Dalam lanskap di mana kecerdasan buatan berkembang pesat, standar baru untuk interaksi model sedang muncul. Model Context Protocol (MCP), standar terbuka yang diperkenalkan oleh Anthropic pada November 2024, dengan cepat menjadi titik fokus bagi pengembang dan perusahaan. Tujuan utama MCP adalah untuk membangun tautan dua arah yang aman antara model bahasa besar (LLM) dan beragam sumber data, sehingga mengatasi inkonsistensi dalam implementasi alat dan memfasilitasi berbagi lintas model.
Munculnya MCP sebagai Standar Industri
Hanya dalam beberapa bulan, MCP telah mendapatkan daya tarik signifikan di komunitas AI. Pada Konferensi Pengembang AI Baidu Create2025 pada 25 April, pendiri Baidu Robin Li meluncurkan dua model inovatif: Wenxin Large Model 4.5 Turbo dan Deep Thinking Model X1 Turbo. Menyertai model-model ini adalah berbagai aplikasi AI, yang menandai komitmen Baidu untuk membantu para pengembang sepenuhnya merangkul MCP.
Dukungan untuk MCP meluas melampaui Baidu, mencakup pemain utama seperti OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba, dan Tencent. Adopsi yang luas ini menandakan bahwa MCP menjadi ‘HTTP dari dunia AI’, menetapkan standar universal tentang bagaimana model dan sumber data berinteraksi.
Selama konferensi, Baidu Intelligent Cloud secara resmi meluncurkan layanan MCP tingkat enterprise pertama di Tiongkok. Layanan ini memberi perusahaan dan pengembang akses ke lebih dari 1.000 Server MCP. Selain itu, platform ini memungkinkan pengembang untuk membuat Server MCP mereka sendiri di Qianfan, platform pengembangan AI Baidu, dan menerbitkannya ke MCP Square, menawarkan hosting dan pengindeksan gratis melalui Baidu Search.
Strategi Baidu Cloud yang Berfokus pada Enterprise
Meskipun berbagai vendor merangkul MCP, pendekatan mereka berbeda. Baidu Intelligent Cloud berfokus pada pasar enterprise, yang bertujuan untuk melibatkan sebanyak mungkin pengembang sejak awal. Strategi ini melibatkan memperkaya MCP Square dan memanfaatkan Baidu Search untuk mendorong lalu lintas, sehingga mendorong ekosistem MCP yang kuat.
Pendekatan yang diambil Baidu dengan penawaran MCP-nya berpusat pada apa yang dibutuhkan pelanggan perusahaan dan apa yang akan mereka tanggapi. Perusahaan ini berada pada posisi yang baik untuk memanfaatkan jejak yang ada dengan pelanggan perusahaan untuk membawa mereka ke dunia MCP.
Perlunya MCP dalam Lanskap AI
Munculnya MCP mengatasi tantangan penting dalam menerapkan LLM, terutama dalam pengaturan perusahaan. Sebelumnya, penerapan LLM terutama terbatas pada skenario mirip chatbot. Aplikasi perusahaan yang lebih luas membutuhkan penyesuaian ekstensif, membuat proses pengembangan menjadi kompleks dan padat sumber daya, bahkan dengan toolchain yang disediakan oleh vendor seperti Baidu Intelligent Cloud.
Dengan 2025 yang digembar-gemborkan sebagai tahun Agen AI, LLM diharapkan untuk berevolusi melampaui sekadar berpikir untuk merencanakan dan menjalankan tugas secara mandiri. Dalam paradigma ini, LLM berfungsi sebagai ‘otak’, membutuhkan ‘anggota badan’ dan ‘indra’ untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu.
Pendekatan tradisional untuk menyesuaikan setiap aplikasi AI membutuhkan integrasi alat ‘M×N’, di mana setiap aplikasi AI harus berinteraksi dengan banyak alat. MCP menyederhanakan ini dengan menstandarisasi interaksi antara LLM dan alat, mengurangi kompleksitas menjadi ‘M+N.’ Standardisasi ini sangat penting untuk menskalakan aplikasi AI di berbagai fungsi perusahaan.
Merampingkan Aplikasi AI Tingkat Enterprise
Wakil Presiden Eksekutif Grup Baidu dan Presiden Grup Bisnis Baidu Intelligent Cloud, Shen Dou, menekankan bahwa menerapkan LLM melibatkan lebih dari sekadar invokasi sederhana. ‘Ini membutuhkan menghubungkan berbagai komponen dan alat dan melakukan orkestrasi yang rumit. Seringkali, penyempurnaan dan penyesuaian lebih lanjut dari model diperlukan untuk meningkatkan kinerja,’ catatnya.
Shen Dou lebih lanjut menjelaskan bahwa membangun aplikasi tingkat enterprise membutuhkan pertimbangan yang cermat terhadap kinerja komputasi, stabilitas, skalabilitas, dan keamanan. Dia memandang penyebaran aplikasi sebagai proses konstruksi ‘sistem’.
Aplikasi enterprise menuntut standar yang lebih tinggi dan toleransi kesalahan yang lebih rendah dibandingkan dengan aplikasi tingkat konsumen. Menurut seorang ahli industri, pengembangan aplikasi menghabiskan 90% waktu proyek karena sementara model distandarisasi, aplikasi sangat bervariasi.
Upaya-upaya ini umumnya melibatkan empat tugas utama: melengkapi pengetahuan profesional, mengatur proses bisnis, memperluas alat cerdas, dan mengintegrasikan sistem perusahaan. Dengan merangkum tugas-tugas ini ke dalam platform yang menawarkan fungsionalitas siap pakai, perusahaan dapat memanfaatkan RAG (Retrieval-Augmented Generation) untuk memasukkan pengetahuan ahli, menggunakan alur kerja untuk mengatur proses bisnis, dan menggunakan agen cerdas yang dikombinasikan dengan MCP untuk memanfaatkan sistem dan aset yang ada.
MCP siap untuk memenuhi harapan industri untuk menyederhanakan penerapan LLM dalam aplikasi praktis.
Menjembatani Kesenjangan dalam Agen Tingkat Enterprise
Seperti yang ditunjukkan Shen Dou, penerapan LLM membutuhkan dukungan full-stack, tingkat sistem, mulai dari daya komputasi yang mendasarinya hingga aplikasi. Ini termasuk perangkat keras berkinerja tinggi dan optimasi kluster, serta toolchain pengembangan yang fleksibel dan solusi berbasis skenario.
Kemampuan tingkat sistem Baidu Intelligent Cloud mencakup lapisan daya komputasi, termasuk kluster Kunlunxin 30.000 kartu yang baru diumumkan dan platform komputasi GPU Baige yang ditingkatkan. Lapisan pengembangan model menampilkan lebih dari 100 model di platform Qianfan, termasuk Wenxin 4.5Turbo dan Wenxin X1 Turbo Baidu, serta model pihak ketiga seperti DeepSeek, Ilama, dan Vidu.
Dalam lapisan pengembangan aplikasi, Baidu Intelligent Cloud menawarkan layanan Qianfan Enterprise-Level Agent dan MCP, meningkatkan kemampuan agen untuk memecahkan masalah kompleks. Layanan-layanan ini dilengkapi dengan toolchain pengembangan model komprehensif yang mendukung penyesuaian dan penyempurnaan model berpikir mendalam dan model multi-modal.
Baidu Intelligent Cloud berfokus pada lapisan pengembangan aplikasi, dengan pembaruan signifikan pada toolchain pengembangan agen tingkat enterprise platform Qianfan. Platform ini memperkenalkan agen cerdas berbasis inferensi baru, Intelligent Agent Pro, yang meningkatkan kemampuan dari menjawab pertanyaan cepat hingga musyawarah mendalam, mendukung agen cerdas yang disesuaikan untuk setiap perusahaan.
Aplikasi Dunia Nyata dari Ekosistem MCP Baidu
Pertimbangkan contoh Sewage Treasure, yang menggunakan kemampuan Qianfan Agentic RAG untuk menggabungkan data dan basis pengetahuan khusus perusahaan. Ini memungkinkan agen untuk merumuskan strategi pengambilan berdasarkan pemahaman tentang tugas, secara signifikan mengurangi halusinasi model.
Intelligent Agent Pro juga mendukung mode Deep Research, memungkinkan agen untuk secara mandiri merencanakan tugas-tugas kompleks, memfilter dan mengatur informasi, dan mengumpulkan pengetahuan eksploratif dengan menjelajahi halaman web. Ini juga mendukung penggunaan berbagai alat untuk membuat grafik, menulis laporan, dan menghasilkan laporan profesional yang terstruktur dan informatif.
MCP memungkinkan pengembang dan perusahaan untuk lebih baik memanfaatkan data dan alat industri saat mengembangkan agen, sehingga mengatasi kesenjangan penting dalam kemampuan agen tingkat enterprise.
Pengembang dapat merangkul MCP dalam dua cara: dengan menyediakan sumber daya, data, dan kemampuan mereka dalam format MCP untuk digunakan oleh aplikasi AI, atau dengan memanfaatkan sumber daya Server MCP yang ada saat mengembangkan aplikasi AI. Kedua pendekatan mengurangi upaya pengembangan dan secara signifikan meningkatkan kemampuan.
Platform Qianfan Baidu Intelligent Cloud adalah platform model besar pertama yang mendukung MCP. Sebelum MCP, model dan alat besar tersebar dan tidak memiliki standardisasi. MCP mendorong interkoneksi dan memfasilitasi kemakmuran ekosistem.
Lanskap Kompetitif MCP
MCP, dan model besar pada umumnya, mewakili persaingan antara platform dan ekosistem. Pada tahap awal teknologi baru, berbagai paradigma belum matang, membutuhkan optimasi end-to-end untuk mencapai kinerja optimal. Ini menjelaskan mengapa penerapan aplikasi model besar sangat bergantung pada vendor terkemuka.
Untuk vendor-vendor ini, tantangannya terletak bukan pada unggul dalam satu bidang tetapi pada tidak memiliki kelemahan yang signifikan. Mereka harus membangun kemampuan platform yang kuat dan mendorong ekosistem yang berkembang untuk menarik lebih banyak peserta, mengadu satu ekosistem model besar dengan yang lain.
Strategi Baidu di domain MCP melibatkan tiga langkah.
- Meluncurkan Server MCP: Baidu termasuk yang pertama meluncurkan Server MCP, termasuk MCP transaksi e-commerce pertama di dunia dan MCP pencarian. Pengembang dapat menambahkan Baidu AI Search dan Server MCP Baidu Youxuan ke ‘Asisten Agen Cerdas Universal’ di platform Qianfan Baidu Intelligent Cloud, memungkinkan agen cerdas untuk menyelesaikan seluruh proses dari pertanyaan informasi dan rekomendasi produk hingga penempatan pesanan langsung. Ini menggabungkan dukungan transaksi e-commerce dengan kemampuan pencarian tingkat atas.
- Mendukung Pengembangan Layanan MCP: Platform Qianfan Baidu Intelligent Cloud secara resmi meluncurkan layanan MCP tingkat enterprise pertama di Tiongkok, dengan lebih dari 1.000 Server MCP tersedia untuk perusahaan dan pengembang. Pengembang dapat membuat Server MCP mereka sendiri di Qianfan, menerbitkannya ke MCP Square, menikmati hosting gratis, dan mendapatkan eksposur dan peluang penggunaan melalui Baidu Search.
- Rencana Terbuka AI: Platform Terbuka Pencarian Baidu meluncurkan ‘Rencana Terbuka AI’ (sai.baidu.com) untuk memberikan lalu lintas dan peluang monetisasi bagi pengembang agen cerdas, aplikasi H5, program mini, dan aplikasi independen melalui berbagai konten dan mekanisme distribusi layanan. Rencana ini juga memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menemukan dan menggunakan layanan AI terbaru.
Dengan memungkinkan lebih banyak perusahaan dan pengembang untuk membuka kemampuan mereka melalui MCP, Baidu mendorong ekosistemnya sambil memungkinkan mitranya untuk mewujudkan nilai komersial. Pemenang utama dalam kompetisi model besar mungkin tidak harus vendor yang paling canggih secara teknologi, tetapi yang memiliki ekosistem yang paling berkembang.