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在 4 月 9 日的阿里云AI势能大会上，阿里云向外界传递了众多信息、产品和方案升级，而《新立场》认为有一项新产品形式的发布非常值得关注——阿里云百炼正式推出了业界首个全生命周期MCP服务（Model Context Protocol 模型上下文协议）：一种旨在规范大型语言模型与外部数据源及工具之间交互方式的开放协议标准。
如果用更贴近生活的词汇来形容：MCP就是AI Agent之间的万能转接头。
阿里云发布自己的MCP服务时形容其能加速AI应用的最后一公里。从国外大模型厂商入局Agent，到Manus带起国内对于AI Agent的更大关注度，AI发展至今，MCP的建设推进在这段时间已经成为国内外Agent相关玩家都在关注探索的方向之一。
如果聚焦国内视角，前段时间腾讯云、百度云等云厂均有MCP相关消息放出，加之现在正式发布MCP服务的阿里云，每个平台的MCP布局自然都会依靠其技术优势及生态优势来争夺新一轮赛场的话语权。不过MCP虽然正在加速AI Agent落地，但业内对于MCP本身的探索相对还处于早期阶段。
归根结底，这些云厂终究要服务的是B端客户，真正地将Agent落地到消费者的生产生活中，还需要关注各大适合发展Agent的服务平台，例如支付宝、美团、京东等。接下来MCP加速下Agent再进一步的发展，也将来到各种Agent服务平台自身的考量中。
MCP发展史并不长。业内认为这个概念落地可以追溯到美国人工智能初创公司 Anthropic 去年发布的开放协议。
今年 3 月 26 日（当地时间），OpenAI 的 Sam 表示愿意接入 Anthropic 的 MCP ：“MCP 在市场上呼声很高，我们非常愿意在自家产品中支持这一协议。目前，该协议已在 Agents SDK 中开放使用，对 ChatGPT 桌面版应用以及 Responses API 的支持也会尽快推出！”
4 月 10 日（当地时间），谷歌 DeepMind 也展现出了跟随意向，其首席执行官 Demish 在 X 上透露，计划在 Gemini 模型和 SDK 中支持 MCP，期待与 MCP 团队以及其他业内人士一起进一步开发它。
如何浅显理解MCP这个“万能转接头”对于 Agent 落地的重要性？
按照阿里云向Agent开发者的解释：假如有100个 AI Agent 与100个外部工具，按照传统编码方式，必须针对性编写代码并调用API，一对一进行单独配置，需要100乘以100次配置，而 MCP 则通过标准化协议，使开发者只需编写一次服务器代码，仅需100+100次配置，即可被全部兼容模型调用。
而站在Agent开发者的生态伙伴视角，MCP 则相当于一个上下游生态伙伴均能兼容的协议模板，极大降低了各种生态伙伴接入Agent的理解成本。
至于C端用户的视角，去年 9 月和今年《新立场》的多个文章均有讨论：眼下使用 AI Agent 最大的痛点，就是生态内服务的多样性完整性，以及互联互通性。而MCP解决的就是进一步互联互通的问题，针对的是AI大模型当前难以将自身能力与外部数据进行有效交互的共同困境。
国内外对于MCP的探索几乎是没有时差的。
3 月 30 日，腾讯云开发者社区就已有 EdgeOne Pages 「MCP Server」内容发布。4 月 1 日，百度智能云也预告了其接下来的 MCP 计划。4 月 9 日，阿里云在大会上正式推出其 MCP 服务。
随着时间的推移，云厂们表示自己入局 MCP 的形式早已被加上各种定语，难说这些国内云厂谁真的抢占了发布先机。但对比上述 OpenAI 和谷歌 DeepMind 发言人代表表达出相关意愿的时间点来看，业内关于AI探索的信息互通性非常高，而国内厂商更加敏捷。
可以预料的是，接下来每个平台的 MCP 布局都会依靠自己技术和生态优势来争夺新一轮赛场的话语权。
以本次阿里云推出 MCP 服务为例，阿里云为其加的定语为“首个全生命周期 MCP 服务”。其称与常规仅兼容 MCP 服务不同的是，百炼平台依托阿里云弹性计算的优势，为企业和开发者提供一键部署，无需运维，可用性强，成本很低的 MCP 服务。
如果说有些 MCP 服务算“半托管”，阿里云似乎想做 MCP 界的“全托管”，尽可能将客户部署 MCP 的理解成本降到最低。
另一方面，阿里云可以从阿里系业务获取的生态优势更加值得关注，阿里云此次称：百炼平台首批上线了高德、无影、Fetch、Notion等50多款阿里巴巴集团和三方MCP服务，覆盖生活信息、浏览器、信息处理、内容生成等领域，可满足不同场景的 Agent 应用开发需求。
当然，这一点上百度和腾讯也都有其独特的生态优势，《新立场》认为接下来云厂关于 MCP 的布局如何结合其生态优势是一个值得关注的点。
比如 4 月 1 日百度预告了 Create 2025 百度AI开发者大会的将于 4 月 25 日举办，其中就有“如何让 MCP 成为AI应用爆发的密钥”分论坛，据悉，其也将发布云厂商中首家专门面向 MCP 的门户商店 MCP store。
但整体而言，业内对于MCP本身的探索相对还处于早期阶段。
不管国内外 MCP 受到整个业界关注的时间并不算长，这本质上是一个To B服务，推出相关服务只是第一步，如何吸引并服务广大客户才是关键。所以也不难看出，现在各大厂商接下来关于 MCP 的推进重心是市场科普。
而接下来观察 MCP 建设速度更直观的窗口，则来到了 Agent 开发者或适合发展 Agent 的平台。
不过单论 MCP 将如何影响AI（尤其是Agent）的发展还不够，不管是 MCP 还是 Agent ，终究都要落地到广大用户的生产生活上。而一些生活服务平台在这方面的跟进，将是我们作为用户最能够直观感受的窗口。
在这些服务平台关于 MCP 做出反应之前，不妨看看他们此前关于AI Agent的探索。
从去年到现在，各大生活服务平台发展 AI 都有自己的卡点。如美团，去年主要重心放在了出海，上个月财报发布后，高调宣布入局 AI（也可以更具体来说是Agent）；如京东，去年主要是在做本地生活加码和电商防守，DeepSeek 之后也表现出加码 AI 的意愿。
总的来说，这些适合落地 Agent 的生活服务平台去年主要还是沉浸于自身原本的业务叙事，而今年被视为 Agent 元年，这些平台入局也不算太晚。
相比而言，蚂蚁集团的支付宝在 Agent 的布局还算敏捷。去年 8 月底至 9 月初，蚂蚁基于支付宝生态发布了AI生活服务平台支小宝。
支付宝和支小宝现在可以算作是同一个生活服务生态下的两个并行应用，一个用传统产品逻辑串联生态，一个用AI Agent 逻辑串联生态。当时《新立场》的文章《服务+Agent，“支小宝”重构支付宝》就表示：支付宝本身是一个互联网交通枢纽，但其庞大的服务生态真正开发率可能仅有10% 。
当时的视角来看，支小宝的产品思路与时代趋势和自身发展十分适配，支付宝生态内海量生活服务靠传统产品逻辑难以被用户尽数利用，而 AI Agent 能够解决这一问题。
只是这依然是一个较为初期的方向，如何进一步落地，支小宝似乎遇到了困境。正如上文所说，用户使用 AI Agent 最大的痛点，就是生态内服务的多样性完整性，以及互联互通性。
阿里云形容 MCP 能加速AI应用的最后一公里，而这最后一公里，恰好就是去年蚂蚁做支小宝的最大卡点。
如果我们使用支小宝，可以明显感觉到其访问的生活服务数据仍有限制，更不用说其仍然无法帮用户执行一些具体的操作。
以外界视角来推测，也许这些生活服务的所有者并不是不想让支小宝访问其数据，而是一个个将其配置到支小宝的 AI 环境中，这无疑是一个巨大的、难以商业化的工程量。支付宝终究不像美团这样的平台拥有强悍的地推铁军，推行新的支付技术已算得上大动干戈。
由此来看，在 MCP 时代，各云厂的直接优势都来到了自身的技术性能和可以直接联动的生态；而作为云厂下游的 Agent 开发商或适合发展 Agent 的服务平台，其优势会首先来到跟进 MCP 的速度。那么那些介于支小宝等生活服务平台和广大商家中间的服务商，业务将拓展至 Agent 及 MCP 模式的配置上。
但就生活服务平台而言，他们最终护城河都会走向自身的服务生态丰富性和闭环程度上。这依然与《新立场》此前的判断一致。
更关键在于，支付宝、美团、京东等平台手握支付功能，也许 MCP 真的帮这样的平台提供了一个很好的思路。
由 Agent 这个概念圈起来的是一个庞大的生态系统，从云厂，到大模型厂商，到Agent开发者或服务平台，再到终端消费者，MCP 会让业内以更加容易商业化的方式继续探索Agent。
此前支小宝这样的平台，作为消费级Agent的观察窗口，以及这个生态系统中的中间角色，也许最先感受得到了互联互通方面的卡点。现在各大云厂积极推进MCP落地，最先受益的或许正是先遇到卡点的角色。
阿里云们入局MCP，做了“蚂蚁们”需要的事情。
*题图及文中配图来源于网络。
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