當地時間2025年2月27日，大廠的馬來西亞吉隆坡，競相阿里巴巴集團云計算部門開發的押注Qwen AI大型語言模型（LLM）用戶查詢流程圖在阿里云AI技術日活動上展示。視覺中國/圖

2025年春，大廠的AI世界再次開卷新概念。競相

相較于此前圍繞模型能力的押注迭代競速，全球互聯網大廠開始將目光轉向模型應用中的大廠的一項通用標準——MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）。競相

2024年11月，押注開發Claude大模型的大廠的美國AI公司Anthropic推出了開源標準MCP，旨在解決AI Agents（智能體）在訪問外部數據和工具時面臨的競相數據隔絕和信息孤島問題。

智能體是押注先進的AI系統，可根據高級目標自主進行推理，制定計劃并執行復雜任務。

如多家支付巨頭宣布入局AI智能體。Visa設想的未來圖景是，隨著用戶建立起信任，AI將擁有更多交易自主權。比如，用戶只需下達一句指令：“最多花1500美元買一張去××的機票”，AI即可自動完成全流程操作。

近兩個月來，從Open AI到微軟，再到中國的阿里、騰訊、字節、百度，互聯網巨頭接連啟動了對MCP的部署。一個原本只在技術社區里低調傳播的概念，開始走向產業聚光燈中心。

MCP被視為智能體普及的關鍵支撐,到底解決了什么問題？為何此時成為巨頭們集體押注的新支點？是否能推動大模型真正成為通用工具？

“DIY自己的Manus”

“可以理解為智能體時代的HTTP協議。”占冰強向南方周末記者打比方。他是AIGC開發者社區AIGCLINK的發起人，也是行行AI公司的合伙人。

占冰強解釋，在互聯網時代，網站是核心主體，得益于HTTP協議，人們能夠借助瀏覽器便捷地訪問各類網站。在如今的AI時代，智能體成為新的主體，他們要連接各種工具、獲取服務資源、調用數據信息，MCP協議就是實現這一切的關鍵橋梁。

傳統意義上，大模型與外部世界之間的互動依賴API接口，但在沒有統一協議的情況下，不同廠商各自為政，開發者往往需要為每一個服務單獨適配接口、處理參數和權限，重復勞動成本極高。

MCP本身并不負責數據傳輸，其核心意義在于為大模型、智能體與數據源、工具、服務等外部系統建立標準化的連接通道。

平臺方如阿里云、百度千帆扮演“服務市場”的角色，聚合大量