近期，“模型上下文协议”（MCP）在科技圈内迅速走红，成为各大企业竞相布局的关键领域。
百度率先从C端市场入手，其“心响”应用借助MCP协议，实现了多种AI模型与外部工具的整合。同时，百度地图也宣布了对MCP接口的支持。阿里云百炼平台紧随其后，推出了覆盖全生命周期的MCP服务，并在支付宝等应用中集成了MCP协议，使得AI工具能够一键调用。值得注意的是，4月29日，阿里开源的Qwen3系列模型同样宣布支持MCP协议。
这一波热潮的背后，国内外科技巨头如Anthropic、OpenAI、谷歌，以及国内的百度、阿里、字节等，都扮演了重要角色。表面上看，这些企业似乎是在为AI Agent的落地扫清“最后一公里”的障碍，试图统一行业标准，提升Agent调用工具的能力。然而，更深层次的是，这些企业对未成熟行业定义权的争夺。
事实上，除了开源的MCP外，OpenAI、谷歌等公司均有自己的Agent调用工具标准。选择Anthropic构建的MCP，并非意味着对其地位的绝对认可，而是在开源的基础上，各方暂时达成一致，共同迅速扩大生态伙伴圈。
从更宏观的角度看，MCP可以视为AI Agent落地的重要一环。随着标准共识的达成，大规模Agent应用的落地将成为可能。届时，Agent应用领域的竞争，将演变为大厂生态之间的较量。
独立Agent应用的开发者面临着成本和被头部公司覆盖的双重压力，被集成到大厂Agent应用生态中或许将成为他们的一个重要选择。这将使得大厂从定义到筛选都拥有更大的权力。生态越完备，数据壁垒越高，大厂在行业中的话语权就越大。
有技术人员指出，MCP本质上为模型和外部工具之间提供了一个标准和高效的连接方式。但MCP并非构建服务的必选项，即使没有MCP，通过Function Call和现有的工具调参同样可以达到相同的效果。然而，统一的标准协议对于大厂在行业中的话语权至关重要。
一位刚开放MCP服务的公司负责人表示，在MCP出现之前，客户想要深度使用AI产品功能，通常只能选择SaaS工具。但对于具有行业专业知识的客户来说，通用SaaS往往缺乏深度能力。现在，推出MCP服务后，只需一个支持标准MCP协议的Agent，就能快速接入到产品平台，既省时又省力省钱。
百度智能体业务首席架构师、心响APP负责人黄际洲透露，心响既支持外部MCP接入，也有自己的独立协议。目前，心响已经接入了十个智能体，包括百度系文库AI绘本功能以及外部健康等功能。这些案例表明，MCP的落地效果与技术无关，而是受到技术之外因素的影响。
阿里云百炼平台云部署的MCP Server数量已达到31个，涵盖了地图、文生图、搜索等功能，均属于阿里生态。大厂在其中既承担集成者的角色，也承担被集成的角色。一方面，他们输送自己成熟的MCP服务能力；另一方面，他们在生态中集成外来的第三方能力，与之互为补充。
接入MCP后，相当于拥有了“原子化”的能力，可以随意组合嵌入到业务流中。例如，开发者可以通过“支付宝MCP Server”接入收单支付功能，打通AI应用的支付渠道，解决智能体“能对话不能收钱”的痛点。
AI Agent应用产品的前景广阔。百度近期推出的“心响”与之前的Manus类似，都是探索通用Agent产品的尝试。从产品形态上看，AI助手已经从过去的你问我答转变为直接完成任务并交付成果。现在的Agent产品可以直接给出最终成品，大大提高了效率。
黄际洲认为，MCP协议在调用多智能体协作过程中发挥了重要作用，就像一把钥匙，让接入变得更加简单。然而，目前业界面临的最大问题是贡献者太少，背后的成本太大。平摊成本的一个有效方法是构建生态，各家都开放MCP后，壁垒在于能否把商业模型跑通。
关于Agent应用的商业化方向，目前大概率还是流量和广告。这很大程度上是由现在的Agent应用机制决定的。例如，在旅游攻略案例中，搜索出现的餐厅排名、飞机价格排名等筛选权，都掌握在大厂手中。通过广告营销提高排名顺序，或者用户购买免广、竞价服务来提升使用体验，都是潜在的盈利模式。
