MCP让智能体更“丝滑”，淘宝、美团等应用大厂为何不买账？

大厂布局智能体，从MCP开始

微软Build大会围绕智能体一口气发布了50余款产品服务，Windows系统和GitHub 平台将全面支持MCP，提出要让智能体像网页一样互联互通。

谷歌的I/O开发者大会不仅更新了自家提出的A2A协议（Agent 2 Agent），还宣布大模型 Gemini与MCP 工具实现兼容。

大厂布局智能体，从拥抱MCP开始。MCP全称Model Context Protocol（模型上下文协议），由Anthropic去年11月推出，是一种应用程序向大模型提供上下文信息的标准化方式。

今年3月，通用智能体Manus在赞美和质疑中走红，一定程度打开了对智能体的想象空间。随着智能体爆火，MCP声名鹊起。

智能体的核心是能够自主规划执行任务，通俗地说就是能帮人干活。如何让智能体有更多的“手和脚”去干活，考验的是大模型调用外部工具的能力。

MCP由此进入关注视野，从最初Cursor等AI编程公司，到OpenAI、谷歌、微软等宣布接入，国外大厂几乎很快一边倒，微软更是表态将全面支持MCP。

业内常把MCP类比为大模型的USB-C接口，就像手机、电脑这些终端产品，以及耳机、U盘等配件产品一样，此前有着多个接口标准，随着USB-C成为标准，不同设备得以通用。

同样地，在MCP之前，大模型实现上下文信息补充也有多种方式，包括OpenAI等厂商采用的函数调用（Function Call）、检索增强生成（RAG），或插件方式等。

这些方式在模型之间无法通用，开发者每次开发不同应用时，都需重复做代码适配工作，费时费力、成本高，一定程度也阻碍了AI应用的爆发。

“在Function Call的时代，大模型对工具使用协议是闭源的，各家标准不同，导致模型之间难以共用工具。”阿里云百炼高级产品专家徐志远对搜狐科技提到。

开源的MCP则像是大模型装上了万能插座，只要按照MCP标准，编写一次代码接口就好，提高开发效率，并能让大模型形成统一的工具市场。

除国外大厂，国内包括百度、阿里、腾讯、字节等也纷纷拥抱MCP。搜狐科技注意到，百度智能云千帆大模型平台的MCP广场，已有上千个MCP Server，除百度搜索、网盘、地图等自身应用，更多是开发者上传的各类应用。

阿里云同样支持MCP部署，旗下魔搭社区的MCP广场已有超3000个MCP Server，包括高德地图、支付宝等自家应用。腾讯地图、微信读书，以及字节的扣子空间也均已支持MCP扩展。

徐志远表示，就像HTTP协议统一了互联网访问方式一样，MCP很大意义在于将工具的使用平权化，让已有的工具和软件服务，能够更好地被各个模型调用。

加速智能体爆发

大厂们支持MCP的背后，是对智能体前景的押注。奥特曼、黄仁勋、纳德拉、李彦宏等大佬，纷纷看好智能体应用的爆发。

不过，徐志远认为，从模型到智能体，中间有一个Gap就是智能体如何发挥更好的能力，使用更多的工具，解决更复杂的问题，MCP刚好就填补了这个Gap。

“大模型和外部工具的交互是非常重要的一环，构建应用无法逃避这样重要的沟通桥梁。”阿里云资深副总裁刘伟光认为，MCP有望加速AI应用爆发最后一公里的连接。

那么，它到底会带来什么体验的提升？搜狐科技内测了字节的扣子空间，其是一款类似Manus的通用智能体，首批支持高德地图、飞书等十多项MCP Server。

以制定一份从北京到新疆的10天旅游计划，包含往返交通、打卡景点、生成旅游路线图的任务为例，在未用MCP Server的情况下，扣子空间生成了相对粗糙的静态图片。

在添加高德地图、图像工具等MCP扩展后，扣子空间则根据行程在高德地图上生成了网页版的动态图像，可对页面进行放大或缩小，非常直观生动。

搜狐科技同样测试了最近开放注册的Manus，它尚不支持MCP服务，不过，生成的旅游规划除列出景点，还提供了交通、住宿、用餐等信息，相较扣子空间的内容更为丰富。

Manus（左）和扣子空间（右）生成的部分旅游规划内容

同时，Manus生成带有经纬度的旅游路线图，相较网页图像没有那么直观，但在图像表达准确性上比同样未用MCP服务扩展的扣子空间要好，反映出智能体底层模型图像生成能力的差异。

通过对比，可以明显看出，智能体借助MCP Server可以更好完成任务，提高产品的可用性和实用性，带来更好的用户体验，这对加速智能体的应用无疑将起到推动作用。

不过，需要警惕的是，对智能体的发展而言，有了MCP就并非万能灵药。

徐志远认为，智能体+MCP的落地有两个关键点。第一是模型能力，能否支持深度推理，能否在复杂任务上对工具进行调度。第二是MCP server是否稳定、可用、高效，这需要软件和工具厂商有一定的工程能力。

“模型的进化有时会覆盖Agent的部分功能，这需要搭建好的智能体框架，它的能力应该随着模型能力的提升而水涨船高。”AI开源社区CAMEL AI核心成员范文栋表示。

同时，智能体当前落地的最大障碍在于稳定性。智能体基于大模型，会产生幻觉，这是天然的局限性，需要用很多工程化的手段去解决。

范文栋还提到安全性的问题。MCP server的运行逻辑、代码等不是非常透明，企业直接调用可能会有安全隐患，比如涉及企业的机密数据，可能需要验证。

“这要从两方面考量，一是MCP Server提供商，会获取用户哪些信息需公开透明；二是从用户来看，大厂的MCP server可能相对更靠谱，独立开发者开发的可能需要做更多验证。”

应用大厂不买账

“MCP是一个优秀的协议，正迅速成为AI智能体时代的开放标准。”在推动Gemini模型添加对MCP的支持后，谷歌DeepMind CEO哈萨比斯如此评价。

但谷歌还有着更大野心。在支持MCP外，谷歌一个月前还推出A2A协议（Agent 2 Agent），即多智能体之间协作的协议。谷歌强调，A2A不是对MCP的替代，而是补充。

大模型从能听会说，到能思考行动，智能体已被视为AI应用的新风口，而多智能体则被视为未来趋势。纳德拉评价： MCP和A2A这样的开放协议正是构建智能体网络的关键。

这也是不少大厂及应用积极支持MCP的原因，意图争夺AI智能体时代的流量入口。毕竟接入MCP的应用，就会有更多被智能体调用的机会。

不过，不少大厂仍处于观望状态，如淘宝、京东、拼多多等主流电商平台，以及美团、滴滴、Uber等生活服务平台，尚未推出相应的MCP Server。

“现在不同企业对MCP的态度并不一样，像数据库企业意愿比较高，偏工具类应用企业也愿意通过MCP去获得AI流量，从而获取用户，但有些企业可能就不太愿意。”

有AI开发者对搜狐科技表示，一些以用户数据和流量入口为竞争壁垒的平台，接入MCP后，核心数据就有泄露风险，流量也有被智能体分化的可能。

如美团支持MCP后，用户就可以用某款Chatbot或智能体产品点外卖，那美团的商业生态就被破坏了，毕竟没人随便会把流量入口交给别人家的AI。

“MCP很酷，但它注定不可能成为AI世界的主流连接方式，关键时刻一定是各玩各的。”有大厂AI业务负责人说。

目前，Anthropic和谷歌都在试图抢先生态卡位——前者试图借助MCP在模型和外部工具之间建立调用标准，后者试图通过A2A协议在多智能体趋势中占据主动权。

虽然未来其它公司或者中国公司，可能也想亦或不得不去做这样的工作，但至少目前，这些AI竞对们愿意先握手一起向前走。

在范文栋看来，MCP经过一段时间的发展，逐渐成为主流方案，很多模型、框架和工具、应用都在支持，不少提供商和开发者参与其中，已经构建起比较好的生态。

据导航平台MCP.so统计，全球已有超1.2万个MCP server上线，涵盖开发工具、研究数据、云平台、浏览器、通信等十多种软件应用。

“有些大厂即便说想再推一个，但生态位已经被别人占了，很难再去打破别人构建的壁垒和生态。那就需要融入进来，很多大厂愿意支持MCP，就是这个原因。”

不过，范文栋认为，如果出现更加新颖、更加智能、更加高效的协议，加上更好的生态，也有可能取代MCP。

AI时代的智能体应用争夺战，也是一场生态战。而现在，一切还只是开始。