在AI領域，一項新的交互標準——MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）正迅速崛起，其影響力在短短數(shù)月間已不容忽視。這一標準由Anthropic于去年11月推出，旨在解決大模型與數(shù)據(jù)源間安全鏈接的難題，并統(tǒng)一工具實現(xiàn)風格，促進跨模型共享。

4月25日，百度在Create2025 AI開發(fā)者大會上，由創(chuàng)始人李彥宏親自揭曉了兩大重磅模型——文心大模型4.5 Turbo與深度思考模型X1 Turbo，以及多款前沿AI應用。更為引人注目的是，百度宣布將全力支持開發(fā)者擁抱MCP標準。

MCP自誕生以來，迅速獲得了業(yè)界的廣泛認可。包括百度、OpenAI、Google、微軟、亞馬遜、Anthropic、阿里、騰訊等在內(nèi)的國內(nèi)外眾多大廠，紛紛加入支持行列，發(fā)布各自的MCP服務。這一趨勢表明，MCP正逐步確立其在AI領域的“HTTP”地位，成為不可或缺的事實標準。

百度智能云在此次大會上，更是推出了國內(nèi)首個企業(yè)級MCP服務，首批即提供了超過1000個MCP Servers供企業(yè)及開發(fā)者選用。開發(fā)者還可以在千帆平臺上自主開發(fā)MCP Server，并享受免費托管服務。更令人振奮的是，百度搜索將索引這些MCP Server，為它們帶來更多曝光和引用機會。

為何MCP如此重要？其誕生的背景，源于大模型應用落地所面臨的種種挑戰(zhàn)。在類Chatbot場景之外，企業(yè)級場景中的大模型應用往往需要大量定制化開發(fā)。盡管百度智能云等廠商提供了便捷的大模型工具鏈，但總體上，大模型應用仍是一項復雜而繁瑣的工作。

2025年被視為AI Agent元年，大模型不僅要具備思考能力，還要能夠自主規(guī)劃和執(zhí)行任務。這意味著，大模型需要配備“四肢”和“五感”等能力，以完成具體任務。然而，如果每個AI應用都采用定制化開發(fā)方式，那么應用與工具之間的集成復雜度將呈指數(shù)級增長。MCP的出現(xiàn)，正是為了簡化這一過程，通過標準化協(xié)議降低集成難度。

百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖指出，大模型的應用往往不僅僅是一次簡單的調(diào)用，而是需要對接各種組件和工具，進行精細的編排。有時，為了進一步提升效果，還需要對模型進行調(diào)整，定制專業(yè)模型。因此，一個應用的落地，本質(zhì)上是一個復雜“系統(tǒng)”的構建過程。

企業(yè)級應用對穩(wěn)定性和安全性的要求遠高于消費級應用，容錯度更低。一位大模型行業(yè)專家透露，分析2024年各行業(yè)項目后發(fā)現(xiàn)，項目90%的時間都耗費在應用開發(fā)上。因為模型是標準的，而應用卻是千變?nèi)f化的。MCP的出現(xiàn)，正好契合了行業(yè)對大模型應用落地的迫切需求。

百度智能云在系統(tǒng)級能力方面表現(xiàn)出色，涵蓋了算力層、模型開發(fā)層和應用開發(fā)層。本次大會上，千帆平臺全面升級了企業(yè)級Agent開發(fā)工具鏈，發(fā)布了全新推理式智能體——智能體Pro。這款智能體不僅支持快問快答，還能進行深思熟慮的回答，并支持企業(yè)定制專屬智能體。

以污水寶為例，基于千帆Agentic RAG能力，智能體可以結合企業(yè)私域數(shù)據(jù)和企業(yè)知識庫，制定檢索策略，大幅降低模型幻覺。同時，智能體Pro還支持Deep Research深度研究模式，能夠自主完成復雜任務的步驟規(guī)劃、信息篩選和整理，生成結構清晰、內(nèi)容豐富的專業(yè)報告。

對于開發(fā)者而言，擁抱MCP有兩種路徑可選：一是將自己的資源、數(shù)據(jù)和能力以MCP形式開放出來，供更多AI應用使用；二是在開發(fā)AI應用時充分利用已有的MCP Server資源，以減少開發(fā)量并提升能力。百度智能云的千帆平臺作為首家支持MCP的大模型平臺，正引領著這一趨勢。

MCP的競爭，歸根結底是平臺和生態(tài)的競爭。在新技術爆發(fā)的初期，端到端的優(yōu)化是實現(xiàn)高性能的關鍵。對于巨頭廠商而言，不僅要構建強大的平臺能力，還要營造一個繁榮的生態(tài)，以吸引更多廠商加入。百度在MCP領域采取了三步走策略：首先發(fā)布自己的MCP Server；其次支持更多企業(yè)開發(fā)和調(diào)用MCP服務；最后通過AI開放計劃，為開發(fā)者提供流量入口和商業(yè)化變現(xiàn)途徑。