Wzrost MCP: Jak Baidu Cloud jest pionierem usług Model Context Protocol klasy korporacyjnej
W krajobrazie, w którym sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w szybkim tempie, pojawia się nowy standard interakcji modeli. Model Context Protocol (MCP), otwarty standard wprowadzony przez Anthropic w listopadzie 2024 roku, szybko stał się centralnym punktem dla programistów i przedsiębiorstw. Głównym celem MCP jest ustanowienie bezpiecznych, dwukierunkowych połączeń między dużymi modelami językowymi (LLM) a różnorodnymi źródłami danych, co pozwala rozwiązać niespójności we wdrażaniu narzędzi i ułatwić udostępnianie modeli.
Powstanie MCP jako standardu branżowego
W ciągu zaledwie kilku miesięcy MCP zyskał znaczną popularność w społeczności AI. Na konferencji Baidu AI Developer Conference Create2025 w dniu 25 kwietnia, założyciel Baidu, Robin Li, zaprezentował dwa przełomowe modele: Wenxin Large Model 4.5 Turbo i Deep Thinking Model X1 Turbo. Wraz z tymi modelami pojawiły się różne aplikacje AI, co podkreśla zaangażowanie Baidu we wspieranie programistów w pełnym wykorzystaniu MCP.
Wsparcie dla MCP wykracza poza Baidu, obejmując głównych graczy, takich jak OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba i Tencent. To powszechne przyjęcie oznacza, że MCP staje się “HTTP świata AI”, ustanawiając uniwersalny standard interakcji modeli i źródeł danych.
Podczas konferencji Baidu Intelligent Cloud oficjalnie uruchomił pierwszą w Chinach usługę MCP klasy korporacyjnej. Usługa ta zapewnia przedsiębiorstwom i programistom dostęp do ponad 1000 serwerów MCP. Ponadto platforma umożliwia programistom tworzenie własnych serwerów MCP na Qianfan, platformie rozwoju AI firmy Baidu, i publikowanie ich w MCP Square, oferując bezpłatny hosting i indeksowanie za pośrednictwem Baidu Search.
Strategia Baidu Cloud skoncentrowana na przedsiębiorstwach
Chociaż różni dostawcy wdrażają MCP, ich podejścia są różne. Baidu Intelligent Cloud koncentruje się na rynku przedsiębiorstw, dążąc do zaangażowania jak największej liczby programistów na wczesnym etapie. Strategia ta obejmuje wzbogacanie MCP Square i wykorzystywanie Baidu Search do generowania ruchu, co sprzyja tworzeniu solidnego ekosystemu MCP.
Podejście Baidu do oferty MCP koncentruje się na tym, czego potrzebują klienci korporacyjni i na co zareagują. Firma jest dobrze przygotowana, aby wykorzystać swoją istniejącą obecność wśród klientów korporacyjnych, aby wprowadzić ich w świat MCP.
Konieczność MCP w krajobrazie AI
Pojawienie się MCP rozwiązuje krytyczne wyzwania związane z wdrażaniem LLM, szczególnie w środowiskach korporacyjnych. Wcześniej zastosowanie LLMbyło ograniczone głównie do scenariuszy typu chatbot. Szersze zastosowania korporacyjne wymagały szerokiego zakresu dostosowań, co sprawiało, że proces rozwoju był złożony i wymagający dużych zasobów, nawet przy użyciu łańcuchów narzędzi dostarczanych przez dostawców, takich jak Baidu Intelligent Cloud.
Ponieważ rok 2025 jest okrzyknięty rokiem agenta AI, oczekuje się, że LLM ewoluują poza samo myślenie do planowania i autonomicznego wykonywania zadań. W tym paradygmacie LLM służy jako “mózg”, wymagający “kończyn” i “zmysłów” do wykonywania określonych zadań.
Tradycyjne podejście do dostosowywania każdej aplikacji AI wymaga integracji narzędzi “M×N”, gdzie każda aplikacja AI musi współpracować z licznymi narzędziami. MCP upraszcza to, standaryzując interakcję między LLM a narzędziami, redukując złożoność do “M+N”. Ta standaryzacja jest kluczowa dla skalowania aplikacji AI w różnych funkcjach przedsiębiorstwa.
Usprawnienie aplikacji AI na poziomie przedsiębiorstwa
Wiceprezes wykonawczy Baidu Group i prezes Baidu Intelligent Cloud Business Group, Shen Dou, podkreślił, że stosowanie LLM obejmuje więcej niż proste wywołania. “Wymaga łączenia różnych komponentów i narzędzi oraz wykonywania skomplikowanej orkiestracji. Często potrzebne jest dalsze udoskonalanie i dostosowywanie modeli w celu poprawy wydajności”, zauważył.
Shen Dou wyjaśnił ponadto, że budowanie aplikacji klasy korporacyjnej wymaga starannego rozważenia wydajności obliczeniowej, stabilności, skalowalności i bezpieczeństwa. Uważa wdrażanie aplikacji za proces budowy “systemu”.
Aplikacje korporacyjne wymagają wyższych standardów i niższej tolerancji błędów w porównaniu z aplikacjami konsumenckimi. Według jednego z ekspertów branżowych, rozwój aplikacji pochłania 90% czasu projektu, ponieważ podczas gdy modele są standaryzowane, aplikacje są bardzo zmienne.
Wysiłki te zazwyczaj obejmują cztery kluczowe zadania: uzupełnianie wiedzy zawodowej, orkiestrowanie procesów biznesowych, rozszerzanie inteligentnych narzędzi i integrację systemów korporacyjnych. Enkapsulując te zadania w platformę, która oferuje gotową funkcjonalność, przedsiębiorstwa mogą wykorzystać RAG (Retrieval-Augmented Generation) do włączenia wiedzy eksperckiej, używać przepływów pracy do orkiestracji procesów biznesowych i używać inteligentnych agentów w połączeniu z MCP do wykorzystania istniejących systemów i zasobów.
MCP jest gotowy spełnić oczekiwania branży dotyczące uproszczenia wdrażania LLM w praktycznych zastosowaniach.
Wypełnianie luki w agentach na poziomie przedsiębiorstwa
Jak zauważył Shen Dou, wdrożenie LLM wymaga pełnego, systemowego wsparcia, obejmującego moc obliczeniową i aplikacje. Obejmuje to wysokowydajny sprzęt i optymalizację klastra, a także elastyczne łańcuchy narzędzi programistycznych i rozwiązania oparte na scenariuszach.
Możliwości Baidu Intelligent Cloud na poziomie systemu obejmują warstwę mocy obliczeniowej, w tym nowo ogłoszony klaster Kunlunxin z 30 000 kartami i zmodernizowaną platformę obliczeniową GPU Baige. Warstwa rozwoju modeli obejmuje ponad 100 modeli na platformie Qianfan, w tym Baidu Wenxin 4.5Turbo i Wenxin X1 Turbo, a także modele stron trzecich, takie jak DeepSeek, Ilama i Vidu.
W warstwie rozwoju aplikacji Baidu Intelligent Cloud oferuje Qianfan Enterprise-Level Agent i usługi MCP, zwiększając zdolność agentów do rozwiązywania złożonych problemów. Usługi te są uzupełnione przez kompleksowy łańcuch narzędzi do rozwoju modeli, który obsługuje dostosowywanie i precyzyjne dostrajanie modeli głębokiego myślenia i modeli multimodalnych.
Baidu Intelligent Cloud koncentruje się na warstwie rozwoju aplikacji, ze znaczącymi aktualizacjami łańcucha narzędzi do rozwoju agentów na poziomie przedsiębiorstwa platformy Qianfan. Platforma wprowadza nowego inteligentnego agenta opartego na wnioskowaniu, Intelligent Agent Pro, który zwiększa możliwości od szybkiego odpowiadania na pytania po głębokie rozważania, wspierając niestandardowych inteligentnych agentów dla każdego przedsiębiorstwa.
Zastosowania w świecie rzeczywistym ekosystemu MCP firmy Baidu
Rozważmy przykład Sewage Treasure, który wykorzystuje możliwości Qianfan Agentic RAG do łączenia danych i baz wiedzy specyficznych dla przedsiębiorstwa. Umożliwia to agentom formułowanie strategii wyszukiwania w oparciu o zrozumienie zadań, co znacznie redukuje halucynacje modelu.
Intelligent Agent Pro obsługuje również tryb Deep Research, umożliwiając agentom autonomiczne planowanie złożonych zadań, filtrowanie i organizowanie informacji oraz zbieranie wiedzy eksploracyjnej poprzez przeglądanie stron internetowych. Obsługuje również korzystanie z różnych narzędzi do tworzenia wykresów, pisania raportów i generowania ustrukturyzowanych i informacyjnych raportów profesjonalnych.
MCP umożliwia programistom i przedsiębiorstwom lepsze wykorzystanie danych i narzędzi branżowych podczas opracowywania agentów, rozwiązując w ten sposób krytyczne luki w możliwościach agentów na poziomie przedsiębiorstwa.
Programiści mogą wdrażać MCP na dwa sposoby: udostępniając swoje zasoby, dane i możliwości w formacie MCP do użytku przez aplikacje AI lub wykorzystując istniejące zasoby serwera MCP podczas opracowywania aplikacji AI. Oba podejścia zmniejszają nakład pracy programistycznej i znacznie zwiększają możliwości.
Platforma Qianfan firmy Baidu Intelligent Cloud jest pierwszą dużą platformą modelową obsługującą MCP. Przed MCP duże modele i narzędzia były rozproszone i brakowało im standaryzacji. MCP wspiera wzajemne połączenia i ułatwia rozwój ekosystemu.
Krajobraz konkurencyjny MCP
MCP i duże modele w ogóle reprezentują konkurencję między platformami i ekosystemami. We wczesnych stadiach nowych technologii różne paradygmaty są niedojrzałe, co wymaga kompleksowej optymalizacji w celu osiągnięcia optymalnej wydajności. To wyjaśnia, dlaczego wdrażanie dużych aplikacji modelowych w dużym stopniu opiera się na wiodących dostawcach.
Dla tych dostawców wyzwaniem jest nie tyle wyróżnianie się w jednej dziedzinie, ile brak znaczących słabości. Muszą budować solidne możliwości platformy i wspierać rozwijające się ekosystemy, aby przyciągnąć więcej uczestników, przeciwstawiając jeden duży ekosystem modelowy drugiemu.
Strategia Baidu w dziedzinie MCP obejmuje trzy kroki.
- Uruchomienie serwerów MCP: Baidu był jednym z pierwszych, który uruchomił serwery MCP, w tym pierwszy na świecie serwer MCP transakcji e-commerce i wyszukiwania MCP. Programiści mogą dodawać serwery MCP Baidu AI Search i Baidu Youxuan do “Universal Intelligent Agent Assistant” na platformie Baidu Intelligent Cloud Qianfan, umożliwiając inteligentnym agentom ukończenie całego procesu od zapytań informacyjnych i rekomendacji produktów po bezpośrednie składanie zamówień. Łączy to obsługę transakcji e-commerce z najwyższej klasy możliwościami wyszukiwania.
- Wspieranie rozwoju usług MCP: Platforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan oficjalnie uruchomiła pierwszą w Chinach usługę MCP klasy korporacyjnej, z ponad 1000 serwerów MCP dostępnych dla przedsiębiorstw i programistów. Programiści mogą tworzyć własne serwery MCP na Qianfan, publikować je w MCP Square, cieszyć się bezpłatnym hostingiem i zyskać ekspozycję i możliwości użytkowania dzięki Baidu Search.
- AI Open Plan: Platforma Baidu Search Open uruchomiła “AI Open Plan” (sai.baidu.com), aby zapewnić ruch i możliwości monetyzacji dla programistów inteligentnych agentów, aplikacji H5, mini-programów i niezależnych aplikacji za pośrednictwem różnych mechanizmów dystrybucji treści i usług. Plan ten umożliwia również użytkownikom łatwe odkrywanie i korzystanie z najnowszych usług AI.
Umożliwiając większej liczbie przedsiębiorstw i programistów otwieranie swoich możliwości za pośrednictwem MCP, Baidu wspiera swój ekosystem, jednocześnie umożliwiając swoim partnerom realizację wartości handlowej. Ostatecznym zwycięzcą w konkursie na duże modele może niekoniecznie być najbardziej zaawansowany technologicznie dostawca, ale ten z najbardziej rozwijającym się ekosystemem.