Weiß noch jemand nicht von dem "MCP", das Robin Li gesagt hat?
Text | Deng Yongyi
Redaktion | Su Jianxun
Der Wind der großen Modelle weht nun auch auf einen neuen Begriff: MCP.
Es fehlt nicht an Neuigkeiten in der KI-Szene, aber diesmal ist es anders. Das Internet scheint wieder in den Frühling vor über einem Jahrzehnt zurückzukehren. "Jetzt ist die Entwicklung von Agenten auf Basis von MCP so, wie die Entwicklung von mobilen Apps im Jahr 2010." Am 25. April sagte Robin Li, Vorsitzender der Geschäftsleitung von Baidu, auf der Baidu Create-Konferenz.
Wenn Sie noch nicht von MCP gehört haben, kennen Sie sicherlich den letzten Hype-Begriff: Agent (Intelligenzagent). Anfang 2025 hat der Ruhm des chinesischen Start-ups Manus diesen Begriff plötzlich in die Öffentlichkeit gebracht.
"Echte, arbeitsfähige KI" ist der Schlüssel zum Ruhm von Agent. Bevorher konnte das große Modell Fragen beantworten, aber es war nur ein einfaches Dialogfenster. Es war abhängig von der Trainingsphase des Modells, und die Daten im großen Modell waren oft nicht aktuell. Wenn es nur das Kernmodell gab, war der Prozess, externe Tools aufzurufen, sehr umständlich.
Der Begriff MCP ist eng mit Agent verbunden. MCP ist ein wichtiger Weg, um die Vision von Agent zu verwirklichen - das große Modell kann frei externe Tools, die das MCP-Protokoll unterstützen, aufrufen, um konkretere Aufgaben zu erledigen.
Jetzt haben Anwendungen wie Gaode Maps und WeChat Reading bereits ihre offiziellen MCP-Server (Server) vorgestellt. Dies bedeutet, dass alle Entwickler wie beim Bauen mit Lego zunächst entscheiden können, welches große Modell sie verwenden möchten, und dann die MCP-Server von Gaode Maps und WeChat Reading aufrufen können. Das große Modell kann dann Aufgaben wie die Abfrage von Karten erledigen.
Seit Februar hat eine MCP-Welle die Welt in Sturm gefasst.
Fast alle großen Unternehmen - OpenAI, Google, Meta sowie die chinesischen Unternehmen Alibaba, Tencent, ByteDance, Baidu usw. - haben angekündigt, das MCP-Protokoll zu unterstützen und haben auch ihre eigenen MCP-Plattformen vorgestellt, um Entwickler und Anwendungsdienstleister einzuladen.
Wenn man die heißesten Begriffe im chinesischen KI-Bereich im Jahr 2024 zurückbetrachtet, ist "Super-App" sicherlich einer von ihnen. Die Menschen waren sich einig, dass 2024 ein großer Boom der KI-Anwendungen bringen würde, aber es hat sich nicht so schnell wie erwartet entwickelt. Die Innovationsökosysteme im KI-Bereich waren eher verstreut.
Deshalb ist der Ruhm von MCP nicht weniger bedeutend als die Bedeutung, die Qin Shi Huang bei der Vereinigung der sechs Länder im Zeitraum der Streitenden Reiche hatte - er vereinheitlichte die Schrift, das Verkehrssystem und die Maßeinheiten, was den Wirtschafts- und Warenverkehr erheblich erleichterte.
Viele Marktanalysen gehen davon aus, dass mit der zunehmenden Akzeptanz von Protokollen wie MCP 2025 ein echter Ausbruch von KI-Anwendungen stattfinden wird.
MCP, das "Super-Add-on" der KI
Tatsächlich ist MCP kein neues Phänomen. Bereits im November 2024 wurde es von Anthropic angekündigt.
Der volle Name von MCP ist "Model Context Protocol", also das Modellkontextprotokoll. Dies ist ein offener Standard. Wenn eine auf einem großen Modell basierende Anwendung das MCP-Protokoll unterstützt, kann sie wie eine standardisierte "Sprache" sprechen und mit externen Datenquellen, Tools usw. interagieren.
Wenn Sie diese Erklärung immer noch kompliziert finden, können Sie sich die Datenanschlüsse auf Ihrem Handy oder Computer ansehen - MCP ist wie ein "Universalsteckdose" für das große Modell, das einen standardisierten "USB-Anschluss" definiert.
Mit diesem Anschluss können Entwickler in einem standardisierten Rahmen und gemäß vereinbarten Regeln Anwendungen entwickeln und sich an verschiedene Datenquellen und Arbeitsabläufe anpassen.
Vor dem Aufkommen von MCP war die Schwelle für die Entwicklung von KI-Anwendungen sehr hoch.
Wenn ein Entwickler einen KI-Reiseassistenten entwickeln möchte, muss das große Modell mindestens einige Aufgaben erledigen: Karten anzeigen, Reiseempfehlungen im Internet suchen und einen neuen Reiseplan basierend auf den Benutzeranforderungen erstellen.
Dann muss der Entwickler, um das große Modell in die Lage zu versetzen, Karten abzufragen und vorhandene Reiseempfehlungen im Browser zu suchen, folgenden Entwicklungsprozess durchlaufen:
Zunächst unterscheidet sich die Implementierung von Function Calling bei jedem KI-Anbieter (OpenAI, Anthropic usw.) etwas. Wenn es während des Prozesses umschalten muss zwischen zwei großen Modellen, muss der Entwickler auch den Anpassungscode für die verschiedenen Modelle neu schreiben. Dies ist wie das Schreiben eines "Bedienungsanleitungs" für das große Modell, damit es die externen Tools besser nutzen kann. Andernfalls sinkt die Genauigkeit der Modellausgabe rapide.
Einfach zusammengefasst, fehlt dem großen Modell bei der Interaktion mit der Außenwelt ein einheitlicher Standard, was die Wiederverwendbarkeit des Codes sehr niedrig macht. Die Entwicklung des KI-Anwendungsökosystems wird daher natürlich zurückbleiben.
"Für jeden Entwickler von Anwendungen auf Basis von großen Modellen musste er vor dem Auftauchen von MCP nicht nur das große Modell verstehen, sondern auch eine eigene Weiterentwicklung vornehmen, um externe Tools in seine Anwendung einzubinden. Und wenn die Leistung der Tools nicht gut war, musste der Entwickler selbst untersuchen, ob es ein Problem der Anwendung selbst oder der Tools war." sagte Chen Ziqian, Algorithmus-Experte der Alibaba Cloud Magic Tower Community, gegenüber Medien wie "Intelligent Emergence".
Manus ist ein typisches Beispiel. Kürzlich hat "Intelligent Emergence" auch Manus getestet. Selbst wenn es nur eine einfache Nachricht schreiben muss, muss Manus leicht mehr als zehn verschiedene Tools aufrufen, wie z. B. den Browser öffnen, Webseiten durchsuchen und extrahieren, schreiben, verifizieren und das endgültige Ergebnis liefern.
In jedem Schritt, wenn Manus ein externes Tool aufrufen möchte, muss es eine "Funktion" schreiben, um anzugeben, wie das externe Tool laufen soll. Das Ergebnis ist, dass Manus oft wegen Überlastung der Aufgabe abbrechen muss, auch weil eine einzelne Aufgabe zu viele Token verbraucht.
Aber nach der Einführung von MCP ist die wichtigste Veränderung: Die Entwickler müssen nicht mehr für die Leistung der externen Tools verantwortlich sein, sondern nur für die Wartung und das Debugging der Anwendung selbst, was die Entwicklungsarbeit erheblich reduziert.
Entsprechend werden die einzelnen Server im Ökosystem ihre eigenen MCP-Services pflegen - Anwendungsanbieter wie Alipay und Gaode Maps werden ihre eigenen MCP-Server pflegen, auf die neueste Version aktualisieren und auf die Anbindung der Entwickler warten.
Allerdings ist das MCP-Ökosystem noch sehr jung und ist derzeit noch kein perfektes Konzept. Viele Entwickler haben bereits angegeben, dass MCP eher für die Schaffung eines Standards geschaffen wurde - die API wäre möglicherweise eine einfachere Lösung. Und wenn der MCP-Server nicht offiziell herausgegeben wird und niemand ihn sorgfältig pflegt, ist die Sicherheit und die Stabilität des MCP-Anbindungs auch nicht zu optimistisch zu bewerten.
Trotzdem kann man sagen, dass MCP das erste wirklich erfolgreiche Protokoll für das Aufrufen von Tools ist, und seine Wirkung zeigt sich schnell. Laut der MCP-Community PulseMCP sind weltweit bereits über 4.000 MCP-Server online, und diese Zahl wächst rapide.
Es klingt ideal, aber das MCP-Ökosystem ist noch sehr jung und ist derzeit noch kein perfektes Konzept.
Viele Entwickler haben bereits angegeben, dass MCP eher für die Schaffung eines Standards geschaffen wurde - bevorher war die API bereits eine einfachere Lösung, und das große Modell konnte auch über viele Protokolle die API aufrufen. MCP scheint überflüssig zu sein.
Die MCP-Services, die von großen Unternehmen veröffentlicht werden, werden in der Regel von den Herstellern selbst definiert. Sie bestimmen, welche Funktionen vom LLM aufgerufen werden können und wie diese Funktionen geplant werden. Aber dasselbe Problem tritt auch bei MCP auf - es ist sehr wahrscheinlich, dass die großen Unternehmen Ihnen nicht die wichtigsten und aktuellsten Informationen geben werden.
Und wenn der MCP-Server nicht offiziell herausgegeben wird und niemand ihn sorgfältig pflegt, ist die Sicherheit und die Stabilität des MCP-Anbindungs auch nicht zu optimistisch zu bewerten.
Der unabhängige Entwickler Tang Shuang hat sein eigenes Erlebnis geteilt: Der MCP-Server von Baidu Maps hat weniger als 20 Tools, fünf davon erfordern die Eingabe von Breiten- und Längengraden. Ein weiteres Tool, um das Wetter abzufragen, erfordert, dass der Benutzer die Verwaltungsgebiets-ID angibt, um das Wetter zu erfassen, aber es wird keine Methode oder Dokumentation zur Erfassung dieser IDs bereitgestellt. Die Lösung besteht nur darin, dass der Benutzer in das Ökosystem dieses Anbieters zurückkehrt und die Informationen und Berechtigungen Schritt für Schritt erhält.
So scheint der Ruhm von MCP nur oberflächlich zu sein, aber das Hinterher ist noch lange nicht vorbei - die Anbieter von großen Modellen sind zwar bereit, MCP-Services anzubieten, aber die Initiative liegt immer noch in ihren Händen. Niemand möchte für das Ökosystem von Anthropic arbeiten. Wenn die Anbieter keine Lust haben, gute Services anzubieten, müssen die Entwickler sogar doppelt so viel Arbeit leisten, und die Logik dieses Ökosystems würde nicht funktionieren.
Ein weiterer Sieg der offenen Route
Warum wird MCP jetzt erst populär?
Zu Beginn, als Anthropic das MCP-Protokoll vorgestellt hat, hat es nur wenige Beachtung gefunden. Damals unterstützten nur wenige Anwendungen das MCP-Protokoll, wie z. B. Claude Desktop von Anthropic selbst. Die Entwickler hatten noch kein einheitliches KI-Entwicklungsökosystem und arbeiteten im Wesentlichen alle für sich allein.
Es war die Akzeptanz durch die Entwicklergemeinschaft, die MCP langsam in den Mittelpunkt rücken ließ. Ab Februar 2025 haben eine Reihe von Staranwendungen im Bereich der KI-Programmierung - darunter Cursor, VSCode, Cline usw. - angekündigt, das MCP-Protokoll zu unterstützen, was das MCP-Protokoll bekannt machte.
Nachdem die Entwicklergemeinschaft aufgewärmt war, war es die Anbindung der Anbieter von großen Modellen, die das MCP-Protokoll wirklich auslöste.
Der entscheidende Schritt war zweifellos am 27. März, als OpenAI angekündigte, das MCP-Protokoll zu unterstützen. Darauf folgte Google.
Der Google-Chef Sundar Pichai hatte sich über MCP gefragt. Am 31. März schrieb er in einem Tweet: "Soll ich mich an MCP anbinden oder nicht? Das ist die Frage." Nur vier Tage nach diesem Tweet kündigte Google auch die Anbindung an MCP an.
△Quelle: X (Twitter)
Die großen Unternehmen haben schließlich beschlossen, MCP zu unterstützen. Dies ist ähnlich wie die Geschichte von DeepSeek, das Silicon Valley erschüttert hat: Die Anbindung an MCP ist im Wesentlichen auch eine Wende in der Ökosystemstrategie der Anbieter von großen Modellen - anstatt alleine zu arbeiten, ist es besser, Unterschiede zu überbrücken und ein offeneres Protokoll zu unterstützen, um zusammen den Kuchen zu vergrößern.
In den letzten zwei Jahren haben die Anbieter von großen Modellen bei der Strategieplanung in der KI-Branche in der Regel versucht, ihr Territorium auszudehnen. Diese Logik ist ähnlich wie in der Geschichte der Internetentwicklung. Apple hat beispielsweise eine starke Entwicklergemeinschaft aufgebaut, indem es eine Plattformhersteller wurde, anstatt nur einzelne Produkte und Dienstleistungen anzubieten. So konnte es schrittweise einen monopolistischen Vorteil erlangen.
OpenAI hat ähnlich wie Apple vorgegangen.
Vor der Anbindung an das MCP-Protokoll war die Route der OpenAI-Entwicklergemeinschaft insgesamt von offen zu geschlossen geworden. Die ChatGPT-Plugins wurden im März 2023 eingeführt. Damals erlaubten die Plugins es Drittanbietern, ChatGPT bestimmte Funktionen hinzuzufügen und auch mehrere Plugins gleichzeitig zu verwenden. Es war ein relativ offenes Erweiterungsökosystem.
Aber nach der Einführung von GPTs und dem Store im Januar 2024 hat OpenAI schnell den Service der Plugins beendet. GPTs wurde als ein geschlossener Store-Modell konzipiert - GPTs kann nur auf der OpenAI-Plattform laufen, und alles von Modell bis Anwendung wird von OpenAI kontrolliert. OpenAI gewinnt durch die Provisionen auf der Plattform. Und die Entwickler müssen auch für die ChatGPT-Plattform entwickeln, was die Offenheit erheblich einschränkt.
Bis jetzt hat das GPTs-Ökosystem von OpenAI nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt. Der Store ist voller niedrigwertiger, einfacher Hüllenanwendungen, und der kommerzielle Closed-Loop ist noch lange nicht funktionstüchtig.
Viele Ideen des MCP-Protokolls von Anthropic sind nicht neu in der Branche. Das von OpenAI eingeführte Function Calling ist ebenfalls ein gängiger Standard für das Aufrufen von externen Tools durch große Modelle. Viele technische Ideen von MCP sind auch eng mit Function Calling verwandt.
Aber MCP ist auf der Produktetage benutzerfreundlicher. Das Problem bei Function Calling besteht darin, dass die Entwickler noch eine Weiterentwicklung und eine Menge Anpassungsarbeit vornehmen müssen. MCP ermöglicht es den Anbietern, diese Anforderungen in einzelne "Lego-Bausteine" zu packen, was die Schwelle für die Entwicklung von KI-Anwendungen erheblich senkt.
Außerdem hat MCP einen zentralen Vorteil: Es ist offener und abstrakter. MCP ist nur ein Netzwerkprotokoll und setzt keine Beschränkungen auf das zugrunde liegende Modell. Jedes KI-Modell oder jede Plattform kann auf Basis von MCP interagieren, und es eignet sich auch für verschiedene Bereitstellungsformen in der Cloud oder lokal.
MCP ist offen genug, um keine Firma zu einer Dominanz zu verhelfen. Dies ermöglicht es den großen Unternehmen, sich in dieses Protokoll einzubinden, ohne sich unwohl zu fühlen.
In gewisser Weise ist dies auch ein Versuch von Anthropic, die Entwicklergemeinschaft zurückzugewinnen, indem es eine offene Haltung einnimmt - die geschlossene Strategie von OpenAI hat sich erneut als strategischer Fehlschlag erwiesen. Für die noch junge Branche der fortschrittlichen Technologien zeigt uns alles von DeepSeek bis hin zu MCP: Die offene und quelloffene Route ist immer noch die beste Lösung.
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