MCP爆火背后：AI Agent的生产力时代来了吗？

文 | 产业家，作者|斗斗，编辑|皮爷

2024 年 7 月，美国加州旧金山的一家办公室内，Anthropic 工程师 David Soria Parra 沮丧的看着显示屏。

当他思考如何让更多员工深入整合现有模型时，却发现因为 Claude Desktop 功能有限，无法拓展，而 IDE 又缺少 Claude Desktop 的实用功能，导致自己只能在两者间来回复制内容，十分麻烦。

“我意识到这是个 ‘MxN’ 的问题，也就是多个应用程序与多种集成的难题，而用一种协议解决再合适不过。”

琢磨几周后，David 有了一个念头：做一个类似 LSP 的东西，把这种「AI应用与扩展之间的通信」标准化。他找到 Anthropic 工程师 Justin，二人一拍即合，开始着手构建。

4 个月后，这个念头被产品化，摆在了大众面前，这就是 MCP。

如今，MCP 在各大平台被广泛讨论，多家大模型服务商纷纷宣布支持 MCP，在二级市场，MCP 概念股也被炒的火热。

狂热之下，诸多疑问也不断冒出来：MCP 为何爆火？它能成为真正的通用标准吗？大模型厂商纷纷接入背后，又有着怎样的商业逻辑？此外，MCP 爆火背后，是否意味着 AI Agent 的生产力时代真正到来了？

一、MCP，AI 应用程序的「USB-C 接口」

长期以来，AI 模型与外部工具集成始终面临双重挑战：定制化开发成本高昂且系统稳定性难以保障。传统模式下，开发者需要针对每个新接入的工具或数据源开发专用接口，这种"一对一"的适配方式不仅导致资源浪费，更造成系统架构的脆弱性。

MCP 协议的诞生，为的就是解决这些痛点。

它的核心价值在于标准化交互规则。即通过 MCP，开发者只需让模型和工具分别遵循协议标准，就可以实现即插即用，将原本“M×N”的集成复杂度简化为“M+N”。这样 AI 模型就能通过 MCP 直接调用数据库、云服务甚至本地应用，不需要为每个工具单独开发适配层。

从当下来看，在实践层面，MCP 已展现出强大的生态整合能力。

例如，Anthropic 的 Claude 桌面应用+通过 MCP 服务器连接本地文件系统，使 AI 助手能够直接读取文档内容并生成上下文相关回答;开发工具 Cursor+则通过安装多个 MCP 服务器(如 Slack、Postgres)，在 IDE 内实现多任务的无缝切换。

MCP 似乎正慢慢成为 Justin 口中的样子：“我们认同将 MCP 类比为 AI 应用程序的 USB-C 接口，它是连接整个生态系统的通用接口。”

不过从 MCP 发布到爆发，中间还有一段很长且十分重要的故事要讲。

2024 年 11 月，MCP 发布，很快便吸引了业内开发者以及企业们的注意。不过，并没有现在这么火热，原因在于当时人们对智能体的价值并不清晰，或者说即使解决了 Agent“M×N”的集成复杂，AI 生产力会不会爆发，谁也不知道。

这种不清晰的感觉，主要来自大模型技术不断升级迭代下，应用侧却迟迟不发力的落地难题。此外，互联网社交平台也充斥着对智能体的各种声音，这让人们对 AI 技术能在产业落地几何，信心不高或者说看不到希望。即使是当下市面上已经出现了不错的落地方向和应用，但 AI 技术究竟是真的转化为了生产力，还是只是融于表面无法作出决策，很难看清，这需要大量的时间去验证。

事情的转折发生在 Manus 的框架发布和 OpenAI 的官宣下场支持 MCP。

Manus 所展现的多 Agent 协同能力，完美诠释了用户对 AI 生产力的终极期待。当 MCP 借助聊天界面实现 "对话即操作" 的创新体验 —— 用户只需在输入框中下达指令，便能直接触发文件管理、数据调取等系统级操作时，一场关于 "AI 真正能够辅助完成实际工作" 的认知变革由此开启。

这种颠覆性的使用体验，反过来进一步提升了 MCP 的热度。可以说，Manus 的发布正是推动 MCP 走红的重要因素。

除了 Manus 这样一个“带货达人”，OpenAI 的官宣下场，也为 MCP 被抬上“通用接口”高位推了一把。

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。当这个占据全球40%模型市场份额的巨头宣布支持协议，意味着 MCP 开始具备类似 HTTP 的底层基础设施属性，MCP 正式进入大众视野，热度持续走高，指数级飙升。

这让大家看到了“AI 界 HTTP”成为现实的可能。随后，Cursor、Winsurf、Cline 等平台也相继接入 MCP 协议，MCP 打造的 Agent 生态逐渐壮大。

二、MCP 来了， Agent 生态还会远吗？

MCP，真的能成为未来AI交互事实标准吗？

3月11日，LangChain 联合创始人 Harrison Chase 与 LangGraph 负责人 Nuno Campos 围绕 MCP 是否就成为未来AI交互事实标准展开激辩，虽然没有结论，但很大程度上激发了大家对 MCP 的想象空间。

值得注意的是，这场辩论的同时，LangChain 还在网上发起了投票。投票结果，出人意料：40% 参与者支持 MCP 成为未来标准。

在这场投票中，剩下的那 60% 未投票者，让 MCP 走向未来 AI 交互事实标准的这条路，看起并不顺畅。

他们的顾虑是什么？

最值得一提的，便是当技术标准与商业利益的割裂。这一点从 MCP 发布后，国内外的玩家们的动作便可见一斑。

Anthropic发布MCP后不久，Google就搞了一个A2A（Agent to Agent）。

如果说 MCP 为单个智能体铺好了路，让它们能方便地到达各个“资源点”，那么 A2A 的目标则是构建一个连接这些智能体的庞大通信网络，让它们能够互相“对话”、协同工作。

其实从底层来看，无论是 MCP，还是 A2A，本质都是 Agent 生态抢夺。

那么在这个时刻，国内市场又呈现出怎样的趋势呢？

具体来看，更多的动作集中在大模型厂商，4 月以来，阿里、腾讯、百度相继宣布支持 MCP 协议。

其中，阿里云百炼平台在 4 月 9 日上线了业界首个全生命周期 MCP 服务，集成高德地图、无影云桌面等 50 余款工具，5 分钟可生成专属 Agent。支付宝联合魔搭社区率先在国内推出“支付 MCP Server”服务，让 AI 智能体一键接入支付能力。

4 月 14 日，腾讯云升级大模型知识引擎，支持调用 MCP 插件，接入腾讯位置服务、微信读书等生态工具。；4 月 16 日，支付宝推出“支付 MCP Server”，开发者可通过自然语言指令快速接入支付功能，打通 AI 服务商业化闭环；4 月 25 日，百度宣布全面兼容 MCP 协议，推出全球首个电商交易 MCP 及搜索 MCP 服务。智能云千帆平台已接入第三方 MCP Server，搜索平台索引全网资源降低开发成本。

可以发现，国内的大模型厂商的 MCP 玩法，是一个“全闭环”。从是阿里云百炼平台 MCP 服务集成高德地图；到腾讯云支持调用 MCP 插件，接入微信读书等生态；再到百度推出搜索 MCP 服务，都在以 MCP 发挥自己的长板优势，加固自己的生态壁垒。

这种战略选择背后有深刻的商业逻辑。

试想，若阿里云平台允许调用百度地图服务，或腾讯生态向外部模型开放核心数据接口，那么各厂商费心构建的数据和生态护城河带来的差异化优势，或将瓦解。正是这种对"连接权"的绝对掌控需求，使得MCP在技术标准化的表象下，正悄然进行着人工智能时代基础设施控制权的重新分配。

这种矛盾的张力正在显现：表面上，MCP 通过统一接口规范推动着技术协议的标准化进程；实质上，每个平台都在通过私有化协议定义自己的连接规则。

而这种开放协议与生态割裂，必然会成为制约 MCP 走向真正通用标准的深层障碍。

三、AI 产业落地浪潮里， 再看 MCP 真实的价值

或许未来不会出现绝对的"统一协议"，但由 MCP 引发的这场标准革命，已经为 AI 生产力爆发打开了闸门。

就目前来看，每个大模型厂商都在通过 MCP 协议构建自己的“生态飞地”，这种“全闭环”策略会暴露出 Agent 生态碎片化的深层矛盾。不过，也能将生态建设者积累的能力释放，快速形成应用矩阵，推动AI落地。

例如大厂过去的优势（如支付宝的支付技术、用户规模、风控能力）原本局限于自身业务，但通过标准化接口（MCP）开放后，这些能力可以被更多外部开发者调用，例如其他公司的 AI Agent 无需自建支付系统，直接调用支付宝接口。更可以吸引更多参与者使用大厂的基础设施，形成依赖性和网络效应，扩大生态影响力。

这种“圈地式创新”在一定程度上，加速了 AI 技术的产业渗透。

从这个角度来看，或将驱动未来的 Agent 生态呈现“有限开放”的格局。

具体来说，就是核心数据接口仍会被大厂牢牢掌控，但在非核心领域，通过技术社区的推动和监管机构的干预，可能会逐渐形成跨平台的“微标准”。这种“有限开放”既能保护厂商的生态利益，又能避免彻底割裂的技术生态。