作者 | 鬥鬥 ，編輯 | 皮爺
2024 年 7 月，美國加州舊金山的一家辦公室内，Anthropic 工程師 David Soria Parra 沮喪的看着顯示屏。
當他思考如何讓更多員工深入整合現有模型時，卻發現因為 Claude Desktop 功能有限，無法拓展，而 IDE 又缺少 Claude Desktop 的實用功能，導致自己只能在兩者間來回復制内容，十分麻煩。
" 我意識到這是個 ‘ MxN ’ 的問題，也就是多個應用程式與多種集成的難題，而用一種協定解決再合适不過。"
琢磨幾周後，David 有了一個念頭：做一個類似 LSP 的東西，把這種「AI 應用與擴展之間的通信」标準化。他找到 Anthropic 工程師 Justin，二人一拍即合，開始着手構建。
4 個月後，這個念頭被產品化，擺在了大眾面前，這就是 MCP。
如今，MCP 在各大平台被廣泛讨論，多家大模型服務商紛紛宣布支持 MCP，在二級市場，MCP 概念股也被炒的火熱。
狂熱之下，諸多疑問也不斷冒出來：MCP 為何爆火？它能成為真正的通用标準嗎？大模型廠商紛紛接入背後，又有着怎樣的商業邏輯？此外，MCP 爆火背後，是否意味着 AI Agent 的生產力時代真正到來了？
一、MCP，AI 應用程式的「USB-C 接口」
長期以來，AI 模型與外部工具集成始終面臨雙重挑戰：定制化開發成本高昂且系統穩定性難以保障。傳統模式下，開發者需要針對每個新接入的工具或數據源開發專用接口，這種 " 一對一 " 的适配方式不僅導致資源浪費，更造成系統架構的脆弱性。
MCP 協定的誕生，為的就是解決這些痛點。
它的核心價值在于标準化互動規則。即通過 MCP，開發者只需讓模型和工具分别遵循協定标準，就可以實現即插即用，将原本 "M × N" 的集成復雜度簡化為 "M+N"。這樣 AI 模型就能通過 MCP 直接調用數據庫、雲服務甚至本地應用，不需要為每個工具單獨開發适配層。
從當下來看，在實踐層面，MCP 已展現出強大的生态整合能力。
例如，Anthropic 的 Claude 桌面應用 + 通過 MCP 伺服器連接本地檔案系統，使 AI 助手能夠直接讀取文檔内容并生成上下文相關回答 ; 開發工具 Cursor+ 則通過安裝多個 MCP 伺服器 ( 如 Slack、Postgres ) ，在 IDE 内實現多任務的無縫切換。
MCP 似乎正慢慢成為 Justin 口中的樣子："我們認同将 MCP 類比為 AI 應用程式的 USB-C 接口，它是連接整個生态系統的通用接口。"
不過從 MCP 發布到爆發，中間還有一段很長且十分重要的故事要講。
2024 年 11 月，MCP 發布，很快便吸引了業内開發者以及企業們的注意。不過，并沒有現在這麼火熱，原因在于當時人們對智能體的價值并不清晰，或者說即使解決了 Agent"M × N" 的集成復雜，AI 生產力會不會爆發，誰也不知道。
這種不清晰的感覺，主要來自大模型技術不斷更新迭代下，應用側卻遲遲不發力的落地難題。此外，互聯網社交平台也充斥着對智能體的各種聲音，這讓人們對 AI 技術能在產業落地幾何，信心不高或者說看不到希望。即使是當下市面上已經出現了不錯的落地方向和應用，但 AI 技術究竟是真的轉化為了生產力，還是只是融于表面無法作出決策，很難看清，這需要大量的時間去驗證。
事情的轉折發生在 Manus 的框架發布和 OpenAI 的官宣下場支持 MCP。
Manus 所展現的多 Agent 協同能力，完美诠釋了用戶對 AI 生產力的終極期待。當 MCP 借助聊天界面實現 " 對話即操作 " 的創新體驗 —— 用戶只需在輸入框中下達指令，便能直接觸發檔案管理、數據調取等系統級操作時，一場關于 "AI 真正能夠輔助完成實際工作 " 的認知變革由此開啟。
這種颠覆性的使用體驗，反過來進一步提升了 MCP 的熱度。可以說，Manus 的發布正是推動 MCP 走紅的重要因素。
除了 Manus 這樣一個 " 帶貨達人 "，OpenAI 的官宣下場，也為 MCP 被抬上 " 通用接口 " 高位推了一把。
2025 年 3 月 27 日，OpenAI 宣布對其核心開發工具 AgentSDK 進行重大更新，正式支持 MCP 服務協定。當這個占據全球 40% 模型市場份額的巨頭宣布支持協定，意味着 MCP 開始具備類似 HTTP 的底層基礎設施屬性，MCP 正式進入大眾視野，熱度持續走高，指數級飙升。
這讓大家看到了 "AI 界 HTTP" 成為現實的可能。随後，Cursor、Winsurf、Cline 等平台也相繼接入 MCP 協定，MCP 打造的 Agent 生态逐漸壯大。
二、MCP 來了，Agent 生态還會遠嗎？
MCP，真的能成為未來 AI 互動事實标準嗎？
3 月 11 日，LangChain 聯合創始人 Harrison Chase 與 LangGraph 負責人 Nuno Campos 圍繞 MCP 是否就成為未來 AI 互動事實标準展開激辯，雖然沒有結論，但很大程度上激發了大家對 MCP 的想象空間。
值得注意的是，這場辯論的同時，LangChain 還在網上發起了投票。投票結果，出人意料：40% 參與者支持 MCP 成為未來标準。
在這場投票中，剩下的那 60% 未投票者，讓 MCP 走向未來 AI 互動事實标準的這條路，看起并不順暢。
他們的顧慮是什麼？
最值得一提的，便是當技術标準與商業利益的割裂。這一點從 MCP 發布後，國内外的玩家們的動作便可見一斑。
Anthropic 發布 MCP 後不久，Google 就搞了一個 A2A（Agent to Agent）。
如果說 MCP 為單個智能體鋪好了路，讓它們能方便地到達各個 " 資源點 "，那麼 A2A 的目标則是構建一個連接這些智能體的龐大通信網絡，讓它們能夠互相 " 對話 "、協同工作 。
其實從底層來看，無論是 MCP，還是 A2A，本質都是 Agent 生态搶奪。
那麼在這個時刻，國内市場又呈現出怎樣的趨勢呢？
具體來看，更多的動作集中在大模型廠商，4 月以來，阿裡、騰訊、百度相繼宣布支持 MCP 協定。
其中，阿裡雲百煉平台在 4 月 9 日上線了業界首個全生命周期 MCP 服務，集成高德地圖、無影雲桌面等 50 餘款工具，5 分鍾可生成專屬 Agent。支付寶聯合魔搭社區率先在國内推出 " 支付 MCP Server" 服務，讓 AI 智能體一鍵接入支付能力。
4 月 14 日，騰訊雲更新大模型知識引擎，支持調用 MCP 插件，接入騰訊位置服務、微信讀書等生态工具。；4 月 16 日，支付寶推出 " 支付 MCP Server"，開發者可通過自然語言指令快速接入支付功能，打通 AI 服務商業化閉環；4 月 25 日，百度宣布全面兼容 MCP 協定，推出全球首個電商交易 MCP 及搜索 MCP 服務。智能雲千帆平台已接入第三方 MCP Server，搜索平台索引全網資源降低開發成本。
可以發現，國内的大模型廠商的 MCP 玩法，是一個 " 全閉環 "。從是阿裡雲百煉平台 MCP 服務集成高德地圖；到騰訊雲支持調用 MCP 插件，接入微信讀書等生态；再到百度推出搜索 MCP 服務，都在以 MCP 發揮自己的長板優勢，加固自己的生态壁壘。
這種戰略選擇背後有深刻的商業邏輯。
試想，若阿裡雲平台允許調用百度地圖服務，或騰訊生态向外部模型開放核心數據接口，那麼各廠商費心構建的數據和生态護城河帶來的差異化優勢，或将瓦解。正是這種對 " 連接權 " 的絕對掌控需求，使得 MCP 在技術标準化的表象下，正悄然進行着人工智能時代基礎設施控制權的重新分配。
這種矛盾的張力正在顯現：表面上，MCP 通過統一接口規範推動着技術協定的标準化進程；實質上，每個平台都在通過私有化協定定義自己的連接規則。
而這種開放協定與生态割裂，必然會成為制約 MCP 走向真正通用标準的深層障礙。
三、AI 產業落地浪潮裡，再看 MCP 真實的價值
或許未來不會出現絕對的 " 統一協定 "，但由 MCP 引發的這場标準革命，已經為 AI 生產力爆發打開了閘門。
就目前來看，每個大模型廠商都在通過 MCP 協定構建自己的 " 生态飛地 "，這種 " 全閉環 " 策略會暴露出 Agent 生态碎片化的深層矛盾。不過，也能将生态建設者積累的能力釋放，快速形成應用矩陣，推動 AI 落地。
例如大廠過去的優勢（如支付寶的支付技術、用戶規模、風控能力）原本局限于自身業務，但通過标準化接口（MCP）開放後，這些能力可以被更多外部開發者調用，例如其他公司的 AI Agent 無需自建支付系統，直接調用支付寶接口。更可以吸引更多參與者使用大廠的基礎設施，形成依賴性和網絡效應，擴大生态影響力。
這種 " 圈地式創新 " 在一定程度上，加速了 AI 技術的產業滲透。
從這個角度來看，或将驅動未來的 Agent 生态呈現 " 有限開放 " 的格局。
具體來說，就是核心數據接口仍會被大廠牢牢掌控，但在非核心領網域，通過技術社區的推動和監管機構的幹預，可能會逐漸形成跨平台的 " 微标準 "。這種 " 有限開放 " 既能保護廠商的生态利益，又能避免徹底割裂的技術生态。
在這個過程中，MCP 的價值也将從 " 通用接口 " 轉變為 " 生态連接器 "。
它不再追求成為唯一的标準化協定，而是作為不同生态間相互對話的橋梁。當開發者能夠通過 MCP 輕松實現跨生态的 Agent 協作，當用戶能夠在不同平台間無縫切換智能體服務，Agent 生态才會真正迎來它的黃金時代。
而這一切的前提，是行業能否在商業利益與技術理想之間找到微妙的平衡點。這是 MCP 在工具本身價值之外帶來的變化。
其實 Agent 生态的建設，不在于某一個标準協定的出現。AI 的落地，也不在于某一個環節的打通，而是共識。
正如 Anthropic 工程師 David 最初構想的那樣：我們需要的不僅是 " 萬能插座 "，更需要一個讓插座們能彼此兼容的 " 電網 "。而這個電網，既需要技術共識，更需要一場關于 AI 時代基礎設施規則的全球對話。
AI 技術快速迭代的當下，在 MCP 的 " 催化 " 下，廠商們正在加速這種技術共識的統一。
