在 4 月 9 日的阿里云 AI 勢能大會上，阿里云向外界傳遞了眾多信息、產品和方案升級，而《新立場》認為有一項新產品形式的發布非常值得關注——阿里云百煉正式推出了業界首個全生命周期 MCP 服務（Model Context Protocol 模型上下文協議）：一種旨在規范大型語言模型與外部數據源及工具之間交互方式的開放協議標準。
如果用更貼近生活的詞匯來形容：MCP 就是 AI Agent 之間的萬能轉接頭。
阿里云發布自己的 MCP 服務時形容其能加速 AI 應用的最后一公里。從國外大模型廠商入局 Agent，到 Manus 帶起國內對于 AI Agent 的更大關注度，AI 發展至今，MCP 的建設推進在這段時間已經成為國內外 Agent 相關玩家都在關注探索的方向之一。
如果聚焦國內視角，前段時間騰訊云、百度云等云廠均有 MCP 相關消息放出，加之現在正式發布 MCP 服務的阿里云，每個平臺的 MCP 布局自然都會依靠其技術優勢及生態優勢來爭奪新一輪賽場的話語權。不過 MCP 雖然正在加速 AI Agent 落地，但業內對于 MCP 本身的探索相對還處于早期階段。
歸根結底，這些云廠終究要服務的是 B 端客戶，真正地將 Agent 落地到消費者的生產生活中，還需要關注各大適合發展 Agent 的服務平臺，例如支付寶、美團、京東等。接下來 MCP 加速下 Agent 再進一步的發展，也將來到各種 Agent 服務平臺自身的考量中。
01、MCP 之于 Agent 的意義
MCP 發展史并不長。業內認為這個概念落地可以追溯到美國人工智能初創公司 Anthropic 去年發布的開放協議。
今年 3 月 26 日（當地時間），OpenAI 的 Sam 表示愿意接入 Anthropic 的 MCP ："MCP 在市場上呼聲很高，我們非常愿意在自家產品中支持這一協議。目前，該協議已在 Agents SDK 中開放使用，對 ChatGPT 桌面版應用以及 Responses API 的支持也會盡快推出！"
4 月 10 日（當地時間），谷歌 DeepMind 也展現出了跟隨意向，其首席執行官 Demish 在 X 上透露，計劃在 Gemini 模型和 SDK 中支持 MCP，期待與 MCP 團隊以及其他業內人士一起進一步開發它。
如何淺顯理解 MCP 這個 " 萬能轉接頭 " 對于 Agent 落地的重要性？
按照阿里云向 Agent 開發者的解釋：假如有 100 個 AI Agent 與 100 個外部工具，按照傳統編碼方式，必須針對性編寫代碼并調用 API，一對一進行單獨配置，需要 100 乘以 100 次配置，而 MCP 則通過標準化協議，使開發者只需編寫一次服務器代碼，僅需 100+100 次配置，即可被全部兼容模型調用。
而站在 Agent 開發者的生態伙伴視角，MCP 則相當于一個上下游生態伙伴均能兼容的協議模板，極大降低了各種生態伙伴接入 Agent 的理解成本。
至于 C 端用戶的視角，去年 9 月和今年《新立場》的多個文章均有討論：眼下使用 AI Agent 最大的痛點，就是生態內服務的多樣性完整性，以及互聯互通性。而 MCP 解決的就是進一步互聯互通的問題，針對的是 AI 大模型當前難以將自身能力與外部數據進行有效交互的共同困境。
02、除了阿里云，還有誰入局了
國內外對于 MCP 的探索幾乎是沒有時差的。
3 月 30 日，騰訊云開發者社區就已有 EdgeOne Pages 「MCP Server」內容發布。4 月 1 日，百度智能云也預告了其接下來的 MCP 計劃。4 月 9 日，阿里云在大會上正式推出其 MCP 服務。
隨著時間的推移，云廠們表示自己入局 MCP 的形式早已被加上各種定語，難說這些國內云廠誰真的搶占了發布先機。但對比上述 OpenAI 和谷歌 DeepMind 發言人代表表達出相關意愿的時間點來看，業內關于 AI 探索的信息互通性非常高，而國內廠商更加敏捷。
可以預料的是，接下來每個平臺的 MCP 布局都會依靠自己技術和生態優勢來爭奪新一輪賽場的話語權。
以本次阿里云推出 MCP 服務為例，阿里云為其加的定語為" 首個全生命周期 MCP 服務 "。其稱與常規僅兼容 MCP 服務不同的是，百煉平臺依托阿里云彈性計算的優勢，為企業和開發者提供一鍵部署，無需運維，可用性強，成本很低的 MCP 服務。
如果說有些 MCP 服務算 " 半托管 "，阿里云似乎想做 MCP 界的 " 全托管 "，盡可能將客戶部署 MCP 的理解成本降到最低。
另一方面，阿里云可以從阿里系業務獲取的生態優勢更加值得關注，阿里云此次稱：百煉平臺首批上線了高德、無影、Fetch、Notion 等 50 多款阿里巴巴集團和三方 MCP 服務，覆蓋生活信息、瀏覽器、信息處理、內容生成等領域，可滿足不同場景的 Agent 應用開發需求。
當然，這一點上百度和騰訊也都有其獨特的生態優勢，《新立場》認為接下來云廠關于 MCP 的布局如何結合其生態優勢是一個值得關注的點。
比如 4 月 1 日百度預告了 Create 2025 百度 AI 開發者大會的將于 4 月 25 日舉辦，其中就有 " 如何讓 MCP 成為 AI 應用爆發的密鑰 " 分論壇，據悉，其也將發布云廠商中首家專門面向 MCP 的門戶商店 MCP store。
但整體而言，業內對于 MCP 本身的探索相對還處于早期階段。
不管國內外 MCP 受到整個業界關注的時間并不算長，這本質上是一個 To B 服務，推出相關服務只是第一步，如何吸引并服務廣大客戶才是關鍵。所以也不難看出，現在各大廠商接下來關于 MCP 的推進重心是市場科普。
而接下來觀察 MCP 建設速度更直觀的窗口，則來到了 Agent 開發者或適合發展 Agent 的平臺。
03、互聯互通之于 AI 服務的重要性
不過單論 MCP 將如何影響 AI（尤其是 Agent）的發展還不夠，不管是 MCP 還是 Agent ，終究都要落地到廣大用戶的生產生活上。而一些生活服務平臺在這方面的跟進，將是我們作為用戶最能夠直觀感受的窗口。
在這些服務平臺關于 MCP 做出反應之前，不妨看看他們此前關于 AI Agent 的探索。
從去年到現在，各大生活服務平臺發展 AI 都有自己的卡點。如美團，去年主要重心放在了出海，上個月財報發布后，高調宣布入局 AI（也可以更具體來說是 Agent）；如京東，去年主要是在做本地生活加碼和電商防守，DeepSeek 之后也表現出加碼 AI 的意愿。
總的來說，這些適合落地 Agent 的生活服務平臺去年主要還是沉浸于自身原本的業務敘事，而今年被視為 Agent 元年，這些平臺入局也不算太晚。
相比而言，螞蟻集團的支付寶在 Agent 的布局還算敏捷。去年 8 月底至 9 月初，螞蟻基于支付寶生態發布了 AI 生活服務平臺支小寶。
支付寶和支小寶現在可以算作是同一個生活服務生態下的兩個并行應用，一個用傳統產品邏輯串聯生態，一個用 AI Agent 邏輯串聯生態。當時《新立場》的文章《服務 +Agent，" 支小寶 " 重構支付寶》就表示：支付寶本身是一個互聯網交通樞紐，但其龐大的服務生態真正開發率可能僅有 10% 。
當時的視角來看，支小寶的產品思路與時代趨勢和自身發展十分適配，支付寶生態內海量生活服務靠傳統產品邏輯難以被用戶盡數利用，而 AI Agent 能夠解決這一問題。
只是這依然是一個較為初期的方向，如何進一步落地，支小寶似乎遇到了困境。正如上文所說，用戶使用 AI Agent 最大的痛點，就是生態內服務的多樣性完整性，以及互聯互通性。
阿里云形容 MCP 能加速 AI 應用的最后一公里，而這最后一公里，恰好就是去年螞蟻做支小寶的最大卡點。
如果我們使用支小寶，可以明顯感覺到其訪問的生活服務數據仍有限制，更不用說其仍然無法幫用戶執行一些具體的操作。
以外界視角來推測，也許這些生活服務的所有者并不是不想讓支小寶訪問其數據，而是一個個將其配置到支小寶的 AI 環境中，這無疑是一個巨大的、難以商業化的工程量。支付寶終究不像美團這樣的平臺擁有強悍的地推鐵軍，推行新的支付技術已算得上大動干戈。
由此來看，在 MCP 時代，各云廠的直接優勢都來到了自身的技術性能和可以直接聯動的生態；而作為云廠下游的 Agent 開發商或適合發展 Agent 的服務平臺，其優勢會首先來到跟進 MCP 的速度。那么那些介于支小寶等生活服務平臺和廣大商家中間的服務商，業務將拓展至 Agent 及 MCP 模式的配置上。
但就生活服務平臺而言，他們最終護城河都會走向自身的服務生態豐富性和閉環程度上。這依然與《新立場》此前的判斷一致。
更關鍵在于，支付寶、美團、京東等平臺手握支付功能，也許 MCP 真的幫這樣的平臺提供了一個很好的思路。
04、寫在最后
由 Agent 這個概念圈起來的是一個龐大的生態系統，從云廠，到大模型廠商，到 Agent 開發者或服務平臺，再到終端消費者，MCP 會讓業內以更加容易商業化的方式繼續探索 Agent。
此前支小寶這樣的平臺，作為消費級 Agent 的觀察窗口，以及這個生態系統中的中間角色，也許最先感受得到了互聯互通方面的卡點。現在各大云廠積極推進 MCP 落地，最先受益的或許正是先遇到卡點的角色。
阿里云們入局 MCP，做了 " 螞蟻們 " 需要的事情。
來源：新立場Pro
