MCP爆火背后：AI Agent的生产力时代来了吗？

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文 | 产业家，作者 | 斗斗，编辑 | 皮爷

2024 年 7 月，美国加州旧金山的一家办公室内，Anthropic 工程师 David Soria Parra 沮丧的看着显示屏。

当他思考如何让更多员工深入整合现有模型时，却发现因为 Claude Desktop 功能有限，无法拓展，而 IDE 又缺少 Claude Desktop 的实用功能，导致自己只能在两者间来回复制内容，十分麻烦。

" 我意识到这是个 ‘ MxN ’ 的问题，也就是多个应用程式与多种集成的难题，而用一种協定解决再合适不过。"

琢磨几周后，David 有了一个念头：做一个类似 LSP 的东西，把这种「AI 应用与扩展之间的通信」标准化。他找到 Anthropic 工程师 Justin，二人一拍即合，开始着手构建。

4 个月后，这个念头被产品化，摆在了大众面前，这就是 MCP。

如今，MCP 在各大平台被广泛讨论，多家大模型服务商纷纷宣布支持 MCP，在二级市场，MCP 概念股也被炒的火热。

狂热之下，诸多疑问也不断冒出来：MCP 为何爆火？它能成为真正的通用标准吗？大模型厂商纷纷接入背后，又有着怎样的商业逻辑？此外，MCP 爆火背后，是否意味着 AI Agent 的生产力时代真正到来了？

一、MCP，AI 应用程式的「USB-C 接口」

长期以来，AI 模型与外部工具集成始终面临双重挑战：定制化开发成本高昂且系统稳定性难以保障。传统模式下，开发者需要针对每个新接入的工具或数据源开发专用接口，这种 " 一对一 " 的适配方式不仅导致资源浪费，更造成系统架构的脆弱性。

MCP 協定的诞生，为的就是解决这些痛点。

它的核心价值在于标准化互動规则。即通过 MCP，开发者只需让模型和工具分别遵循協定标准，就可以实现即插即用，将原本 "M × N" 的集成复杂度简化为 "M+N"。这样 AI 模型就能通过 MCP 直接调用数据库、云服务甚至本地应用，不需要为每个工具单独开发适配层。

从当下来看，在实践层面，MCP 已展现出强大的生态整合能力。

例如，Anthropic 的 Claude 桌面应用 + 通过 MCP 伺服器连接本地檔案系统，使 AI 助手能够直接读取文档内容并生成上下文相关回答 ; 开发工具 Cursor+ 则通过安装多个 MCP 伺服器 ( 如 Slack、Postgres ) ，在 IDE 内实现多任务的无缝切换。

MCP 似乎正慢慢成为 Justin 口中的样子："我们认同将 MCP 类比为 AI 应用程式的 USB-C 接口，它是连接整个生态系统的通用接口。"

不过从 MCP 发布到爆发，中间还有一段很长且十分重要的故事要讲。

2024 年 11 月，MCP 发布，很快便吸引了业内开发者以及企业们的注意。不过，并没有现在这么火热，原因在于当时人们对智能体的价值并不清晰，或者说即使解决了 Agent"M × N" 的集成复杂，AI 生产力会不会爆发，谁也不知道。

这种不清晰的感觉，主要来自大模型技术不断更新迭代下，应用侧却迟迟不发力的落地难题。此外，互联网社交平台也充斥着对智能体的各种声音，这让人们对 AI 技术能在产业落地几何，信心不高或者说看不到希望。即使是当下市面上已经出现了不错的落地方向和应用，但 AI 技术究竟是真的转化为了生产力，还是只是融于表面无法作出决策，很难看清，这需要大量的时间去验证。

事情的转折发生在 Manus 的框架发布和 OpenAI 的官宣下场支持 MCP。

Manus 所展现的多 Agent 协同能力，完美诠释了用户对 AI 生产力的终极期待。当 MCP 借助聊天界面实现 " 对话即操作 " 的创新体验 —— 用户只需在输入框中下达指令，便能直接触发檔案管理、数据调取等系统级操作时，一场关于 "AI 真正能够辅助完成实际工作 " 的认知变革由此开启。

这种颠覆性的使用体验，反过来进一步提升了 MCP 的热度。可以说，Manus 的发布正是推动 MCP 走红的重要因素。

除了 Manus 这样一个 " 带货达人 "，OpenAI 的官宣下场，也为 MCP 被抬上 " 通用接口 " 高位推了一把。

2025 年 3 月 27 日，OpenAI 宣布对其核心开发工具 AgentSDK 进行重大更新，正式支持 MCP 服务協定。当这个占据全球 40% 模型市场份额的巨头宣布支持協定，意味着 MCP 开始具备类似 HTTP 的底层基础设施属性，MCP 正式进入大众视野，热度持续走高，指数级飙升。

这让大家看到了 "AI 界 HTTP" 成为现实的可能。随后，Cursor、Winsurf、Cline 等平台也相继接入 MCP 協定，MCP 打造的 Agent 生态逐渐壮大。

二、MCP 来了，Agent 生态还会远吗？

MCP，真的能成为未来 AI 互動事实标准吗？

3 月 11 日，LangChain 联合创始人 Harrison Chase 与 LangGraph 负责人 Nuno Campos 围绕 MCP 是否就成为未来 AI 互動事实标准展开激辩，虽然没有结论，但很大程度上激发了大家对 MCP 的想象空间。

值得注意的是，这场辩论的同时，LangChain 还在网上发起了投票。投票结果，出人意料：40% 参与者支持 MCP 成为未来标准。

在这场投票中，剩下的那 60% 未投票者，让 MCP 走向未来 AI 互動事实标准的这条路，看起并不顺畅。

他们的顾虑是什么？

最值得一提的，便是当技术标准与商业利益的割裂。这一点从 MCP 发布后，国内外的玩家们的动作便可见一斑。

Anthropic 发布 MCP 后不久，Google 就搞了一个 A2A（Agent to Agent）。

如果说 MCP 为单个智能体铺好了路，让它们能方便地到达各个 " 资源点 "，那么 A2A 的目标则是构建一个连接这些智能体的庞大通信网络，让它们能够互相 " 对话 "、协同工作。

其实从底层来看，无论是 MCP，还是 A2A，本质都是 Agent 生态抢夺。

那么在这个时刻，国内市场又呈现出怎样的趋势呢？

具体来看，更多的动作集中在大模型厂商，4 月以来，阿里、腾讯、百度相继宣布支持 MCP 協定。

其中，阿里云百炼平台在 4 月 9 日上线了业界首个全生命周期 MCP 服务，集成高德地图、无影云桌面等 50 余款工具，5 分钟可生成专属 Agent。支付宝联合魔搭社区率先在国内推出 " 支付 MCP Server" 服务，让 AI 智能体一键接入支付能力。

4 月 14 日，腾讯云更新大模型知识引擎，支持调用 MCP 插件，接入腾讯位置服务、微信读书等生态工具。；4 月 16 日，支付宝推出 " 支付 MCP Server"，开发者可通过自然语言指令快速接入支付功能，打通 AI 服务商业化闭环；4 月 25 日，百度宣布全面兼容 MCP 協定，推出全球首个电商交易 MCP 及搜索 MCP 服务。智能云千帆平台已接入第三方 MCP Server，搜索平台索引全网资源降低开发成本。

可以发现，国内的大模型厂商的 MCP 玩法，是一个 " 全闭环 "。从是阿里云百炼平台 MCP 服务集成高德地图；到腾讯云支持调用 MCP 插件，接入微信读书等生态；再到百度推出搜索 MCP 服务，都在以 MCP 发挥自己的长板优势，加固自己的生态壁垒。

这种战略选择背后有深刻的商业逻辑。

试想，若阿里云平台允许调用百度地图服务，或腾讯生态向外部模型开放核心数据接口，那么各厂商费心构建的数据和生态护城河带来的差异化优势，或将瓦解。正是这种对 " 连接权 " 的绝对掌控需求，使得 MCP 在技术标准化的表象下，正悄然进行着人工智能时代基础设施控制权的重新分配。

这种矛盾的张力正在显现：表面上，MCP 通过统一接口规范推动着技术協定的标准化进程；实质上，每个平台都在通过私有化協定定义自己的连接规则。

而这种开放協定与生态割裂，必然会成为制约 MCP 走向真正通用标准的深层障碍。

三、AI 产业落地浪潮里，再看 MCP 真实的价值

或许未来不会出现绝对的 " 统一協定 "，但由 MCP 引发的这场标准革命，已经为 AI 生产力爆发打开了闸门。

就目前来看，每个大模型厂商都在通过 MCP 協定构建自己的 " 生态飞地 "，这种 " 全闭环 " 策略会暴露出 Agent 生态碎片化的深层矛盾。不过，也能将生态建设者积累的能力释放，快速形成应用矩阵，推动 AI 落地。

例如大厂过去的优势（如支付宝的支付技术、用户规模、风控能力）原本局限于自身业务，但通过标准化接口（MCP）开放后，这些能力可以被更多外部开发者调用，例如其他公司的 AI Agent 无需自建支付系统，直接调用支付宝接口。更可以吸引更多参与者使用大厂的基础设施，形成依赖性和网络效应，扩大生态影响力。

这种 " 圈地式创新 " 在一定程度上，加速了 AI 技术的产业渗透。

从这个角度来看，或将驱动未来的 Agent 生态呈现 " 有限开放 " 的格局。

具体来说，就是核心数据接口仍会被大厂牢牢掌控，但在非核心领網域，通过技术社区的推动和监管机构的干预，可能会逐渐形成跨平台的 " 微标准 "。这种 " 有限开放 " 既能保护厂商的生态利益，又能避免彻底割裂的技术生态。