财报披露与投资策略 - 财报披露进入冲刺期，截至04/19已有133家计算机公司披露2024年年报（占比40%），12家披露2025年一季报（占比4%），未来8个工作日将密集披露 [1] - 计算机指数历史表现显示4/5/6月上涨概率分别为20%、53%、60%，建议底部加仓业绩趋势向好的质优龙头 [1] - 板块近期调整受财报披露和国际形势影响，但产业基本面未发生实质性变化 [1] AI技术进展与产业机会 - MCP协议通过标准化接口加速AI模型与外部工具/数据的交互，阿里云百炼、腾讯云、百度地图等已推出相关服务 [1] - 蚂蚁智能体平台4月16日设立"MCP专区"，推动AI生态发展，应用软件厂商可通过MCP协议快速开发Agent应用 [1] 智能驾驶与eCall产业 - 智能驾驶安全性需求提升推动eCall产业发展，国内市场需求加速打开，海外市场因地缘政治变化迎来新机遇 [1] - 建议持续聚焦eCall产业链核心龙头标的 [1] 信创产业研究 - 信创产业复盘研究显示其具备超额成长确定性，需关注历史规律以预判未来发展趋势 [2]

文章核心观点 - MCP是对其他所有LLM中间层的集大成者，已显著垄断Agentic AI中间层且生态已出现，可能带来“Agentic AI领域的Stripe”，能让Context Layer效果最大化，是Agentic AI的安卓，其生态下创业公司有三个主要机会 [2][4][7][23][25][32][33] 各部分总结 Insight 01 - MCP是开放协议，允许系统向AI模型提供上下文信息，可在不同集成场景通用化，定义了AI模型调用外部工具、获取数据及与服务交互的方式 [4] - 发布一个季度内，MCP使用增长速度是所有开源框架中最快的，2025开年以来显著垄断AI Apps & Agents和Tools & Data Sources间的中间层 [5] - MCP在AI开发者核心圈口碑和讨论度高 [6] Insight 02 - MCP在开发者群体渗透率增长极快，围绕其已出现“生态”，包括MCP Clients、MCP Servers、专门的Marketplace、Infra等产品 [7] - MCP核心概念有客户端MCP Client和服务器MCP Server，前者可让产品无缝连到MCP Server获Context，后者可让LLM理解Context Layer，是轻量级Context连接软件 [8] - MCP Client指LLM - native产品或Agent，可通过MCP协议访问数据，一个Client可和多个MCP Server连接，目前多数高质量Client以编程为中心，非技术用户可用Claude Desktop作为切入点 [10][11][12] - MCP Server可看作开放版的GPTs，头部数据库、Coding公司和创业公司基本都有自己的Server，其使用场景多元，开发模式由社区推动，企业也开始开发官方版本 [13][15] - MCP在GitHub的154个MCP Servers列表里，使用场景最多的是搜索和数据检索，还包括数据库、设计、支付等多个领域 [16] - 去年12月Anthropic举办MCP Hackathon，结果显示MCP使用场景多元，开发者希望通过其实现tool use或执行多步骤任务，获奖成果有Santa Claude、Clauduct Manager等 [18][20] Insight 03 - MCP是转接口，能打通不同数据类型和AI应用，Anthropic将其类比为USB - C端口，隐含打造标准化接口的目标，该接口定义在MCP Server和LLM之间 [21] - MCP将数据转接工作量在各方重新分配，虽不能和Stripe直接类比，但“Agentic AI的Stripe”可能是创业公司机会，是Agent领域关键infra [22][23] Insight 04 - 让AI Agent发挥作用需正确丰富的Context、完整工具使用环境和持续迭代的记忆，MCP以Agent为中心的执行模式超越LSP，能帮助Context Layer实现最好效果 [24][25] - Tool use核心是RL环境，memory目前无标准化趋势 [28] Insight 05 - MCP出现前已有很多中间层产品，MCP集各家之长，更轻量、开放，对这些产品冲击不小 [29] - OpenAI Function Call给MCP启发，但MCP更具生态价值；OpenAI GPTs思路被MCP沿用，但太封闭；OpenAI Agent SDK和MCP不同；LangChain和LlamaIndex受冲击大；Composio在MCP环境下生态位不错 [29][30] Insight 06 - 开发者让不能控制或开发的Agent获取数据源和工具时，MCP是最佳选择，其开源灵活，但使用效果精细和效率可能不如Agent SDK，类似安卓，目前不确定OpenAI Agent SDK等是否类似苹果 [32] Insight 07 - MCP生态下创业公司有三个主要机会，分别是Agent OS、MCP Infra、MCP Marketplace [33][35] - Agent OS可将大量MCP Server层统一抽象，使Context和tool use更自然分发和交互 [35] - MCP Infra核心目标是让MCP更可靠、可扩展，需将其设计成无状态协议，还有支持托管与多租户等多种做法 [36][37] - MCP Marketplace可帮助Agent选到更好产品，如Cline发布的MCP Marketplace，用户可浏览、搜索、一键安装MCP Server [39][40][41]

文章核心观点 - Claude借助MCP协议自动化操作Blender将2D图片转为3D建模，大幅提升建模效率，且MCP可复刻到其他工具，有望成为未来AI标准，但也面临争议 [1][3][5][44] 分组1：BlenderMCP项目介绍 - Claude借助MCP协议自动化操作Blender将2D图片转为3D建模，过程流畅，还能基于场景搭建互动网页 [1][2][3] - BlenderMCP项目上线3天GitHub标星达3.8k，建模效果可信任，能处理错误并告知人类，且可复刻到其他开源专业工具 [6][7] - BlenderMCP将Blender连接到Claude，允许Claude直接交互并控制Blender，可完成多种场景搭建，指令遵循效果好 [9][11][13] - BlenderMCP系统由Blender Addon和MCP Server两部分组成，安装办法已开源到GitHub [20][21][22] 分组2：MCP在其他工具的应用 - 网友尝试用MCP升级各种工具，如在Cursor上使用MCP协议接入Slack和GitHub完成新功能开发 [24][26][27] - Composio将GitHub、谷歌搜索等做成MCP服务，MCP爱好者建立社区提供开源资源，大模型也可被MCP服务化 [29][30][32] 分组3：MCP协议优势 - MCP是Anthropic提出的通信协议，被比喻成AI应用的Type-C接口，有望成为行业开放标准 [34][35] - MCP解决数据隔离痛点，实现大模型与外部数据源和工具无缝集成，采用客户端 - 服务器架构 [36][37][38] - MCP优势在于用同一协议访问多种资源，支持多样数据形式，服务器内置安全机制 [39][40] - MCP通信采用JSON格式，开发过程简单，Claude 3.5 Sonnet擅长架设MCP服务器 [41][42][43] 分组4：MCP争议 - LangChain官方投票显示40.8%的人认为MCP是未来标准，更多人持观望态度，内部也有分歧 [46][47][48] - LangChain CEO认为MCP降低Agent接入工具门槛，创始工程师认为工程层面有定制化需求，MCP不能完全发挥作用 [49][50]