当前，模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)已成为AI领域的关键词，这一由Anthropic公司推出的协议正以惊人的速度在全球范围内获得认可与采纳。从国际科技巨头到国内领军企业，从OpenAI的GPT系列到Claude再到Meta的Llama，AI顶流们纷纷宣布支持MCP。
前不久刚刚热议的字节“扣子”接入MCP以来，国内厂商纷纷争相接入。本次在湖北举行的“Create 2025 百度AI开发者大会”上，百度宣布全面拥抱MCP生态，这一协议俨然已成为AI应用开发的标准接口与必由之路。
在百度Create 2025 AI开发者大会的MCP分论坛上，百度智能云产品总架构师宋飞以"共创MCP生态，加速智能应用爆发"为主题，深入解析了当前AI行业的发展趋势、MCP协议的核心价值，以及百度在MCP生态中的战略布局。本文是这场演讲的全文实录，从开发链路、技术应用到行业落地等多维度，全面展现了MCP如何成为AI工业化的标准接口，以及百度如何通过全面的生态战略助力开发者与企业实现智能化转型。
一、生成式AI技术的快速发展与协同模式演进
宋飞首先回顾了自2022年底ChatGPT发布以来，以生成式AI为核心的技术发展历程。他指出，在这两年多的时间里，AI技术在生成、理解、推理、记忆等各个维度持续突破，不断达到新的高度。
"我相信大家都能感受到，最早我们基于大模型，很多人都可以写唐诗宋词。在此之前，如果没有很好的文学功底，这是很难创作的。"宋飞说道，"如今基于多模态模型，我们可以做图片、视频的创作，让人人都成为创作者。"
他接着举例说明了推理模型的能力提升："最近，很多模型都发布了深度思考的功能。用户只需提出研究方向，大模型就能生成深度研究报告，它能够理解需求、将研究任务分解成子任务，自主在网上搜索最新内容并整理，最终生成专业的研究报告。"
随着多模态理解能力的增强，现在的大模型甚至可以帮助用户操作计算机，完成订票、订餐等日常操作，真正成为生活助手。这些变化无疑对我们的工作和生活产生了深远影响。
宋飞进一步分析了AI与人类协同模式的演进历程：
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Embedding模式：最早期的模式，AI更像是人类的工具。例如OCR技术可以自动进行图片的结构化处理，但大部分工作仍由人类完成。
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Copilot模式：随着模型的发展，进入了人类与AI协同工作的模式。AI成为人类工作的助手，能够完成部分任务，但关键决策仍依赖人类。
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Agent智能体模式：现阶段的主流模式，AI可以自主完成大部分工作，自主做出决策，对需求进行任务拆解和规划。人类只需在关键决策点进行介入，大部分工作由AI完成。
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未来AGI模式：展望未来，随着人工通用智能的实现，人类与AI将实现真正的协同发展，不分彼此。
宋飞表示："2025年被行业广泛认为是智能体（agent）的元年。我们整个AI的应用模式正在从Copilot到Agent模式演进。"
二、智能体的定义与架构解析
虽然目前行业对智能体没有一个标准定义，但宋飞提出了一个基本定义："智能体是一种能够感知环境、自主做出决策并采取行动以实现特定目标的自动化AI系统。"
智能体具有几个显著特点：
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自主性 -
自主使用工具的能力 -
能够反思迭代 -
能够进行自我进化
宋飞展示了一个智能体的经典架构图，包含以下核心组件：
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规划能力 -
记忆系统 -
工具使用 -
与其他智能体交互的能力（多智能体Multi-agent结构）
他进一步拆解分析了智能体的关键要素："现在的大模型已经具备很好的思考、规划、反思、迭代和自主进化的能力。但在实际应用场景中，仅有这些能力往往还不够。要让智能体应用有更大的能力，还需要让它能够理解和使用现实社会中的各种工具，同时能够访问实时的数据和信息。"
宋飞将智能体的核心要素概括为"模型"和"上下文"两大部分：
模型：是智能体的"大脑"，负责规划、反思和学习，能够将简单任务拆解成更细致的步骤。
上下文：是智能体的"手脚"，通过上下文智能体能够采取行动，与真实世界互动。
三、MCP协议的出现与价值
在智能体应用开发过程中，将模型与上下文连接起来一直是一个挑战。现有的工具和系统接口形式多样，开发者需要为每个系统做定制化开发，这带来了高昂的开发和维护成本。
正是在这一背景下，2024年10月，国外Anthropic公司发布了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）协议。宋飞解释道："MCP协议的目标是为智能体连接各种工具和数据源提供一种统一的方法，可以将其视为智能体时代的USB-C接口。"
MCP的典型架构包含三个核心概念：
- MCP Host：AI应用，希望基于MCP协议访问已有的工具和数据
- MCP Client：协议中的客户端，负责与服务端建立连接访问服务
- MCP Server：轻量级程序，基于MCP协议将已有工具或数据公开供模型理解和使用
MCP协议可以公开的数据包括本地数据源和远端的SaaS服务或系统。通过这种标准化的访问方式，应用开发者能够基于统一接口快速对接成千上万的应用，大幅提升开发效率。同时，已有应用或系统提供方通过实现MCP Server，也能实现一次开发被多个应用共同使用，极大降低了开发门槛。
自MCP协议发布以来，国内外都出现了积极响应。国外的Anthropic、OpenAI、Google以及Meta的Llama模型都已支持MCP；国内的百度、阿里、腾讯等云厂商和模型厂商也开始支持MCP。目前，已有成千上万的MCP Server被开发出来，增长速度十分迅猛。
四、百度的MCP生态战略与全流程解决方案
宋飞介绍了百度作为国内最早拥抱MCP生态的企业，提供了全站产品支持和全流程解决方案。百度的MCP生态战略分为两个维度：
1.MCP Server供给方：
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为第三方MCP服务生态开发提供开发、托管、服务托管、分发和变现的全流程解决方案
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开放百度集团独有的产品能力，包括百度搜索、百度网盘、百度地图、百度智能云等，发布官方MCP Server
2.MCP需求侧：
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为智能体应用生态提供涵盖开发、部署、分发到变现的全流程解决方案
五、百度智能云千帆平台的MCP全栈能力
百度智能云千帆平台为MCP和智能体应用开发提供了一站式开发平台和能力，主要分为三个层面：
1.模型层：
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提供文心系列模型，包括新发布的文心4.5 Turbo、文心X-One Turbo等
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支持开源模型如LLaMA
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提供第三方商业模型如MiniMax、Kimi等
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提供从精调到压缩、评估的全流程供应链能力
2.MCP Server层：
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开发环节：提供工作流、基于百度智能云函数计算的能力、各种API SDK
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托管环节：支持在函数计算产品上托管运行
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分发环节：新发布的MCP广场，开发者可将MCP Server发布到广场被更多应用开发者使用
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变现环节：建立商业合作机制，让MCP开发者能够获得收益
3.应用层：
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开发环节：提供自主规划、工作流的智能体开发方式，以及MCP Server推荐功能
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部署环节：基于百度智能云提供企业级SLA保障，包括监控、日志、安全等基础企业级能力
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分发环节：支持发布到应用广场、百度搜索、微信等渠道
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变现环节：与合作伙伴一起制定完整解决方案，帮助开发者获得收益
六、百度集团全方面资源支持MCP生态发展
除了智能云平台，百度集团还全面开放能力，提供多方面资源支持MCP生态发展：
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百度自有产品官方MCP Server：
已发布百度搜索、网盘、文库、地图、优选电商等多个官方Server
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搜索流量支持：
为优质应用提供搜索流量倾斜，让更多用户能够检索和使用 -
开发者赋能培训：
持续开展开发者培训活动，扶持生态发展 -
产品方案共创：
与ISV、SI合作伙伴一起进行产品方案共创 建立多种商业合作模式，帮助企业落地完整智能体方案
七、MCP生态的未来发展与合作机遇
宋飞认为，目前整个MCP和智能体开发生态仍处于早期阶段，需要更多开发者和合作伙伴参与：
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MCP开发者：
需要开发更多MCP Server，将现有的工具和系统转换成能被模型理解的形式 -
SaaS与ISV合作伙伴：
开发官方MCP，让系统能被智能体集成和应用 -
应用开发者：
开发更多有创意、有价值的应用，让AI能力进入更多人类工作和生活场景 -
方案伙伴与咨询伙伴：
制定和落地实施企业智能化升级方案，帮助企业数字化转型
最后，宋飞表示，百度集团将持续打造业界领先的产品、技术和方案，携手开发者和生态伙伴共创MCP生态，加速智能应用的爆发，践行"用科技让复杂的世界更简单"的使命。
结语：MCP开启智能应用新篇章
随着AI技术从Copilot向Agent模式演进，以MCP为核心的标准化协议正在成为智能应用爆发的关键。百度通过全面的生态策略和平台支持，正在积极推动MCP在国内的落地和发展。对于开发者和企业而言，这是一个难得的机遇，通过拥抱MCP生态，能够显著降低智能应用的开发门槛，加速AI能力的产业化落地。
在2025这个被认为是智能体元年的关键时刻，百度的MCP战略无疑将在中国AI产业发展中扮演重要角色。对于想要把握AI浪潮的开发者和企业来说，深入理解并参与MCP生态建设，将是未来竞争力的重要一环。
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