L’Emergere di MCP come Standard Industriale
In pochi mesi, l’MCP ha guadagnato terreno nella comunità dell’IA. Alla Create2025 Baidu AI Developer Conference, il fondatore di Baidu, Robin Li, ha svelato due modelli innovativi: Wenxin Large Model 4.5 Turbo e Deep Thinking Model X1 Turbo. Questi modelli sono stati accompagnati da varie applicazioni di IA, sottolineando l’impegno di Baidu nell’aiutare gli sviluppatori ad adottare pienamente l’MCP.
Il supporto per l’MCP va oltre Baidu, comprendendo importanti attori come OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba e Tencent. Questa diffusa adozione indica che l’MCP sta diventando l’’HTTP del mondo dell’IA’, stabilendo uno standard universale per l’interazione tra modelli e fonti di dati.
Durante la conferenza, Baidu Intelligent Cloud ha lanciato ufficialmente il primo servizio MCP di livello enterprise in Cina. Questo servizio fornisce alle aziende e agli sviluppatori l’accesso a oltre 1.000 server MCP. Inoltre, la piattaforma consente agli sviluppatori di creare i propri server MCP su Qianfan, la piattaforma di sviluppo AI di Baidu, e di pubblicarli su MCP Square, offrendo hosting e indicizzazione gratuiti tramite Baidu Search.
La Strategia di Baidu Cloud Focalizzata sulle Imprese
Sebbene vari fornitori stiano adottando l’MCP, i loro approcci differiscono. Baidu Intelligent Cloud si sta concentrando sul mercato enterprise, con l’obiettivo di coinvolgere il maggior numero possibile di sviluppatori fin dall’inizio. Questa strategia prevede l’arricchimento di MCP Square e lo sfruttamento di Baidu Search per aumentare il traffico, favorendo così un robusto ecosistema MCP.
L’approccio adottato da Baidu con le sue offerte MCP è incentrato su ciò di cui i clienti aziendali hanno bisogno e su ciò a cui risponderanno. L’azienda è ben posizionata per sfruttare la sua presenza esistente con i clienti aziendali per introdurli nel mondo dell’MCP.
La Necessità dell’MCP nel Panorama dell’IA
L’emergere dell’MCP affronta sfide critiche nella distribuzione di LLM, in particolare in contesti aziendali. In precedenza, l’applicazione di LLM era limitata principalmente a scenari simili a chatbot. Le applicazioni aziendali più ampie richiedevano un’ampia personalizzazione, rendendo il processo di sviluppo complesso e dispendioso in termini di risorse, anche con le toolchain fornite da fornitori come Baidu Intelligent Cloud.
Con il 2025 salutato come l’anno dell’AI Agent, ci si aspetta che gli LLM si evolvano oltre il semplice pensiero verso la pianificazione e l’esecuzione autonoma delle attività. In questo paradigma, l’LLM funge da ‘cervello’, richiedendo ‘arti’ e ‘sensi’ per completare compiti specifici.
L’approccio tradizionale di personalizzare ogni applicazione AI richiede l’integrazione di strumenti ‘M×N’, in cui ogni applicazione AI deve interfacciarsi con numerosi strumenti. L’MCP semplifica questo standardizzando l’interazione tra LLM e strumenti, riducendo la complessità a ‘M+N’. Questa standardizzazione è fondamentale per scalare le applicazioni AI in varie funzioni aziendali.
Semplificare le Applicazioni AI a Livello Enterprise
Il vicepresidente esecutivo del gruppo Baidu e presidente del gruppo aziendale Baidu Intelligent Cloud, Shen Dou, ha sottolineato che l’applicazione di LLM implica più di semplici invocazioni. ‘Richiede il collegamento di vari componenti e strumenti e l’esecuzione di un’orchestrazione complessa. Spesso, sono necessari ulteriori perfezionamenti e personalizzazioni dei modelli per migliorare le prestazioni’, ha osservato.
Shen Dou ha inoltre spiegato che la creazione di applicazioni di livello enterprise richiede un’attenta considerazione delle prestazioni di calcolo, della stabilità, della scalabilità e della sicurezza. Considera l’implementazione di un’applicazione come un processo di costruzione di un ‘sistema’.
Le applicazioni enterprise richiedono standard più elevati e una tolleranza agli errori inferiore rispetto alle applicazioni di livello consumer. Secondo un esperto del settore, lo sviluppo di applicazioni consuma il 90% del tempo del progetto perché, sebbene i modelli siano standardizzati, le applicazioni sono altamente variabili.
Questi sforzi generalmente comportano quattro compiti chiave: integrare la conoscenza professionale, orchestrare i processi aziendali, espandere gli strumenti intelligenti e integrare i sistemi aziendali. Racchiudendo questi compiti in una piattaforma che offre funzionalità pronte all’uso, le aziende possono sfruttare RAG (Retrieval-Augmented Generation) per incorporare la conoscenza degli esperti, utilizzare i flussi di lavoro per orchestrare i processi aziendali e utilizzare agenti intelligenti combinati con MCP per sfruttare i sistemi e le risorse esistenti.
L’MCP è pronto a soddisfare le aspettative del settore per la semplificazione della distribuzione di LLM in applicazioni pratiche.
Colmare il Divario negli Agenti a Livello Enterprise
Come ha sottolineato Shen Dou, la distribuzione di LLM richiede supporto full-stack a livello di sistema, che va dalla potenza di calcolo sottostante alle applicazioni. Ciò include hardware ad alte prestazioni e ottimizzazione del cluster, nonché toolchain di sviluppo flessibili e soluzioni basate su scenari.
Le capacità a livello di sistema di Baidu Intelligent Cloud comprendono un livello di potenza di calcolo, tra cui il cluster Kunlunxin a 30.000 schede appena annunciato e la piattaforma di calcolo GPU Baige aggiornata. Il livello di sviluppo del modello include oltre 100 modelli sulla piattaforma Qianfan, tra cui Baidu Wenxin 4.5Turbo e Wenxin X1 Turbo, nonché modelli di terze parti come DeepSeek, Ilama e Vidu.
Nel livello di sviluppo delle applicazioni, Baidu Intelligent Cloud offre servizi Qianfan Enterprise-Level Agent e MCP, migliorando la capacità degli agenti di risolvere problemi complessi. Questi servizi sono completati da una toolchain di sviluppo del modello completa che supporta la personalizzazione e la messa a punto di modelli di deep-thinking e modelli multi-modali.
Baidu Intelligent Cloud si sta concentrando sul livello di sviluppo delle applicazioni, con aggiornamenti significativi alla toolchain di sviluppo di agenti di livello enterprise della piattaforma Qianfan. La piattaforma introduce il nuovo agente intelligente basato sull’inferenza, Intelligent Agent Pro, che migliora le capacità dalla risposta rapida alle domande alla deliberazione profonda, supportando agenti intelligenti personalizzati per ogni azienda.
Applicazioni Reali dell’Ecosistema MCP di Baidu
Si consideri l’esempio di Sewage Treasure, che utilizza le capacità Agentic RAG di Qianfan per combinare dati e knowledge base specifici dell’azienda. Ciò consente agli agenti di formulare strategie di recupero basate su una comprensione delle attività, riducendo significativamente le allucinazioni del modello.
Intelligent Agent Pro supporta anche la modalità Deep Research, consentendo agli agenti di pianificare autonomamente attività complesse, filtrare e organizzare le informazioni e raccogliere conoscenze esplorative navigando tra le pagine web. Supporta anche l’utilizzo di vari strumenti per creare grafici, scrivere report e generare report professionali strutturati e informativi.
L’MCP consente a sviluppatori e aziende di sfruttare al meglio i dati e gli strumenti del settore durante lo sviluppo di agenti, affrontando così le lacune critiche nelle capacità degli agenti di livello enterprise.
Gli sviluppatori possono adottare l’MCP in due modi: fornendo le proprie risorse, dati e capacità in formato MCP per l’utilizzo da parte delle applicazioni AI oppure sfruttando le risorse del server MCP esistenti durante lo sviluppo di applicazioni AI. Entrambi gli approcci riducono lo sforzo di sviluppo e migliorano significativamente le capacità.
La piattaforma Qianfan di Baidu Intelligent Cloud è la prima piattaforma di modelli di grandi dimensioni a supportare l’MCP. Prima dell’MCP, i modelli e gli strumenti di grandi dimensioni erano sparsi e mancavano di standardizzazione. L’MCP promuove l’interconnessione e facilita la prosperità dell’ecosistema.
Il Panorama Competitivo dell’MCP
L’MCP, e i modelli di grandi dimensioni in generale, rappresentano una competizione tra piattaforme ed ecosistemi. Nelle prime fasi delle nuove tecnologie, vari paradigmi sono immaturi e richiedono un’ottimizzazione end-to-end per ottenere prestazioni ottimali. Questo spiega perché la distribuzione di applicazioni di modelli di grandi dimensioni si basa fortemente sui principali fornitori.
Per questi fornitori, la sfida non sta nell’eccellere in un’area, ma nel non avere debolezze significative. Devono costruire solide capacità della piattaforma e promuovere ecosistemi fiorenti per attrarre più partecipanti, mettendo in competizione un ecosistema di modelli di grandi dimensioni con un altro.
La strategia di Baidu nel dominio MCP prevede tre passaggi.
- Avvio dei server MCP: Baidu è stata tra le prime ad avviare i server MCP, tra cui il primo MCP di transazione di e-commerce al mondo e il server MCP di ricerca. Gli sviluppatori possono aggiungere Baidu AI Search e i server MCP di Baidu Youxuan all’’Assistente agente intelligente universale’ sulla piattaforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan, consentendo agli agenti intelligenti di completare l’intero processo dalle query di informazioni e dai consigli sui prodotti all’inserimento diretto degli ordini. Ciò combina il supporto per le transazioni di e-commerce con capacità di ricerca di prim’ordine.
- Supporto allo sviluppo di servizi MCP: La piattaforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan ha lanciato ufficialmente il primo servizio MCP di livello enterprise cinese, con oltre 1.000 server MCP disponibili per aziende e sviluppatori. Gli sviluppatori possono creare i propri server MCP su Qianfan, pubblicarli su MCP Square, usufruire dell’hosting gratuito e ottenere visibilità e opportunità di utilizzo tramite Baidu Search.
- Piano aperto per l’IA: La piattaforma aperta per la ricerca Baidu ha lanciato il ‘Piano aperto per l’IA’ (sai.baidu.com) per fornire opportunità di traffico e monetizzazione per gli sviluppatori di agenti intelligenti, applicazioni H5, mini-programmi e app indipendenti attraverso vari meccanismi di distribuzione di contenuti e servizi. Questo piano consente inoltre agli utenti di scoprire e utilizzare facilmente i servizi AI più recenti.
Consentendo a più aziende e sviluppatori di aprire le proprie capacità tramite MCP, Baidu sta promuovendo il suo ecosistema consentendo al contempo ai suoi partner di realizzare valore commerciale. Il vincitore finale nella competizione dei modelli di grandi dimensioni potrebbe non essere necessariamente il fornitore tecnologicamente più avanzato, ma quello con l’ecosistema più fiorente.