MCPの台頭：業界標準としての確立
人工知能が急速に進化する中、モデルインタラクションの新しい標準が登場しています。 Anthropicが2024年11月に導入したオープンスタンダードであるModel Context Protocol (MCP) は、開発者や企業にとって急速に注目を集めています。 MCPの主な目的は、大規模言語モデル (LLM) と多様なデータソース間の安全な双方向リンクを確立し、ツール実装の不整合に対処し、モデル間の共有を促進することです。
わずか数か月で、MCPはAIコミュニティで大きな牽引力を獲得しました。 4月25日に開催されたCreate2025 Baidu AI Developer Conferenceで、Baiduの創業者であるRobin Liは、Wenxin Large Model 4.5 TurboとDeep Thinking Model X1 Turboという2つの画期的なモデルを発表しました。 これらのモデルにはさまざまなAIアプリケーションが付属しており、開発者がMCPを完全に受け入れるのを支援するというBaiduのコミットメントを示しています。
MCPのサポートはBaiduを超えて、OpenAI、Google、Microsoft、Amazon、Anthropic、Alibaba、Tencentなどの主要なプレーヤーを網羅しています。 この広範な採用は、MCPがAI世界の’HTTP’になり、モデルとデータソースがどのように相互作用するかの普遍的な標準を設定していることを意味します。
会議中、Baidu Intelligent Cloudは、中国で最初のエンタープライズグレードのMCPサービスを正式に開始しました。 このサービスにより、企業や開発者は1,000を超えるMCPサーバーにアクセスできます。 さらに、このプラットフォームを使用すると、開発者はBaiduのAI開発プラットフォームであるQianfanで独自のMCPサーバーを作成し、MCP Squareに公開して、Baidu Searchを通じて無料のホスティングとインデックス作成を提供できます。
Baidu Cloudのエンタープライズ重視戦略
さまざまなベンダーがMCPを採用していますが、そのアプローチは異なります。 Baidu Intelligent Cloudは、エンタープライズ市場に焦点を当て、できるだけ多くの開発者を早期に関与させることを目指しています。 この戦略には、MCP Squareの充実とBaidu Searchを活用してトラフィックを促進し、それによって堅牢なMCPエコシステムを育成することが含まれます。
BaiduがMCPの提供に採用しているアプローチは、エンタープライズ顧客が何を必要とし、何に反応するかに焦点を当てています。 同社は、エンタープライズ顧客との既存のフットプリントを利用して、MCPの世界に引き込むことができる有利な立場にあります。
AI環境におけるMCPの必要性
MCPの登場は、LLMの展開、特にエンタープライズ環境における重大な課題に対処します。 以前は、LLMのアプリケーションは主にチャットボットのようなシナリオに限定されていました。 より広範なエンタープライズアプリケーションでは、広範なカスタマイズが必要であり、Baidu Intelligent Cloudなどのベンダーが提供するツールチェーンを使用しても、開発プロセスが複雑になり、リソースを大量に消費しました。
2025年はAIエージェントの年として歓迎されており、LLMは単なる思考を超えて、タスクを自律的に計画および実行するように進化すると予想されています。 このパラダイムでは、LLMは’脳’として機能し、特定のタスクを完了するために’手足’と’感覚’が必要になります。
各AIアプリケーションをカスタマイズする従来のアプローチでは、各AIアプリケーションが多数のツールとインターフェイスする必要がある’M×N’ツールを統合する必要があります。 MCPは、LLMとツール間のインタラクションを標準化することでこれを簡素化し、複雑さを’M+N’に軽減します。 この標準化は、さまざまなエンタープライズ機能にわたるAIアプリケーションのスケーリングに不可欠です。
エンタープライズレベルのAIアプリケーションの合理化
Baidu Groupのバイスプレジデント兼Baidu Intelligent Cloud Business GroupのプレジデントであるShen Douは、LLMの適用には単純な呼び出し以上のものが含まれることを強調しました。 ‘さまざまなコンポーネントとツールを接続し、複雑なオーケストレーションを実行する必要があります。 多くの場合、パフォーマンスを向上させるために、モデルのさらなる洗練とカスタマイズが必要です’と彼は述べています。
Shen Douはさらに、エンタープライズグレードのアプリケーションを構築するには、コンピューティングパフォーマンス、安定性、スケーラビリティ、セキュリティを慎重に検討する必要があると説明しました。 彼は、アプリケーションの展開を’システム’構築プロセスと見なしています。
エンタープライズアプリケーションは、コンシューマーグレードのアプリケーションと比較して、より高い標準とより低いエラー許容度を必要とします。 ある業界の専門家によると、モデルは標準化されていますが、アプリケーションは非常に変動しやすいからです。
これらの取り組みには通常、専門知識の補完、ビジネスプロセスのオーケストレーション、インテリジェントツールの拡張、エンタープライズシステムの統合という4つの主要なタスクが含まれます。 これらのタスクをすぐに使用できる機能を提供するプラットフォームにカプセル化することで、企業はRAG (Retrieval-Augmented Generation) を活用して専門家の知識を取り入れ、ワークフローを使用してビジネスプロセスをオーケストレーションし、インテリジェントエージェントとMCPを組み合わせて既存のシステムと資産を活用できます。
MCPは、実用的なアプリケーションにおけるLLMの展開を簡素化するという業界の期待に応える準備ができています。
エンタープライズレベルのエージェントのギャップを埋める
Shen Douが指摘したように、LLMの展開には、基盤となるコンピューティング能力からアプリケーションまでのフルスタックのシステムレベルのサポートが必要です。 これには、高性能ハードウェアとクラスターの最適化、および柔軟な開発ツールチェーンとシナリオベースのソリューションが含まれます。
Baidu Intelligent Cloudのシステムレベルの機能には、新しく発表された30,000カードのKunlunxinクラスターとアップグレードされたBaige GPUコンピューティングプラットフォームを含む、コンピューティングパワーレイヤーが含まれます。 モデル開発レイヤーは、BaiduのWenxin 4.5TurboやWenxin X1 Turbo、DeepSeek、Ilama、Viduなどのサードパーティモデルを含む、Qianfanプラットフォーム上の100を超えるモデルを備えています。
アプリケーション開発レイヤーでは、Baidu Intelligent CloudはQianfanエンタープライズレベルのエージェントおよびMCPサービスを提供し、エージェントが複雑な問題を解決する能力を強化します。 これらのサービスは、ディープシンキングモデルとマルチモーダルモデルのカスタマイズと微調整をサポートする包括的なモデル開発ツールチェーンによって補完されます。
Baidu Intelligent Cloudは、アプリケーション開発レイヤーに焦点を当てており、Qianfanプラットフォームのエンタープライズレベルのエージェント開発ツールチェーンを大幅に更新しています。 このプラットフォームは、新しい推論ベースのインテリジェントエージェントであるIntelligent Agent Proを導入し、簡単な質問への回答から詳細な検討までの機能を強化し、各企業向けにカスタマイズされたインテリジェントエージェントをサポートします。
BaiduのMCPエコシステムの実世界のアプリケーション
Qianfan Agentic RAG機能を使用して企業固有のデータと知識ベースを組み合わせるSewage Treasureの例を考えてみましょう。 これにより、エージェントはタスクの理解に基づいて検索戦略を策定し、モデルのハルシネーションを大幅に削減できます。
Intelligent Agent Proは、ディープリサーチモードもサポートしており、エージェントは複雑なタスクを自律的に計画し、情報をフィルタリングおよび整理し、Webページを閲覧して探索的な知識を収集できます。 また、さまざまなツールを使用して、チャートの作成、レポートの作成、構造化された有益な専門レポートの生成もサポートしています。
MCPを使用すると、開発者や企業はエージェントを開発する際に業界のデータとツールをより有効に活用できるため、エンタープライズレベルのエージェント機能の重要なギャップに対処できます。
開発者は、AIアプリケーションで使用するためにリソース、データ、および機能をMCP形式で提供するか、AIアプリケーションを開発する際に既存のMCPサーバーリソースを活用することによって、2つの方法でMCPを採用できます。 どちらのアプローチも、開発労力を削減し、機能を大幅に強化します。
Baidu Intelligent CloudのQianfanプラットフォームは、MCPをサポートする最初の大規模モデルプラットフォームです。 MCPの前は、大規模なモデルとツールが分散しており、標準化されていませんでした。 MCPは、相互接続を促進し、エコシステムの繁栄を促進します。
MCPの競争環境
MCP、および一般的な大規模モデルは、プラットフォームとエコシステム間の競争を表しています。 新しいテクノロジーの初期段階では、さまざまなパラダイムが未成熟であり、最適なパフォーマンスを実現するにはエンドツーエンドの最適化が必要です。 これは、大規模なモデルアプリケーションの展開が主要ベンダーに大きく依存している理由を説明しています。
これらのベンダーにとって、課題は1つの分野で優れていることではなく、重大な弱点がないことです。 より多くの参加者を引き付けるために、堅牢なプラットフォーム機能を構築し、繁栄するエコシステムを育成し、大規模なモデルエコシステムを互いに対抗させる必要があります。
MCPドメインにおけるBaiduの戦略には、3つのステップが含まれます。
- MCPサーバーの起動: Baiduは、世界初のeコマーストランザクションMCPや検索MCPなど、MCPサーバーを最初に起動した企業の1つでした。 開発者は、Baidu AI SearchとBaidu YouxuanのMCPサーバーをBaidu Intelligent Cloud Qianfanプラットフォームの’Universal Intelligent Agent Assistant’に追加して、インテリジェントエージェントが情報クエリや製品の推奨から直接注文の配置までのプロセス全体を完了できるようにすることができます。 これにより、eコマーストランザクションのサポートとトップレベルの検索機能が組み合わされます。
- MCPサービス開発のサポート: Baidu Intelligent Cloud Qianfanプラットフォームは、中国初のエンタープライズグレードのMCPサービスを正式に開始し、企業や開発者が利用できる1,000を超えるMCPサーバーを提供しています。 開発者は、Qianfanで独自のMCPサーバーを作成し、MCP Squareに公開し、無料のホスティングを利用し、Baidu Searchを通じて露出と使用機会を得ることができます。
- AIオープン計画: Baidu Search Open Platformは、さまざまなコンテンツおよびサービス配信メカニズムを通じて、インテリジェントエージェント、H5アプリケーション、ミニプログラム、および独立したアプリの開発者にトラフィックと収益化の機会を提供する’AIオープン計画’ (sai.baidu.com) を開始しました。 この計画により、ユーザーは最新のAIサービスを簡単に見つけて使用することもできます。
Baiduは、より多くの企業や開発者がMCPを通じて機能を公開できるようにすることで、エコシステムを育成すると同時に、パートナーが商業的価値を実現できるようにしています。 大規模なモデルコンペティションの最終的な勝者は、必ずしも最も技術的に進んだベンダーであるとは限らず、最も繁栄しているエコシステムを持つベンダーである可能性があります。