ModelScope 作爲中國領先的 AI 開源社群，於 4 月 15 日推出了全新的 MCP (Model Context Protocol) 廣場。 這個平台擁有超過一千種熱門 MCP 服務，並由支付寶和 MiniMax 等行業巨頭獨家首發。 ModelScope 通過爲 AI 開發者提供大量 MCP 服務和調試工具，並支持第三方平台集成和調用，有望通過其開源方法加速 AI Agents 和應用程式的創新和部署。
了解 MCP 的重要性
模型上下文協議 (MCP) 是一種廣泛認可的開源協議，它爲大型模型與各種外部數據源和工具交互建立了一個標準化框架。 MCP 是構建高質量 AIAgents 的基石，它解决了傳統方法的局限性，在傳統方法中，每個模型都獨立定義調用外部工具的接口。 這種缺乏統一性通常會導致冗餘、兼容性問題和效率降低。
MCP 通過將模型和外部工具整合到一個統一的接口中，從而簡化了模型和外部工具之間的交互，從而爲 AI 模型提供了一種訪問和利用各種功能的標準化措施。 類似於數字領域中無處不在的 Type-C 接口，MCP 通過標準化的交互協議促進了模型和工具之間的無縫集成，從而大大加快了開發週期，並促進了 AI 應用程式的快速部署。
ModelScope MCP 廣場揭幕
新推出的 ModelScope MCP 廣場成爲中國開源社群中 MCP 服務最全面的資源庫。 目前，ModelScope 託管了近 1500 個 MCP 服務器，涵蓋搜索、地圖、文件系統和開發者工具等熱門領域，爲開發者提供了一個豐富的生態系統，供他們探索和利用。
此外，ModelScope 提供了一個直觀且用戶友好的工具，稱爲 MCP 實驗場，使開發者能夠在幾分鐘內構建針對其特定需求的複雜 MCP 服務。 這些 MCP 服務可以無縫地託管在雲端或在本地部署，並且可以公開集成到第三方平台中，從而降低了開發者利用 MCP 功能的門檻。
行業領導者的獨家首發
ModelScope MCP 廣場成爲包括支付寶和 MiniMax 在内的知名行業參與者推出新型 MCP 服務的平臺。 支付寶的 MCP 服務是中國首個此類服務，專爲 AI 驅動的智能支付場景而設計。 它提供支付寶交易創建、查詢和退款等功能，使 AI Agents 能夠輕鬆集成支付功能，並彌合從 AI 服務交付到 AI 盈利的差距。
MiniMax 的 MCP 服務器通過將尖端的語音生成、語音克隆、圖像生成和視頻生成模型封裝到統一可調用的 MCP 工具中，將基於文本的模型轉變爲多模式強者。 這使 AI 模型能夠跨各種模式無縫處理和生成內容，從而爲創意表達和內容創建釋放了新的可能性。
使用 MCPBench 賦能開發者
除了其 MCP 服務之外，ModelScope 還推出了 MCPBench，這是一種開源工具，旨在幫助應用程式開發者評估 MCP 的有效性、效率和資源消耗。 通過深入了解令牌使用情況等因素，MCPBench 使開發者能夠微調其 AI Agents 和應用程式，以獲得最佳性能和資源利用率。
此外，MCPBench 還是 MCP 開發者的寶貴資源，可指導他們優化其 MCP 以提高性能和可擴展性。 ModelScope 還鼓勵開發者和組織貢獻他們自己的開源 MCP 服務器和客戶端，從而營造一種協作環境，以加速模型和 MCP 的開發和集成。
AI 開發未來的願景
ModelScope 社群技術負責人 Chen Yingda 表示：「ModelScope MCP 廣場的推出將爲 AI 開發者提供一個開放和協作的平臺，以訪問和貢獻 MCP 社群。」「ModelScope 社群擁有一個充滿活力的 AI 開發者、開源模型、數據集和創意空間生態系統。 這些元素有可能以創新的方式與新興的 MCP 服務進行交互，從而爲創建 AI Agents 和應用程式開闢新的可能性。」
ModelScope：開源 AI 的先驅
ModelScope 由阿里巴巴雲與 CCF 開源發展委員會合作於 2022 年 11 月推出，致力於「模型即服務」(MaaS) 的原則。 通過將 AI 模型轉變爲易於訪問的服務，ModelScope 爲 AI 開發者提供了一套全面的工具和資源，用於模型實驗、下載、調整、訓練、推理和部署。 ModelScope 擁有超過 50,000 個模型，涵蓋 LLM、對話、語音、文本到圖像和圖像到視頻等多個領域，已爲超過 1300 萬開發者提供服務，並被認爲是中國最大的 AI 開源社群。
深入研究 MCP 的技術層面
標準化接口的本質
MCP 的妙處在於它能夠爲 AI 模型和外部工具創建一個統一的競爭環境。 想象一下，每個設備都需要一個獨特的插頭； 這就是 MCP 之前的現實。 該協議充當通用適配器，使模型能夠無縫訪問各種工具（從數據庫到 Web 服務），而不會陷入兼容性問題。
簡化 Agent 開發
對於 AI agent 開發者來説，MCP 改變了遊戲規則。 以前，他們需要花費無數時間編寫自定義代碼以將其 agents 連接到不同的工具。 借助 MCP，他們可以簡單地即插即用，從而大大縮短了開發時間，並使他們能够專注於更高級別的任務，例如 agent 行爲和智能。
MCP 對 AI 生態系統的影響
MCP 的開源性質鼓勵協作和創新。 開發者可以貢獻他們自己的 MCP 服務，從而擴大社群可用的工具範圍。 這促進了一個充滿活力的生態系統，在其中共享和構建想法，從而推動 AI 開發的快速發展。
檢查支付寶和 MiniMax 的首發
支付寶的 AI 驅動支付解决方案
支付寶的 MCP 服務標誌着將 AI 集成到金融領域的重要一步。 通過爲 AI agents 提供處理交易的能力，支付寶正在爲新的和創新的金融服務鋪平道路，例如 AI 驅動的財務顧問和自動支付系統。
MiniMax 的多模式精通
MiniMax 的 MCP 服務器展示了多模式 AI 的力量。 通過將文本、語音和視覺功能集成到一個接口中，MiniMax 正在使 AI 模型能够創建更豐富和更引人入勝的體驗，從 AI 生成的藝術到交互式故事講述。
了解 MCPBench 在優化中的作用
評估 MCP 有效性
MCPBench 使開發者能够就使用哪些 MCP 做出明智的决定。 通過提供性能、資源消耗和成本等指標，MCPBench 幫助開發者選擇最能滿足其特定需求的 MCP。
指導 MCP 開發
MCPBench 還爲 MCP 開發者提供有價值的反饋，幫助他們識別需要改進的方面。 這種迭代過程可以產生更高效和更可靠的 MCP，從而使整個 AI 社群受益。
ModelScope 和 MCP 的未來
擴大 MCP 生態系統
ModelScope 致力於通過鼓勵開發者貢獻他們自己的 MCP 服務來擴大 MCP 生態系統。 這將創建一個更加多樣化和健壯的工具集合，從而進一步賦能 AI 開發者。
將 MCP 集成到教育中
ModelScope 計劃將 MCP 集成到其教育計劃中，以培訓下一代 AI 開發者使用這項强大的技術。 這將確保 MCP 在未來幾年中仍然是 AI 開發的基石。
MCP 充當創新的催化劑
ModelScope 認爲 MCP 將成爲 AI 領域創新的催化劑。 通過提供一種標準化且可訪問的方式將模型連接到外部工具，MCP 將爲 AI 應用程式開闢新的可能性，並推動各個行業的發展。
技術細分：MCP 的工作原理
MCP 架構
MCP 架構通常由三個主要組件組成：
- AI 模型： 這是希望訪問外部工具或數據的核心智能。
- MCP 服務器： 這充當一個中介，將模型的請求翻譯成外部工具可以理解的格式。
- 外部工具： 這是模型想要訪問的資源，例如數據庫、Web 服務或文件系統。
通信流程
這些組件之間的通信流程如下：
- AI 模型向 MCP 服務器發送請求。
- MCP 服務器翻譯該請求並將其轉發到外部工具。
- 外部工具處理該請求並將響應發送回 MCP 服務器。
- MCP 服務器翻譯該響應並將其發送回 AI 模型。
這種架構的優勢
這種架構具有以下幾個優勢：
- 標準化： 它爲模型提供了一種標準化的方式來訪問外部工具，而不管其底層技術如何。
- 抽象： 它向模型隱藏了外部工具的複雜性，從而使開發者能够專注於模型的邏輯。
- 安全性： 它可以强制執行安全策略以保護外部工具免受未經授權的訪問。
檢查 MCP 的用例
AI 驅動的客戶服務
在客戶服務中，AI agents 可以使用 MCP 來訪問客戶數據庫、訂單歷史記錄和知識庫。 這使他們能够提供個性化和高效的支持。
AI 驅動的電子商務
在電子商務中，AI agents 可以使用 MCP 來訪問產品目錄、定價信息和庫存水平。 這使他們能够優化產品推薦、個性化優惠和自動化訂單履行。
AI 增強的醫療保健
在醫療保健中，AI agents 可以使用 MCP 來訪問患者記錄、醫學研究和診斷工具。 這使他們能够協助醫生診斷疾病、推薦治療方法和監測患者健康。
開源在 MCP 成功中的作用
社群驅動的開發
MCP 的開源性質對其成功至關重要。 它使全球開發者社群能够爲其開發做出貢獻，從而確保它滿足廣泛用户的需求。
透明度和信任
開源還促進了透明度和信任。 開發者可以檢查 MCP 代碼，以確保其安全可靠。 這增强了對該技術的信心，並鼓勵其採用。
快速創新
開源模型促進了快速創新。 開發者可以快速試驗新想法並將其貢獻回社群，從而導致持續改進的循環。
解决挑戰和未來方向
確保安全性和可靠性
隨着 MCP 得到更廣泛的採用，解决確保其安全性和可靠性的挑戰至關重要。 這包括開發穩健的安全協議、實施全面的測試程序以及提供持續的維護和支持。
增强性能和可擴展性
另一個關鍵挑戰是增强 MCP 的性能和可擴展性。 這需要優化 MCP 架構、提高通信協議的效率以及利用雲計算技術。
擴大 MCP 生態系統
爲了繼續推動創新，必須通過吸引更多開發者、組織和合作夥伴來擴大 MCP 生態系統。 這可以通過提供全面的文檔、提供培訓計劃以及建立一個充滿活力的社群來實現。
結論：MCP 是 AI 未來的基礎
總之，模型上下文協議代表了人工智能領域的重大進步。 通過提供一種標準化且可訪問的方式將 AI 模型連接到外部工具和數據，MCP 正在使開發者能够創建更强大、更智能和更通用的 AI 應用程式。 隨着 MCP 生態系統的持續增長和發展，它將在塑造 AI 的未來和轉變全球各個行業方面發揮關鍵作用。 ModelScope MCP 廣場的推出標誌着這一旅程中的一個重要里程碑，爲開發者提供了一個寶貴的平臺來協作、創新和爲 AI 的發展做出貢獻。