伴随Agent（智能体）技术爆火，MCP成了技术圈口耳相传的热词。但究竟什么是MCP？它又能解决什么问题？本文带你快速读懂这个技术新宠。

MCP的核心价值

MCP全称Model Context Protocol（模型上下文协议），由Claude母公司Anthropic于2024年11月正式提出。虽然发布初期反响平平，但随着今年Agent技术的爆发式发展，MCP迅速进入大众视野。今年2月Cursor（AI编程工具）宣布支持MCP功能，更将其直接推到全体开发者面前。

本质上，MCP是Agent开发领域的技术协议标准。就像USB接口统一了电子设备连接方式，MCP通过制定统一规范，让不同开发者的协作效率指数级提升，最终实现Agent开发效率的质变。

正因如此，它被业界称为“AI应用的万能接口”“大模型USB通用接口” ，能大幅降低大模型调用外部插件的开发成本，加速Agent应用落地。

MCP的技术原理

在传统模式下，Agent智能体开发的痛点之一是大模型调用外部插件非常复杂。以前一段时间爆火的Manus为例，处理每一个任务至少需要调用网页搜索、网页访问、网页信息获取、本地文件创建与管理代码解释器等几十个外部工具。

而为了要调用这些工具，就必须得编写几十个对应的外部函数（也就是上文图中的“接头暗号”），此时大模型调用外部工具的架构就非常复杂了，编写这些外部函数的工作量可想而知。

MCP的破局之道在于“两个统一”：

角色统一：将大模型运行环境定义为MCP Client（MCP客户端）；外部工具环境定义为MCP Server（MCP 服务器）。

交互统一：制定标准化的提示词通信模板，强制规范Client与Server的对话方式。

这套机制直接避免了重复开发，已开发的MCP Server可以跨项目复用，就像通用插座般即插即用。

以天气查询为例：开发者只需搭建一个标准MCP Server，就能让所有模型直接调用天气数据相关的插件，无需各自重复开发。

Qwen2.5-Max调用百度地图插件时有无 MCP的代码量对比

国内大厂加速MCP生态布局

阿里是国内推动 MCP 最积极的互联网公司，2025年4月9日，阿里云百炼上线业界首个全生命周期MCP服务，5分钟即可快速搭建一个连接MCP服务的Agent。

百度在2025年4月25日Create AI大会期间发布首个企业级MCP服务，首批上线超1000个MCP Server。

腾讯云则在此前发布了AI开发套件，支持MCP插件托管服务，插件开发、部署、运维全打包，且支持第三方MCP服务。

字节火山引擎目前也已支持MCP协议。

MCP对企业的影响

AI应用门槛降低：MCP 的广泛应用，降低了AI应用开发门槛，促进了AI应用的发展。

软件替代难度降低：由于MCP支持即插即用，当用户对某个服务使用体验不好时可以极低成本换用另一个服务，在这种情况下只有具备深度壁垒的软件不能被取代。

开发效率提高：MCP通过统一接口和标准化框架，实现多源数据一次接入、统一调用，简化集成流程、减少重复开发与维护工作，显著提升开发效率并降低开发成本。

总之 ，MCP 通过标准化接口，让 AI可以灵活地调用现实世界的工具，未来可能会普及到各个场景，成为 AI 应用的“标配”。但值得注意的是，MCP在信息展示、安全审查与授权机制方面仍不完善，易出现信息不对称、代码漏洞和接口被未授权访问等问题，仍需要加强安全监管与合规治理。