伴隨Agent（智能體）技術爆火，MCP成了技術圈口耳相傳的熱詞。但究竟什么是MCP？它又能解決什么問題？本文帶你快速讀懂這個技術新寵。

MCP的核心價值

MCP全稱Model Context Protocol（模型上下文協議），由Claude母公司Anthropic于2024年11月正式提出。雖然發布初期反響平平，但隨著今年Agent技術的爆發式發展，MCP迅速進入大眾視野。今年2月Cursor（AI編程工具）宣布支持MCP功能，更將其直接推到全體開發者面前。

本質上，MCP是Agent開發領域的技術協議標準。就像USB接口統一了電子設備連接方式，MCP通過制定統一規范，讓不同開發者的協作效率指數級提升，最終實現Agent開發效率的質變。

正因如此，它被業界稱為“AI應用的萬能接口”“大模型USB通用接口” ，能大幅降低大模型調用外部插件的開發成本，加速Agent應用落地。

MCP的技術原理

在傳統模式下，Agent智能體開發的痛點之一是大模型調用外部插件非常復雜。以前一段時間爆火的Manus為例，處理每一個任務至少需要調用網頁搜索、網頁訪問、網頁信息獲取、本地文件創建與管理代碼解釋器等幾十個外部工具。

而為了要調用這些工具，就必須得編寫幾十個對應的外部函數（也就是上文圖中的“接頭暗號”），此時大模型調用外部工具的架構就非常復雜了，編寫這些外部函數的工作量可想而知。

MCP的破局之道在于“兩個統一”：

角色統一：將大模型運行環境定義為MCP Client（MCP客戶端）；外部工具環境定義為MCP Server（MCP 服務器）。

交互統一：制定標準化的提示詞通信模板，強制規范Client與Server的對話方式。

這套機制直接避免了重復開發，已開發的MCP Server可以跨項目復用，就像通用插座般即插即用。

以天氣查詢為例：開發者只需搭建一個標準MCP Server，就能讓所有模型直接調用天氣數據相關的插件，無需各自重復開發。

Qwen2.5-Max調用百度地圖插件時有無 MCP的代碼量對比

國內大廠加速MCP生態布局

阿里是國內推動 MCP 最積極的互聯網公司，2025年4月9日，阿里云百煉上線業界首個全生命周期MCP服務，5分鐘即可快速搭建一個連接MCP服務的Agent。

百度在2025年4月25日Create AI大會期間發布首個企業級MCP服務，首批上線超1000個MCP Server。

騰訊云則在此前發布了AI開發套件，支持MCP插件托管服務，插件開發、部署、運維全打包，且支持第三方MCP服務。

字節火山引擎目前也已支持MCP協議。

MCP對企業的影響

AI應用門檻降低：MCP 的廣泛應用，降低了AI應用開發門檻，促進了AI應用的發展。

軟件替代難度降低：由于MCP支持即插即用，當用戶對某個服務使用體驗不好時可以極低成本換用另一個服務，在這種情況下只有具備深度壁壘的軟件不能被取代。

開發效率提高：MCP通過統一接口和標準化框架，實現多源數據一次接入、統一調用，簡化集成流程、減少重復開發與維護工作，顯著提升開發效率并降低開發成本。

總之 ，MCP 通過標準化接口，讓 AI可以靈活地調用現實世界的工具，未來可能會普及到各個場景，成為 AI 應用的“標配”。但值得注意的是，MCP在信息展示、安全審查與授權機制方面仍不完善，易出現信息不對稱、代碼漏洞和接口被未授權訪問等問題，仍需要加強安全監管與合規治理。