В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта появляется новый стандарт взаимодействия моделей. Протокол контекста модели (MCP), открытый стандарт, представленный Anthropic в ноябре 2024 года, быстро стал центром внимания как для разработчиков, так и для предприятий. Основная цель MCP состоит в установлении безопасных двунаправленных связей между большими языковыми моделями (LLM) и различными источниками данных,тем самым устраняя несоответствия в реализации инструментов и облегчая совместное использование моделей.
Становление MCP отраслевым стандартом
Всего за несколько месяцев MCP получил значительную поддержку в ИИ-сообществе. На конференции Baidu AI Developer Conference Create2025, состоявшейся 25 апреля, основатель Baidu Робин Ли представил две новаторские модели: Wenxin Large Model 4.5 Turbo и Deep Thinking Model X1 Turbo. Эти модели сопровождались различными приложениями искусственного интеллекта, что свидетельствует о стремлении Baidu помочь разработчикам в полной мере использовать MCP.
Поддержка MCP выходит за рамки Baidu, охватывая таких крупных игроков, как OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba и Tencent. Такое широкое распространение означает, что MCP становится ‘HTTP мира искусственного интеллекта’, устанавливая универсальный стандарт взаимодействия моделей и источников данных.
Во время конференции Baidu Intelligent Cloud официально запустила первую в Китае службу MCP корпоративного уровня. Эта служба предоставляет предприятиям и разработчикам доступ к более чем 1000 MCP-серверам. Кроме того, платформа позволяет разработчикам создавать собственные MCP-серверы на Qianfan, платформе разработки искусственного интеллекта Baidu, и публиковать их в MCP Square, предлагая бесплатный хостинг и индексацию через Baidu Search.
Ориентированная на предприятия стратегия Baidu Cloud
Хотя различные поставщики поддерживают MCP, их подходы различаются. Baidu Intelligent Cloud ориентируется на корпоративный рынок, стремясь как можно раньше привлечь к участию как можно больше разработчиков. Эта стратегия включает в себя обогащение MCP Square и использование Baidu Search для увеличения трафика, тем самым способствуя созданию надежной экосистемы MCP.
Подход, который Baidu применяет к своим предложениям MCP, сосредоточен на потребностях корпоративных клиентов и на том, что они оценят. Компания имеет все возможности для того, чтобы использовать свое существующее присутствие среди корпоративных клиентов, чтобы ввести их в мир MCP.
Необходимость MCP в ландшафте ИИ
Появление MCP решает важнейшие задачи при развертывании LLM, особенно в корпоративной среде. Ранее применение LLM в основном ограничивалось сценариями, похожими на чат-ботов. Более широкое применение на предприятиях требовало обширной настройки, что делало процесс разработки сложным и ресурсоемким, даже с помощью цепочек инструментов, предоставляемых такими поставщиками, как Baidu Intelligent Cloud.
Поскольку 2025 год называют годом AI Agent, ожидается, что LLM выйдут за рамки простого мышления и перейдут к планированию и выполнению задач автономно. В этой парадигме LLM служит ‘мозгом’, требующим ‘конечностей’ и ‘чувств’ для выполнения конкретных задач.
Традиционный подход к настройке каждого приложения искусственного интеллекта требует интеграции ‘M×N’ инструментов, где каждое приложение искусственного интеллекта должно взаимодействовать с многочисленными инструментами. MCP упрощает эту задачу, стандартизируя взаимодействие между LLM и инструментами, снижая сложность до ‘M+N’. Эта стандартизация имеет решающее значение для масштабирования приложений искусственного интеллекта в различных корпоративных функциях.
Оптимизация AI-приложений корпоративного уровня
Исполнительный вице-президент Baidu Group и президент Baidu Intelligent Cloud Business Group Шэнь Доу подчеркнул, что применение LLM предполагает нечто большее, чем простое обращение. ‘Оно требует подключения различных компонентов и инструментов и выполнения сложных операций. Часто для повышения производительности необходима дальнейшая доработка и настройка моделей’, - отметил он.
Шэнь Доу далее пояснил, что создание приложений корпоративного уровня требует тщательного учета вычислительной производительности, стабильности, масштабируемости и безопасности. Он рассматривает развертывание приложения как процесс построения ‘системы’.
Корпоративные приложения предъявляют более высокие стандарты и более низкую толерантность к ошибкам по сравнению с приложениями потребительского уровня. По мнению одного отраслевого эксперта, разработка приложений занимает 90% времени проекта, поскольку, хотя модели стандартизированы, приложения сильно варьируются.
Эти усилия обычно включают четыре ключевые задачи: дополнение профессиональных знаний, организация бизнес-процессов, расширение интеллектуальных инструментов и интеграция корпоративных систем. Инкапсулируя эти задачи в платформу, предлагающую готовую функциональность, предприятия могут использовать RAG (Retrieval-Augmented Generation) для включения экспертных знаний, использовать рабочие процессы для организации бизнес-процессов и использовать интеллектуальных агентов в сочетании с MCP для использования существующих систем и активов.
MCP готов оправдать ожидания отрасли по упрощению развертывания LLM в практических приложениях.
Устранение пробелов в агентах корпоративного уровня
Как отметил Шэнь Доу, развертывание LLM требует полной системной поддержки, охватывающей все - от базовой вычислительной мощности до приложений. Сюда входит высокопроизводительное оборудование и оптимизация кластеров, а также гибкие цепочки инструментов разработки и решения на основе сценариев.
Системные возможности Baidu Intelligent Cloud охватывают уровень вычислительной мощности, включая недавно анонсированный кластер Kunlunxin из 30 000 карт и модернизированную вычислительную платформу Baige GPU. Уровень разработки моделей включает более 100 моделей на платформе Qianfan, в том числе Baidu Wenxin 4.5Turbo и Wenxin X1 Turbo, а также модели сторонних производителей, такие как DeepSeek, Ilama и Vidu.
На уровне разработки приложений Baidu Intelligent Cloud предлагает сервисы Qianfan Enterprise-Level Agent и MCP, расширяющие возможности агентов по решению сложных задач. Эти сервисы дополняются комплексной цепочкой инструментов разработки моделей, которая поддерживает настройку и доводку моделей глубокого мышления и мультимодальных моделей.
Baidu Intelligent Cloud уделяет особое внимание уровню разработки приложений, внося значительные обновления в цепочку инструментов разработки агентов корпоративного уровня Qianfan. Платформа представляет новый интеллектуальный агент на основе рассуждений - Intelligent Agent Pro, который расширяет возможности от быстрых ответов на вопросы до глубокого обсуждения, поддерживая индивидуализированных интеллектуальных агентов для каждого предприятия.
Примеры реального применения экосистемы MCP от Baidu
Рассмотрим пример Sewage Treasure, который использует возможности Qianfan Agentic RAG для объединения корпоративных данных и баз знаний. Это позволяет агентам формулировать стратегии поиска на основе понимания задач, что значительно снижает количество галлюцинаций модели.
Intelligent Agent Pro также поддерживает режим Deep Research, позволяющий агентам автономно планировать сложные задачи, фильтровать и организовывать информацию, а также собирать поисковые знания, просматривая веб-страницы. Он также поддерживает использование различных инструментов для создания диаграмм, написания отчетов и создания структурированных и информативных профессиональных отчетов.
MCP позволяет разработчикам и предприятиям лучше использовать отраслевые данные и инструменты при разработке агентов, тем самым устраняя критические пробелы в возможностях агентов корпоративного уровня.
Разработчики могут использовать MCP двумя способами: предоставляя свои ресурсы, данные и возможности в формате MCP для использования приложениями искусственного интеллекта или используя существующие ресурсы MCP-сервера при разработке приложений искусственного интеллекта. Оба подхода снижают затраты на разработку и значительно расширяют возможности.
Платформа Baidu Intelligent Cloud Qianfan является первой крупной модельной платформой, поддерживающей MCP. До MCP большие модели и инструменты были разрознены и не имели стандартизации. MCP способствует взаимосвязи и способствует процветанию экосистемы.
Конкурентная среда MCP
MCP и большие модели в целом представляют собой конкуренцию между платформами и экосистемами. На ранних этапах развития новых технологий различные парадигмы незрелы, требуя сквозной оптимизации для достижения оптимальной производительности. Это объясняет, почему развертывание крупных модельных приложений в значительной степени зависит от ведущих поставщиков.
Для этих поставщиков задача состоит не в том, чтобы преуспеть в какой-то одной области, а в том, чтобы не иметь существенных слабых мест. Они должны создавать надежные платформенные возможности и развивать процветающие экосистемы, чтобы привлечь больше участников, противопоставляя одну большую модельную экосистему другой.
Стратегия Baidu в области MCP включает три этапа.
- Запуск MCP-серверов: Baidu была одной из первых компаний, запустивших MCP-серверы, в том числе первый в мире MCP для электронной коммерции и MCP для поиска. Разработчики могут добавлять MCP-серверы Baidu AI Search и Baidu Youxuan в ‘Универсальный интеллектуальный агент-помощник’ на платформе Baidu Intelligent Cloud Qianfan, позволяя интеллектуальным агентам выполнять весь процесс - от информационных запросов и рекомендаций продуктов до прямого размещения заказов. Это сочетает в себе поддержку транзакций электронной коммерции с первоклассными поисковыми возможностями.
- Поддержка разработки MCP-сервисов: Платформа Baidu Intelligent Cloud Qianfan официально запустила первый в Китае MCP-сервис корпоративного уровня, предлагающий более 1000 MCP-серверов для предприятий и разработчиков. Разработчики могут создавать свои собственные MCP-серверы на Qianfan, публиковать их в MCP Square, пользоваться бесплатным хостингом и получать возможности для ознакомления и использования через Baidu Search.
- План открытого доступа к ИИ: Платформа Baidu Search Open Platform запустила ‘План открытого доступа к ИИ’ (sai.baidu.com), чтобы предоставить трафик и возможности монетизации для разработчиков интеллектуальных агентов, H5-приложений, мини-программ и независимых приложений с помощью различных механизмов распространения контента и сервисов. Этот план также позволяет пользователям легко находить и использовать новейшие сервисы ИИ.
Позволяя большему количеству предприятий и разработчиков раскрывать свои возможности через MCP, Baidu развивает свою экосистему, позволяя своим партнерам реализовывать коммерческую ценность. В конечном итоге победителем в конкуренции крупных моделей может оказаться не обязательно самый технологически продвинутый поставщик, а тот, у которого самая процветающая экосистема.