科技界正热议MCP。大型语言模型(LLM)领域的主要参与者纷纷加入，在股市中，与MCP相关的股票成为热门商品。但炒作背后是什么？MCP真的能成为通用标准吗？是什么样的商业逻辑驱动着LLM公司采用它？最重要的是，MCP的崛起是否预示着AI智能体驱动的生产力新时代的到来？
MCP：AI应用的USB-C
长期以来，将AI模型与外部工具集成一直是一个挑战，面临着高昂的定制成本和不稳定的系统。传统上，开发者必须为每个新工具或数据源创建特定的接口，导致资源浪费和脆弱的系统架构。
MCP旨在通过标准化交互规则来解决这些痛点。有了MCP，AI模型和工具只需要遵守协议的标准，就可以实现即插即用的兼容性。这简化了集成的复杂性，使AI模型可以直接访问数据库、云服务，甚至本地应用程序，而无需为每个工具单独构建适配层。
MCP集成生态系统的能力已经显而易见。例如，Anthropic的Claude桌面应用程序，通过MCP服务器连接到本地文件系统时，允许AI助手直接读取文档内容并生成上下文相关的响应。同时，Cursor开发工具通过安装多个MCP服务器(如Slack和Postgres)，可以在IDE内实现无缝的多任务处理。
MCP正逐渐成为Justin设想的样子：AI应用的USB-C接口，连接整个生态系统的通用接口。
从MCP发布到目前流行的历程引人入胜。
MCP于2024年11月发布时，迅速引起了开发者和企业的关注。然而，它并没有立刻爆发式流行。当时，智能体的价值尚不明确。即使解决了Agent的’MxN’集成复杂度，也没有人知道AI生产力是否会起飞。
这种不确定性源于将快速发展的LLM技术转化为实际应用的难度。互联网上充斥着关于智能体的相互矛盾的观点，导致人们对AI产生实际影响的能力缺乏信心。即使出现了一些有希望的应用，也很难判断AI是否真的在提高生产力，或者只是触及皮毛。这需要时间来验证。
转折点出现在Manus框架的发布和OpenAI宣布支持MCP。
Manus展示了多个Agent的协作能力，完美地捕捉了用户对AI生产力的期望。当MCP通过聊天界面实现’对话即操作’体验，允许用户仅通过输入命令来触发文件管理和数据检索等系统级操作时，一种观念转变开始了：AI实际上可以帮助完成实际工作。
这种突破性的用户体验提升了MCP的受欢迎程度。Manus的发布是MCP成功的关键因素。
OpenAI的支持进一步将MCP提升为’通用接口’的地位。
2025年3月27日，OpenAI宣布对其核心开发工具AgentSDK进行重大更新，正式支持MCP服务协议。凭借这家控制全球模型市场40%份额的科技巨头的举动，MCP开始类似于HTTP这样的基础架构。MCP正式进入公众视野，其受欢迎程度飙升。
这使得’AI领域的HTTP’的梦想似乎成为了可能。Cursor、Winsurf和Cline等平台纷纷效仿并采用了MCP协议，围绕MCP构建的Agent生态系统不断壮大。
MCP：一个Agent生态系统即将出现？
MCP真的能成为未来AI交互的事实标准吗？
3月11日，LangChain联合创始人Harrison Chase和LangGraph负责人Nuno Campos就MCP是否会成为未来AI交互的标准展开了辩论。尽管他们没有达成结论，但这场辩论激发了人们对MCP的许多想象。
LangChain还在辩论期间发起了一项在线投票。令人惊讶的是，40%的参与者支持MCP成为未来的标准。
剩余60%没有投票给MCP的人表明，成为未来AI交互标准的道路并不容易。
一个主要的担忧是技术标准与商业利益之间的脱节，MCP发布后国内外参与者的行动证明了这一点。
Anthropic发布MCP后不久，谷歌创建了A2A(Agent to Agent)。
如果MCP为单个智能体轻松访问’资源点’铺平了道路，那么A2A旨在构建一个连接这些智能体的庞大通信网络，使它们能够’对话’并协同工作。
从底层视角来看，MCP和A2A都在争夺对Agent生态系统的控制权。
那么，中国市场的情况如何呢？
更多活动集中在LLM公司中。自4月以来，阿里巴巴、腾讯和百度都宣布支持MCP协议。
阿里云的Bailian平台于4月9日推出了业界首个全生命周期MCP服务，集成了50多个工具，包括高德地图和无影云桌面，允许用户在5分钟内生成专属Agent。支付宝与ModelScope社区合作在中国推出了’支付MCP服务器’服务，允许AI智能体一键访问支付功能。
4月14日，腾讯云升级了其LLM知识引擎以支持MCP插件，连接到腾讯位置服务和微信读书等生态系统工具。4月16日，支付宝推出了’支付MCP服务器’，允许开发者通过自然语言命令快速访问支付功能，从而创建了AI服务商业化的闭环。4月25日，百度宣布完全兼容MCP协议，推出了全球首个电子商务交易MCP和搜索MCP服务。智能云千帆平台集成了第三方MCP服务器，索引网络上的资源以降低开发成本。
中国LLM公司的MCP方法是一个’闭环’。从阿里云的Bailian平台集成高德地图，到腾讯云支持MCP插件并连接到微信读书等生态系统，再到百度推出搜索MCP服务，所有这些都在利用MCP发挥其优势并加强其生态系统壁垒。
这种战略选择背后有着深刻的商业逻辑。
想象一下，如果阿里云允许用户调用百度地图，或者腾讯的生态系统向外部模型开放核心数据接口。每家公司的数据和生态系统护城河所创造的差异化优势将会崩溃。正是这种对’连接’的绝对控制需求，使得MCP在其技术标准化的外表下，成为了AI时代基础设施控制权的悄然重新分配。
这种紧张关系正变得越来越明显：表面上，MCP正在通过统一的接口规范促进技术协议的标准化。实际上，每个平台都在通过私有协议定义自己的连接规则。
这种开放协议和生态系统之间的分歧，将不可避免地成为MCP成为真正通用标准的主要障碍。
AI工业化浪潮中MCP的真正价值
即使未来没有绝对的’统一协议’，MCP引发的标准革命也打开了AI生产力的闸门。
目前，每家LLM公司都在通过MCP协议构建自己的’生态飞地’。这种’闭环’战略将暴露Agent生态系统碎片化的深刻矛盾。但是，它也将释放生态系统构建者积累的能力，快速形成应用矩阵并促进AI的实施。
例如，大型公司过去拥有的优势(例如支付宝的支付技术、用户规模和风险控制能力)仅限于其自身的业务。但是，通过标准化接口(MCP)开放这些优势，可以被更多的外部开发者调用。例如，其他公司的AI Agent无需构建自己的支付系统，可以直接调用支付宝接口。这可以吸引更多参与者使用大型公司的基础设施，形成依赖性和网络效应，并扩大生态影响力。
这种’圈地创新’正在加速AI技术的产业渗透。
从这个角度来看，它可能会推动未来的Agent生态系统呈现出’有限开放’的格局。
具体来说，核心数据接口仍将由大型公司牢牢控制，但在非核心领域，通过技术社区的推广和监管机构的干预，跨平台的’微标准’可能会逐渐形成。这种’有限开放’可以保护制造商的生态利益，并避免完全碎片化的技术生态系统。
在此过程中，MCP的价值也将从’通用接口’转变为’生态连接器’。
它将不再寻求成为唯一的标准化协议，而是将充当不同生态系统之间对话的桥梁。当开发者可以通过MCP轻松实现跨生态Agent协作，并且当用户可以在不同平台之间无缝切换智能体服务时，Agent生态系统将真正迎来黄金时代。
这一切的前提是，行业能否在商业利益和技术理想之间找到微妙的平衡。这是MCP带来的超越工具本身价值的变化。
Agent生态系统的构建不在于某种标准协议的出现。AI的实施不在于某个环节的连接，而在于共识。
正如Anthropic工程师David最初设想的那样，’我们不仅需要一个’通用插座’，还需要一个’电网’，使插座彼此兼容。’ 这个电网既需要技术共识，也需要关于AI时代基础设施规则的全球对话。
在当前AI技术快速迭代的时代，在MCP的推动下，制造商正在加速统一这种技术共识。