MCP: USB-C за AI приложения
Интегрирането на AI модели с външни инструменти отдавна е предизвикателство, обременено от високи разходи за персонализация и нестабилна системна стабилност. Традиционно разработчиците трябваше да създават специфични интерфейси за всеки нов инструмент или източник на данни, което водеше до загуба на ресурси и крехка системна архитектура.
Влиза MCP, проектиран да се справи с тези болезнени точки чрез стандартизиране на правилата за взаимодействие. С MCP, AI моделите и инструментите трябва само да се придържат към стандартите на протокола, за да постигнат plug-and-play съвместимост. Това опростява сложността на интеграцията, позволявайки на AI моделите директно да имат достъп до бази данни, облачни услуги и дори локални приложения, без да са необходими индивидуални адаптационни слоеве за всеки инструмент.
Способността на MCP да интегрира екосистеми вече е очевидна. Например, настолното приложение Claude на Anthropic, когато е свързано към локална файлова система чрез MCP сървър, позволява на AI асистента директно да чете съдържанието на документа и да генерира отговори, съобразени с контекста. Междувременно инструментът за разработка Cursor, чрез инсталиране на множество MCP сървъри (като Slack и Postgres), позволява безпроблемен мултитаскинг в рамките на IDE.
MCP се превръща в това, което Джъстин си представяше: USB-C за AI приложения, универсален интерфейс, свързващ цялата екосистема.
Пътуването от пускането на MCP до сегашната му популярност е интересно.
Когато MCP беше пуснат през ноември 2024 г., той бързо привлече вниманието на разработчиците и бизнеса. Въпреки това, той не избухна в популярност веднага. По това време стойността на интелигентните агенти не беше ясна. Дори ако сложността на интеграция “MxN” на агентите беше решена, никой не знаеше дали AI продуктивността ще се издигне.
Тази несигурност произтича от трудността да се превърне бързо развиващата се LLM технология в практически приложения. Интернет беше изпълнен с противоречиви мнения за интелигентните агенти, което доведе до ниско доверие в способността на AI да окаже реално въздействие. Дори с появата на някои обещаващи приложения, беше трудно да се каже дали AI наистина повишава производителността или просто надрасква повърхността. Щеше да отнеме време, за да се разбере.
Повратната точка дойде с пускането на рамката на Manus и обявяването на OpenAI за поддръжка на MCP.
Manus демонстрира възможностите за сътрудничество на множество агенти, перфектно улавяйки това, което потребителите очакват от AI продуктивността. Когато MCP позволи изживяване ‘диалог-като-операция’ чрез чат интерфейс, позволявайки на потребителите да задействат действия на системно ниво като управление на файлове и извличане на данни просто чрез въвеждане на команди, започна промяна в възприятието: AI всъщност може да помогне с реална работа.
Това новаторско потребителско изживяване повиши популярността на MCP. Пускането на Manus беше ключов фактор за успеха на MCP.
Подкрепата на OpenAI допълнително издигна MCP до статута на ‘универсален интерфейс’.
На 27 март 2025 г. OpenAI обяви голяма актуализация на основния си инструмент за разработка, AgentSDK, официално поддържащ MCP сервизния протокол. С този ход на технологичния гигант, който контролира 40% от световния пазар на модели, MCP започна да прилича на основополагаща инфраструктура като HTTP. MCP официално влезе в полезрението на обществеността и популярността му скочи.
Това направи мечтата за ‘HTTP за AI’ да изглежда възможна. Платформи като Cursor, Winsurf и Cline последваха примера и приеха MCP протокола, а екосистемата на агентите, изградена около MCP, нарасна.
MCP: Екосистема от агенти на хоризонта?
Може ли MCP наистина да се превърне в де факто стандарт за AI взаимодействие в бъдеще?
На 11 март съоснователят на LangChain Харисън Чейс и ръководителят на LangGraph Нуно Кампос дебатираха дали MCP ще се превърне в бъдещия стандарт за AI взаимодействие. Въпреки че не стигнаха до заключение, дебатът предизвика много въображение около MCP.
LangChain също така стартира онлайн проучване по време на дебата. Изненадващо, 40% от участниците подкрепиха MCP да се превърне в бъдещия стандарт.
Останалите 60%, които не гласуваха за MCP, предполагат, че пътят към превръщането в бъдещ стандарт за AI взаимодействие няма да бъде лесен.
Една основна загриженост е разминаването между техническите стандарти и търговските интереси, както се вижда от действията на местни и международни играчи след пускането на MCP.
Малко след като Anthropic пусна MCP, Google създаде A2A (Agent to Agent).
Ако MCP проправи пътя на отделните интелигентни агенти лесно да имат достъп до ‘ресурсни точки’, A2A имаше за цел да изгради огромна комуникационна мрежа, свързваща тези агенти, позволявайки им да си ‘говорят’ един с друг и да работят заедно.
От основна гледна точка, както MCP, така и A2A се борят за контрол над екосистемата на агентите.
И така, какво се случва на китайския пазар?
Повече активност е концентрирана сред LLM компаниите. От април Alibaba, Tencent и Baidu обявиха подкрепата си за MCP протокола.
Платформата Bailian на Alibaba Cloud стартира първата в индустрията услуга за пълен жизнен цикъл на MCP на 9 април, интегрирайки над 50 инструмента, включително Amap и Wuying Cloud Desktop, позволявайки на потребителите да генерират изключителни агенти за 5 минути. Alipay си партнира с общността ModelScope, за да стартира услугата ‘Payment MCP Server’ в Китай, позволявайки на AI интелигентните агенти да имат достъп до възможности за плащане с едно кликване.
На 14 април Tencent Cloud надстрои своя LLM двигател за знания, за да поддържа MCP плъгини, свързващи се с екосистемни инструменти като Tencent Location Service и WeChat Reading. На 16 април Alipay стартира ‘Payment MCP Server’, позволявайки на разработчиците бързо да имат достъп до платежни функции чрез команди на естествен език, създавайки затворен цикъл за комерсиализация на AI услуги. На 25 април Baidu обяви пълна съвместимост с MCP протокола, стартирайки първия в света MCP за електронна търговия и MCP услуга за търсене. Платформата Smart Cloud Qianfan интегрира MCP сървър на трета страна, индексирайки ресурси в мрежата, за да намали разходите за разработка.
MCP подходът на китайските LLM компании е ‘затворен цикъл’. От интегрирането на Amap на платформата Bailian на Alibaba Cloud, до поддръжката на MCP плъгини от Tencent Cloud и свързването с екосистеми като WeChat Reading, до стартирането на MCP услуга за търсене от Baidu, всички използват MCP, за да използват своите силни страни и да укрепят бариерите на своята екосистема.
Зад този стратегически избор стои дълбока бизнес логика.
Представете си, че Alibaba Cloud позволява на потребителите да се обаждат на Baidu Maps или екосистемата на Tencent отваря основни интерфейси за данни за външни модели. Диференцираните предимства, създадени от данните на всяка компания и екосистемните защитни стени, биха се сринали. Именно тази нужда от абсолютен контрол върху ‘свързаността’ прави MCP, под своята техническа стандартизация, тихо преразпределение на контрола върху инфраструктурата в ерата на AI.
Това напрежение става ясно: На повърхността MCP насърчава стандартизацията на техническите протоколи чрез унифицирани спецификации на интерфейса. В действителност всяка платформа определя свои собствени правила за свързване чрез частни протоколи.
Това разделение между отворени протоколи и екосистеми неизбежно ще се превърне в основна пречка пред MCP да се превърне в наистина универсален стандарт.
Реалната стойност на MCP във вълната на AI индустриализацията
Дори и да няма абсолютен ‘унифициран протокол’ в бъдеще, стандартната революция, предизвикана от MCP, отвори вратите за AI продуктивността.
Понастоящем всяка LLM компания изгражда свой собствен ‘екологичен анклав’ чрез MCP протокола. Тази стратегия ‘затворен цикъл’ ще разкрие дълбоките противоречия на фрагментацията на екосистемата на агентите. Въпреки това, тя също така ще освободи възможностите, натрупани от създателите на екосистеми, бързо формирайки матрици на приложения и насърчавайки внедряването на AI.
Например, предимствата на големите компании в миналото (като технологията за плащане на Alipay, мащаба на потребителите и възможностите за контрол на риска) бяха ограничени до собствените им бизнеси. Въпреки това, като ги отвори чрез стандартизирани интерфейси (MCP), тези възможности могат да бъдат извикани от повече външни разработчици. Например, AI агентите на други компании не трябва да изграждат свои собствени платежни системи, те могат директно да извикват интерфейсите на Alipay. Това може да привлече повече участници да използват инфраструктурата на голямата компания, формирайки зависимост и мрежови ефекти и разширявайки екологичното влияние.
Тази ‘иновация на ограждане’ ускорява индустриалното проникване на AI технологията.
От тази гледна точка, тя може да стимулира бъдещата екосистема на агентите да представи модел на ‘ограничена отвореност’.
По-конкретно, основните интерфейси за данни все още ще бъдат здраво контролирани от големи компании, но в не-основни области, чрез насърчаване на технически общности и намеса на регулаторни агенции, постепенно могат да се формират междуплатформени ‘микро-стандарти’. Тази ‘ограничена отвореност’ може да защити екологичните интереси на производителите и да избегне напълно фрагментирана техническа екосистема.
В този процес стойността на MCP също ще се измести от ‘универсален интерфейс’ към ‘екологичен конектор’.
Той вече няма да се стреми да се превърне в единствения стандартизиран протокол, а ще служи като мост за диалог между различни екосистеми. Когато разработчиците могат лесно да постигнат кръстосано-екологично сътрудничество между агенти чрез MCP и когато потребителите могат безпроблемно да превключват интелигентни агент услуги между различни платформи, екосистемата на агентите наистина ще навлезе в златната си епоха.
Предпоставката за всичко това е дали индустрията може да намери деликатен баланс между търговски интереси и технически идеали. Това е промяната, предизвикана от MCP отвъд стойността на самия инструмент.
Конструкцията на екосистемата на агентите не се крие в появата на определен стандартен протокол. Внедряването на AI не се крие в свързването на определена връзка, а в консенсус.
Както инженерът на Anthropic Дейвид първоначално си представяше, ‘Имаме нужда не само от ‘универсален контакт’, но и от ‘електрическа мрежа’, която позволява на контактите да бъдат съвместими един с друг.’ Тази електрическа мрежа изисква както технически консенсус, така и глобален диалог за правилата на инфраструктурата от ерата на AI.
В настоящата ера на бърза AI технологична итерация, задвижвана от MCP, производителите ускоряват обединението на този технически консенсус.