OpenAI拥抱MCP，这个智能体的安卓|智能体|安卓

　　MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）的含金量正在变高。

　　今天，OpenAI决定拥抱竞争对手Anthropic推出的这款AI互操作性工具。山姆·奥特曼在X上宣布，现在就可以在旗下Agents SDK里使用它，很快，ChatGPT桌面应用和Responses API也会跟上。Anthropic首席产品官迈克·克里格（Mike Krieger）表示欢迎，并称MCP已经从最初的一抹微光蓬勃发展为行业的开放标准。

　　MCP协议发布于去年年底。它定义了模型与应用之间交换上下文信息的方式，让开发者能够以统一的方式，将各类本地或云端的数据源、工具和服务，与大模型相交互。Anthropic 官方的比喻是，它就像一个USB Type-C，让支持这个协议的不同工具，都能即插即用地连接到大模型。

　　有了它，各类外部工具，与这个“万能转接头”对接就好了，不需要与大模型一一对接。M×N的问题，转化为了M+N。生态越繁荣，减负越见效。

　　2025年是智能体元年。我们曾展望在这一年里，多智能体将加强协作与互动。智能体的互操作性越强，智能体经济的网络效应就越强，提供这种互操作性的基础设施也就越受欢迎。套用黄仁勋的话术，就是“现在接入的越多，未来接入的越多”。

　　从发布至今的一个季度时间里，MCP协议是所有开源框架里跑得最快的。MCP刚推出不久，就受到了早期接受者的欢迎，除了Anthropic旗下的Claude，还包括Block、Apollo与Replit等公司。

　　今年，中国初创企业发布了Manus，这款号称“全球首款通用Agent产品”在国内外病毒式传播，让MCP这个专业术语彻底出了圈。某种意义上说，它的“通用”，其实也就是MCP所赋予的。

　　事实上，OpenAI并不是后起者。它一直都在尝试，如何降低外部工具连接到大模型的门槛。在AI互操作之前，大模型与外部的最原始的互操作，其实是人类用户完成的，从文档中复制一大串文字或数据，作为提示词的一部分，复制到对话框，让大模型阅读到它。

　　OpenAI的函数调用（Function Calling)，是一种将GPT的能力与外部工具和API相连接的新方法。它还率先推出的GPTs，相当于允许用户个人定制智能体，将想要的功能封装到这个小程序里，并为此还曾力推GPTs Store。还记得已经失败的Humane吗？奥特曼当初投资的它，也在于它的智能硬件产品AI Pin，被设计成可以大量调用GPTs，被赋予了引领OpenAI硬件生态的厚望。

　　但它们都并不成功。除了性能参差不齐外，部分原因可以归结于，这是一个封闭系统，而且，GPTs之间也缺乏互操作性。在大模型性能正在飞速扩展的阶段，智能之间的沟通，居然无法迅速扩展。

　　MCP协议不一样。它是一个开放的标准化的协议，支持多种大模型。它主要由三部分组成：主机（Host）、客户端（Client），以及服务器（Server）。

　　正如“MCP万能转接头”图示，主机相当于用户交互的界面；客户端是响应用户的智能体，比如Cursor或Manus，负责与服务器建立连接；服务器是被执行与调用的本地或外部数据和工具，类似于开放版本的GPTs。

　　有了MCP，开发者往往只需要专注于自己的那一个环节。智能体价值链上的模型、智能体与工具的低耦合性，也许还将带来工具即服务（TaaS）的机会。而能够调用越来越丰富的工具，也让智能体拥有了成为超级智能体的机会。这就带来对更高性能大模型服务的需求。

　　如果2025年就是智能体元年，那么，这就意味着围绕智能体展开的商业化，仍然相当早期。OpenAI等巨头，一方面继续基于自身垂直一体化布局生态，另一方面也将面临与更广泛的开发场景保持兼容的压力。

　　巨头已经开始正式布局MCP生态。微软宣布支持MCP，推出了Playwright MCP。这是一个服务器，将微软强大的浏览器自动化工具，封装在MCP标准中。智能体可以通过这一工具，像真正的用户一样点击、打字、浏览和与网络互动。国内，百度千帆也宣布与MCP全面兼容，支持将现有SDK开发组件，一键转化为MCP服务器模式。

　　今天，轮到了Anthropic的“宿敌”OpenAI。随着OpenAI在旗下Agents SDK中开放对MCP的支持，智能体开发者可以更方便地用到功能丰富的外部工具。

　　现在的问题之一是，还会有更多巨头会加入进来吗？更多前沿模型厂商的进入，会进一步推动MCP生态的成熟。至少，有尝试过MCP协议的开发者称，目前MCP工具选择机制的内部实现，依赖于智能体及其背后的大模型的主动选择。大模型会根据所有工具的结构化描述和少样本（few shot）来确定该使用哪些工具。

　　但是，这也带来另一个问题。OpenAI等巨头，会止于接受这种类似安卓模式的MCP吗？MCP的初衷是更好地调用那些“外部”不受自己控制的工具，对于拥有前沿模型与应用生态的巨头来说，垂直一体化的智能体及其工具集，或许能带来更好的用户AI体验。LangGraph负责人Nuno Campos相信，用户的要求会水涨船高，掌握完整技术栈才能交付最好的AI体验。