MCP技术本质与架构 - MCP核心是client-server架构，实现AI应用与本地/远程资源间安全可控的交互，通过开放协议分离Host与Server功能，打破原子能力壁垒[4] - 技术定位为"万能插座"，已有平台部署近万MCP Servers，显著降低开发门槛[3][4] 行业生态进展 - OpenAI全面拥抱竞对MCP协议，国内阿里云百炼上线首个全生命周期MCP服务，首批集成高德/无影等50余款服务，5分钟可搭建专属Agent[6] - 阿里云预告AI Agent Store愿景，计划开放集团及生态伙伴的Agent能力[6] MCP核心价值 - 实现"工具平权"，统一标准使各模型可共用工具，扩大供给范围（如高德地图工具从单一模型扩展到全生态）[8][9] - 解决Function Call时代闭源协议痛点，类比HTTP统一互联网标准，加速Agent应用最后一公里落地[15] 阿里云战略布局 - 双端驱动：供给侧通过云计算弹性资源降低MCP服务供给成本，消费侧提供完整Agent搭建工具链[11][12] - 模型能力持续优化，支持深度推理与复杂工具调度，形成生态闭环[11][12] - 推动Software for AI趋势，重构API设计范式从为人服务转向为AI服务[12] 技术普惠路径 - 四层架构：云服务→MCP→模型层→Agent，当前瓶颈在Agent层未广泛爆发[12][14] - 类比5G/4G技术普惠逻辑，模型能力+MCP协议为上层应用爆发奠定基础[15] - 阿里云通过计算资源/模型/服务三重平权构建开发者友好生态[15]