MCP：AI 應用程式的 USB-C
長期以來，將 AI 模型與外部工具整合一直是一項挑戰，其特點是客製化成本高昂且系統穩定性不足。傳統上，開發人員必須為每個新工具或資料來源建立特定的介面，導致資源浪費和系統架構脆弱。
MCP 的出現旨在透過標準化互動規則來解決這些痛點。透過 MCP，AI 模型和工具只需遵守協定的標準即可實現隨插即用的相容性。這簡化了整合的複雜性，使 AI 模型能夠直接存取資料庫、雲端服務甚至本地應用程式，而無需為每個工具提供單獨的適配層。
MCP 整合生態系統的能力已經顯而易見。例如，Anthropic 的 Claude 桌面應用程式在透過 MCP 伺服器連接到本地檔案系統時，允許 AI 助理直接讀取文件內容並產生感知上下文的回應。同時，Cursor 開發工具透過安裝多個 MCP 伺服器（例如 Slack 和 Postgres），可以在 IDE 內實現無縫多工處理。
MCP 正逐漸成為 Justin 所設想的那樣：AI 應用程式的 USB-C，連接整個生態系統的通用介面。
從 MCP 發布到目前流行的過程非常有趣。
MCP 於 2024 年 11 月發布，迅速引起了開發人員和企業的關注。但是，它並沒有立即爆紅。當時，智慧代理的價值尚不明確。即使解決了 Agent 的 ‘MxN’ 整合複雜性，也沒有人知道 AI 生產力是否會起飛。
這種不確定性源於將快速發展的 LLM 技術轉化為實際應用程式的困難。網際網路上充斥著關於智慧代理的相互矛盾的觀點，導致人們對 AI 產生實際影響的能力缺乏信心。即使出現了一些有希望的應用程式，也很難判斷 AI 是否真的在提高生產力，還是只是在做表面功夫。這需要時間才能找出答案。
轉捩點是 Manus 框架的發布和 OpenAI 宣布支援 MCP。
Manus 展示了多個 Agent 的協作能力，完美地捕捉了使用者對 AI 生產力的期望。當 MCP 透過聊天介面實現 ‘對話即操作’ 的體驗時，允許使用者僅透過輸入命令來觸發系統層級的動作（如檔案管理和資料檢索），一種觀念上的轉變開始出現：AI 實際上可以幫助完成實際工作。
這種突破性的使用者體驗提高了 MCP 的普及程度。Manus 的發布是 MCP 成功的關鍵因素。
OpenAI 的支援進一步將 MCP 提升到 ‘通用介面’ 的地位。
2025 年 3 月 27 日，OpenAI 宣布對其核心開發工具 AgentSDK 進行重大更新，正式支援 MCP 服務協定。由於這家控制全球模型市場 40% 的科技巨頭的舉動，MCP 開始類似於 HTTP 這樣的基礎設施。MCP 正式進入公眾視野，其普及程度飆升。
這使得 ‘AI 的 HTTP’ 的夢想成為可能。Cursor、Winsurf 和 Cline 等平台紛紛效仿並採用了 MCP 協定，圍繞 MCP 建立的 Agent 生態系統不斷發展壯大。
MCP：Agent 生態系統即將到來？
MCP 真能成為未來 AI 互動的事實標準嗎？
3 月 11 日，LangChain 聯合創始人 Harrison Chase 和 LangGraph 負責人 Nuno Campos 辯論了 MCP 是否會成為未來 AI 互動的標準。儘管他們沒有達成結論，但這次辯論激發了人們對 MCP 的許多想像。
LangChain 也在辯論期間發起了一項線上民意調查。令人驚訝的是，40% 的參與者支持 MCP 成為未來的標準。
剩下的 60% 沒有投票給 MCP 的人表示，要成為未來 AI 互動的標準並非易事。
一個主要的擔憂是技術標準與商業利益之間的脫節，MCP 發布後國內外參與者的行動證明了這一點。
在 Anthropic 發布 MCP 後不久，Google 創建了 A2A (Agent to Agent)。
如果 MCP 為個別智慧代理輕鬆存取 ‘資源點’ 鋪平了道路，那麼 A2A 的目標是建立一個龐大的通訊網路，將這些代理連接起來，使它們能夠相互 ‘交談’ 並協同工作。
從底層角度來看，MCP 和 A2A 都在爭奪 Agent 生態系統的控制權。
那麼，中國市場的情況如何呢？
更多活動集中在 LLM 公司中。自 4 月以來，阿里巴巴、騰訊和百度都宣布支援 MCP 協定。
阿里巴巴雲的百煉平台於 4 月 9 日推出了業界首個全生命週期 MCP 服務，整合了 50 多個工具，包括高德地圖和無影雲桌面，允許使用者在 5 分鐘內產生獨家 Agent。支付寶與 ModelScope 社群合作，在中國推出 ‘支付 MCP 伺服器’ 服務，允許 AI 智慧代理一鍵存取支付功能。
4 月 14 日，騰訊雲升級了其 LLM 知識引擎以支援 MCP 插件，連接到騰訊位置服務和微信閱讀等生態系統工具。4 月 16 日，支付寶推出了 ‘支付 MCP 伺服器’，允許開發人員透過自然語言命令快速存取支付功能，為 AI 服務商業化創建了一個閉環。4 月 25 日，百度宣布完全相容 MCP 協定，推出了全球首個電子商務交易 MCP 和搜尋 MCP 服務。智慧雲千帆平台整合了第三方 MCP 伺服器，對整個網路的資源進行索引以降低開發成本。
中國 LLM 公司的 MCP 方法是一種 ‘閉環’。從阿里巴巴雲的百煉平台整合高德地圖，到騰訊雲支援 MCP 插件並連接到微信閱讀等生態系統，再到百度推出搜尋 MCP 服務，所有這些都在利用 MCP 來發揮其優勢並加強其生態系統壁壘。
這種戰略選擇背後有著深刻的商業邏輯。
想像一下，如果阿里巴巴雲允許使用者呼叫百度地圖，或者騰訊的生態系統向外部模型開放核心資料介面。每個公司透過其資料和生態系統護城河創造的差異化優勢將崩潰。正是這種對 ‘連接’ 的絕對控制需求使得 MCP 在其技術標準化之下，成為 AI 時代基礎設施控制權的無聲重新分配。
這種緊張關係正變得清晰：從表面上看，MCP 正在透過統一的介面規範推動技術協定的標準化。實際上，每個平台都在透過私有協定定義自己的連接規則。
開放協定與生態系統之間的這種分歧將不可避免地成為 MCP 成為真正通用標準的主要障礙。
MCP 在 AI 工業化浪潮中的真正價值
即使未來沒有絕對的 ‘統一協定’，MCP 引發的標準革命也打開了 AI 生產力的閘門。
目前，每家 LLM 公司都在透過 MCP 協定建立自己的 ‘生態飛地’。這種 ‘閉環’ 策略將暴露 Agent 生態系統碎片化的深刻矛盾。但是，它也將釋放生態系統建設者累積的能力，快速形成應用矩陣並推動 AI 實施。
例如，過去大型公司的優勢（如支付寶的支付技術、使用者規模和風險控制能力）僅限於其自身的業務。但是，透過標準化介面 (MCP) 開放它們，這些能力可以被更多的外部開發人員呼叫。例如，其他公司的 AI Agent 不需要建立自己的支付系統，它們可以直接呼叫支付寶介面。這可以吸引更多參與者使用大型公司的基礎設施，形成依賴性和網路效應，並擴大生態影響力。
這種 ‘圈地創新’ 正在加速 AI 技術的工業滲透。
從這個角度來看，它可能會推動未來的 Agent 生態系統呈現 ‘有限開放’ 的模式。
具體來說，核心資料介面仍將牢牢掌握在大型公司手中，但在非核心領域，透過技術社群的推廣和監管機構的介入，可能會逐漸形成跨平台的 ‘微標準’。這種 ‘有限開放’ 可以保護製造商的生態利益，並避免完全碎片化的技術生態系統。
在這個過程中，MCP 的價值也將從 ‘通用介面’ 轉變為 ‘生態連接器’。
它將不再尋求成為唯一的標準化協定，而是將充當不同生態系統之間對話的橋樑。當開發人員可以透過 MCP 輕鬆實現跨生態的 Agent 協作，並且當使用者可以在不同平台之間無縫切換智慧代理服務時，Agent 生態系統將真正迎來它的黃金時代。
所有這一切的前提是，業界能否在商業利益與技術理想之間找到微妙的平衡。這就是 MCP 超越工具本身價值所帶來的改變。
Agent 生態系統的建設不在於某個標準協定的出現。AI 的實施不在於某個環節的連接，而在於共識。
正如 Anthropic 工程師 David 最初設想的那樣，’我們不僅需要一個 ‘通用插座’，還需要一個 ‘電網’，使插座彼此相容。’ 這個電網既需要技術共識，也需要一場關於 AI 時代基礎設施規則的全球對話。
在當前 AI 技術快速迭代的時代，在 MCP 的推動下，製造商正在加速統一這種技術共識。