В пейзаж, където изкуственият интелект се развива бързо, се появява нов стандарт за взаимодействие между моделите. Model Context Protocol (MCP), отворен стандарт, представен от Anthropic през ноември 2024 г., бързо се превърна във фокусна точка за разработчици и предприятия. Основната цел на MCP е да установи сигурни, двупосочни връзки между големи езикови модели (LLM) и различни източници на данни, като по този начин се справя с несъответствията в изпълнението на инструменти и улеснява споделянето между модели.
Възходът на MCP като индустриален стандарт
Само за няколко месеца MCP придоби значителна популярност в AI общността. На конференцията на Baidu AI Developer Create2025 на 25 април, основателят на Baidu Робин Ли разкри два революционни модела: Wenxin Large Model 4.5 Turbo и Deep Thinking Model X1 Turbo. Заедно с тези модели бяха представени различни AI приложения, отбелязващи ангажимента на Baidu да помогне на разработчиците да възприемат напълно MCP.
Подкрепата за MCP се простира отвъд Baidu, обхващайки големи играчи като OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba и Tencent. Това широко разпространение показва, че MCP се превръща в ‘HTTP на AI света’, определяйки универсален стандарт за това как моделите и източниците на данни взаимодействат.
По време на конференцията Baidu Intelligent Cloud официално стартира първата услуга MCP от корпоративен клас в Китай. Тази услуга предоставя на предприятията и разработчиците достъп до над 1000 MCP сървъра. Освен това, платформата позволява на разработчиците да създават свои собствени MCP сървъри на Qianfan, AI платформата за разработка на Baidu, и да ги публикуват в MCP Square, предлагайки безплатен хостинг и индексиране чрез Baidu Search.
Стратегията на Baidu Cloud, фокусирана върху предприятията
Докато различни доставчици приемат MCP, техните подходи се различават. Baidu Intelligent Cloud се фокусира върху корпоративния пазар, като се стреми да включи възможно най-много разработчици в началото. Тази стратегия включва обогатяване на MCP Square и използване на Baidu Search за стимулиране на трафика, като по този начин се насърчава стабилна MCP екосистема.
Подходът, който Baidu предприема със своите MCP предложения, е съсредоточен върху това от какво се нуждаят корпоративните клиенти и на какво ще отговорят. Компанията е добре позиционирана да се възползва от съществуващото си присъствие при корпоративните клиенти, за да ги въведе в света на MCP.
Необходимостта от MCP в AI пейзажа
Появата на MCP се занимава с критични предизвикателства при внедряването на LLM, особено в корпоративна среда. Преди това прилагането на LLM беше главно ограничено до сценарии, подобни на чатбот. По-широките корпоративни приложения изискваха обширно персонализиране, което правеше процеса на разработка сложен и ресурсоемък, дори с инструментариума, предоставен от доставчици като Baidu Intelligent Cloud.
С 2025 г., обявена за годината на AI Agent, се очаква LLM да се развият отвъд обикновеното мислене до планиране и изпълнение на задачи самостоятелно. В тази парадигма LLM служи като ‘мозък’, изискващ ‘крайници’ и ‘сетиво’ за изпълнение на конкретни задачи.
Традиционният подход за персонализиране на всяко AI приложение изисква интегриране на ‘M×N’ инструменти, където всяко AI приложение трябва да взаимодейства с многобройни инструменти. MCP опростява това чрез стандартизиране на взаимодействието между LLM и инструменти, намалявайки сложността до ‘M+N’. Тази стандартизация е от решаващо значение за мащабиране на AI приложения в различни корпоративни функции.
Оптимизиране на AI приложения на корпоративно ниво
Изпълнителният вицепрезидент на Baidu Group и президент на Baidu Intelligent Cloud Business Group, Шен Доу, подчерта, че прилагането на LLM включва повече от прости повиквания. ‘Това изисква свързване на различни компоненти и инструменти и извършване на сложно оркестриране. Често е необходимо допълнително усъвършенстване и персонализиране на моделите, за да се подобри производителността’, отбеляза той.
Шен Доу обясни, че изграждането на приложения от корпоративен клас изисква внимателно обмисляне на изчислителната производителност, стабилността, мащабируемостта и сигурността. Той разглежда внедряването на приложение като процес на изграждане на ‘система’.
Корпоративните приложения изискват по-високи стандарти и по-ниска толерантност към грешки в сравнение с приложенията от потребителски клас. Според един експерт от индустрията, разработването на приложения отнема 90% от времето на проекта, защото докато моделите са стандартизирани, приложенията са много променливи.
Тези усилия обикновено включват четири ключови задачи: допълване на професионалните знания, оркестриране на бизнес процеси, разширяване на интелигентните инструменти и интегриране на корпоративните системи. Чрез капсулиране на тези задачи в платформа, която предлага функционалност извън кутията, предприятията могат да използват RAG (Retrieval-Augmented Generation), за да включат експертни знания, да използват работни процеси за оркестриране на бизнес процеси и да използват интелигентни агенти, комбинирани с MCP, за да използват съществуващите системи и активи.
MCP е готов да отговори на очакванията на индустрията за опростяване на внедряването на LLM в практически приложения.
Преодоляване на пропастта в агентите на корпоративно ниво
Както посочи Шен Доу, внедряването на LLM изисква поддръжка на пълния стек, на системно ниво, обхващаща от основната изчислителна мощност до приложенията. Това включва високопроизводителен хардуер и оптимизация на клъстери, както и гъвкави инструментариуми за разработка и решения, базирани на сценарии.
Системните възможности на Baidu Intelligent Cloud обхващат изчислителен слой, включващ новообявения клъстер Kunlunxin с 30 000 карти и обновената платформа за изчисления Baige GPU. Слойът за разработка на модели разполага с над 100 модела на платформата Qianfan, включително Wenxin 4.5Turbo и Wenxin X1 Turbo на Baidu, както и модели на трети страни като DeepSeek, Ilama и Vidu.
В слоя за разработка на приложения Baidu Intelligent Cloud предлага Qianfan Enterprise-Level Agent и MCP услуги, подобрявайки способността на агентите да решават сложни проблеми. Тези услуги са допълнени от цялостен инструментариум за разработка на модели, който поддържа персонализирането и фината настройка на модели за дълбоко мислене и мултимодални модели.
Baidu Intelligent Cloud се фокусира върху слоя за разработка на приложения, със значителни актуализации на инструментариума за разработка на агенти на корпоративно ниво на платформата Qianfan. Платформата представя новия интелигентен агент, базиран на заключения, Intelligent Agent Pro, който подобрява възможностите от бързи отговори до дълбоко обсъждане, поддържайки персонализирани интелигентни агенти за всяко предприятие.
Приложения от реалния свят на MCP екосистемата на Baidu
Разгледайте примера на Sewage Treasure, който използва възможностите на Qianfan Agentic RAG, за да комбинира специфични за предприятието данни и бази знания. Това позволява на агентите да формулират стратегии за извличане въз основа на разбиране на задачите, значително намалявайки халюцинациите на модела.
Intelligent Agent Pro също поддържа режим на задълбочено изследване, позволявайки на агентите самостоятелно да планират сложни задачи, да филтрират и организират информация и да събират проучвателни знания чрез сърфиране в уеб страници. Той също така поддържа използването на различни инструменти за създаване на графики, писане на отчети и генериране на структурирани и информативни професионални отчети.
MCP позволява на разработчиците и предприятията по-добре да използват индустриални данни и инструменти при разработването на агенти, като по този начин се справят с критичните пропуски във възможностите на агентите на корпоративно ниво.
Разработчиците могат да приемат MCP по два начина: като предоставят своите ресурси, данни и възможности в MCP формат за използване от AI приложения, или чрез използване на съществуващи MCP сървърни ресурси при разработването на AI приложения. И двата подхода намаляват усилията за разработка и значително подобряват възможностите.
Платформата Qianfan на Baidu Intelligent Cloud е първата голяма платформа за модели, която поддържа MCP. Преди MCP големите модели и инструменти бяха разпръснати и им липсваше стандартизация. MCP насърчава взаимосвързаността и улеснява просперитета на екосистемата.
Конкурентната среда на MCP
MCP и големите модели като цяло представляват конкуренция между платформи и екосистеми. В ранните етапи на новите технологии различните парадигми са незрели, изисквайки оптимизация от край до край за постигане на оптимална производителност. Това обяснява защо внедряването на големи моделни приложения разчита в голяма степен на водещи доставчици.
За тези доставчици предизвикателството не е да превъзхождат в една област, а да нямат значителни слабости. Те трябва да изградят стабилни платформи и да насърчат процъфтяващи екосистеми, за да привлекат повече участници, противопоставяйки една голяма моделна екосистема на друга.
Стратегията на Baidu в MCP областта включва три стъпки.
- Стартиране на MCP сървъри: Baidu беше сред първите, които стартираха MCP сървъри, включително първият в света MCP за електронна търговия и MCP за търсене. Разработчиците могат да добавят Baidu AI Search и MCP сървърите на Baidu Youxuan към ‘Универсалния интелигентен агент асистент’ на платформата Baidu Intelligent Cloud Qianfan, позволявайки на интелигентните агенти да завършат целия процес от информационни заявки и продуктови препоръки до директно поставяне на поръчки. Това комбинира поддръжката за електронна търговия с най-добрите възможности за търсене.
- Подкрепа на разработването на MCP услуги: Платформата Baidu Intelligent Cloud Qianfan официално стартира първата услуга MCP от корпоративен клас в Китай, с над 1000 MCP сървъра, достъпни за предприятия и разработчици. Разработчиците могат да създадат свои собствени MCP сървъри на Qianfan, да ги публикуват в MCP Square, да се насладят на безплатен хостинг и да получат възможности за излагане и използване чрез Baidu Search.
- AI Open Plan: Baidu Search Open Platform стартира ‘AI Open Plan’ (sai.baidu.com), за да осигури трафик и възможности за монетизация за разработчиците на интелигентни агенти, H5 приложения, мини-програми и независими приложения чрез различни механизми за разпространение на съдържание и услуги. Този план също така позволява на потребителите лесно да откриват и използват най-новите AI услуги.
Като позволява на повече предприятия и разработчици да отворят своите възможности чрез MCP, Baidu насърчава своята екосистема, като същевременно позволява на своите партньори да реализират търговска стойност. Крайният победител в голямата моделна конкуренция може да не е непременно най-технологично напредналият доставчик, а този с най-процъфтяващата екосистема.