上周，中国团队发布首款通用 Agent 产品 Manus，毫不夸张的说，把 Agent 这个概念带到一个新的高度，让很多对 AI 技术没有深入了解的朋友纷纷涌进许多“Manus交流群”，生怕错过风口。
然而，Manus 邀请码至今许多朋友都没有拿到，我这个小透明也不例外，有的只是提供 case，让有邀请码的朋友帮忙测试，咱也没有亲身测试过，先不做过多评价。
不过，却把 MCP 给带火了一波，抛开 Manus 自身的风评不讲，我觉得是一件好事，去年11月份，MCP 就出来了，我跟身边许多技术大牛交流过之后，我们都觉得 MCP 的价值远远被大家低估了，许多人却不以为然，当时我也一篇文章简单分析一下，
许多非技术的群友也表示看不懂，今天乘着 Manus 的风，我就用最简单的语言试着跟大家讲清楚 MCP 是什么、有什么、未来有什么价值。
MCP 是一种模型上下文协议，由 Claude 公司最早提出，优势在于统一标准，实现 AI模型/助手/Agent 等应用端与外部工具/互联网数据/本地数据的双向通信。
下面这张图可以帮助你理解，大家可以把 MCP 想象成 AI 领域的“USB-C接口”，就像 USB-C 接口让你的电脑更容易连接各种设备一样，MCP 能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接，让 AI 模型更简单地获取数据、工具与服务。
MCP 没有那么高深莫测，只是起到一个统一标准的作用，也就是在各种 AI 模型、智能体等客户端和外部的一些工具、数据、服务之间架起一座桥梁，方便大家通过这座桥（MCP）在上面串门，甚至做生意都可以。
在过去，我们自己开发的应用想要实现外部工具的能力或服务，包括现在许多 AI 模型、智能体等等，都是需要通过调用 API。还有想要我们的应用使用我们自己的本地数据，要么复制粘贴，要么上传下载，非常麻烦。
在没有 MCP 之前，AI 系统想要实现与外部工具/服务的交互，必须编写代码并调用 API，这就意味着每一种特定的连接都需要预先手动编程，而每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，效率极为低下，且耗时费力。
如果是多个 AI 系统和多个外部工具之间的建联，那每个 AI 系统与外部工具之间都需单独配置。
举个栗子：
有 100 个 AI 系统和 100 个外部工具，从理论上讲，就需要编写 100×100 = 1 万条独立的连接代码，如果像大家所预测的一样，未来将有百亿、千亿的 Agents、硅基机器人（可看作一个 AI 系统），那么这么庞大的群体想要实现“万物互联”，其工作量堪称天文数字。
打个比方，API 如同各式各样的门，每扇门都有其独特的钥匙和使用规则。
有了 MCP 之后，上面 API 一对一开发使用的繁琐工作就能得到解决，因为 MCP 协议把上面的问题都给大家统一了，大家只需要遵守 MCP 协议，把工具、数据通过 MCP 服务器暴露出来，就能实现数据互通、工具互用的百花齐放场面。
MCP 的主要优势：
开发流程简化：只需一次编写，即可实现多次集成。在面对新集成需求时，无需重新编写定制代码，极大地提高了开发效率。
灵活性极高：当需要切换 AI 模型或工具时，无需进行复杂的重新配置，能够轻松适应不同的技术选择，为用户提供便捷的使用体验。
实时响应迅速：MCP 连接始终保持活跃状态，可实时更新上下文信息，并支持即时交互，确保用户在使用过程中能够获得及时、准确的反馈。
安全合规有保障：内置完善的访问控制机制，遵循标准化的安全实践，从各个层面保障系统的安全性和合规性，让用户无后顾之忧。
强大的可扩展性：随着 AI 生态系统的不断发展壮大，只需连接新的 MCP 服务器，便能轻松添加新功能，无缝对接生态系统的扩展需求，为用户持续提供更多创新服务。
直接看图对比更直观。
MCP 协议的主要目的就是，统一标准，为实现一个万物互联的数字世界提供一种更加便捷、高效的方式。
百度 CEO 李彦宏就曾说过，2025 会是智能体爆发的元年，当时智能体爆发也似乎达成了行业共识，随着 Manus 这款 Agent 产品的爆火，打响 2025 年 Agent 的第一枪，接下来，相信市场上会涌现出越来越多的 Agent 产品，甚至有许多人预测，下一款爆火的 Agent 产品会是，Coding Agent。
然而，Agent 智能体的 3 个核心能力就是：规划（to do list）、执行任务、记忆。
其中，执行任务这个核心能力，主要就是通过外部工具调用，就是让 Agent 智能体“动起来”的关键，真正实现 Agent 智能体与现实世界交互。
GeekSavvy 也构建了一个 AgentX 智能体知识库，免费开放，供大家学习，让非技术小白也能搭建自己的第一个智能体，同时也欢迎朋友们一起来共建，让 AgentX 智能体社区更加开放、丰富。
AgentX 官网：
https://agentx.fan/
AgentX智能体知识库：
https://hyperspace.feishu.cn/wiki/HYchwsba5iBBg7k8OdAc8MgFnvH?from=from_copylink
举个栗子：
当前最强的开源 OWL，在检索伦敦今日正在上映的电影信息时，Agent 智能体自主调用 Chrome 搜索工具，以极高的精准度获取并反馈了影院的实时资讯 。
未来，有千万的 Agents 智能体闯入我们的生活，智能体的执行能力是 AI ChatBot 向 Agent 进化的一个重要标志，也就是大家口中所说的自主执行 ，MCP 无疑是赋予了 Agent 智能体获取各种能力的一个边界通道。
设想下面 3 个场景：
1. 旅行规划助手
2. 智能IDE（代码编辑器）
3. 复杂的数据分析
当然，MCP 是由 Claude 公司提出，这个想统一标准的猜想非常好，但毕竟想要全世界都按照你的标准做事很难，需要有巨大的资金支持和更加开放的心态让大家去共建，这个理想才有可能实现。
未来，大家肯定都想要别人用自己的标准，就看谁能跑出来了。
最后，我想用雷军说过的一句话来结尾，“科技不是高高在上，而是服务于人民。”
