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想象一下，你的智能体只需接收一条自然语言指令，就能在 600+ 工具中自动筛选出最合适的 API 组合来完成整个任务流程，无需逐个集成、无需硬编码。这不再是未来畅想，而是 ACI.dev 开源 MCP 中枢（Unified MCP Server）已经实现的现实。
我用MiniMax最近发布的MCP Server，做了一个 《会说话的博物馆》
360 旗下的纳米 AI 宣布推出面向个人用户的「MCP 万能工具箱」。这款产品是针对无技术背景的普通用户打造的，让每个人都能以最低的学习成本掌握前沿的 AI 使用方式。
解决了安装难、不安全、开发慢的问题后，MCP Server 数量暴增后，马上就会迎来 GPTs 同款的至暗时刻。简单来说，AI开放计划的核⼼在于通过 AI 应⽤和 MCP Server 连接开发者和⽤户。
最近社群里不少朋友反馈：扣子空间里的 MCP 拓展工具太少了，一些需求无法很好的满足。
981年，今天互联网共同遵守的网络规则“TCP/IP协议”诞生。在此之前，不同的计算机系统和网络“各说各话”，而以传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）为主的设计则提供了一套标准化的通信规则，使得不同厂商的设备以及不同网络能够互联互通。
纳米 AI 也上了带 MCP Server 的 Agent，交互形式类似 Manus 和扣子空间，上手难度为0。没选择只堆功能数量，而是给出了新的版本答案。上线了上百个 MCP，常用的 MCP 甚至把 API Key都提前买好、配置好、成为默认能力了（真土豪。。。）
你是否正在投入大量资源开发基于MCP的Agent，却从未质疑过一个基本假设：MCP真的比传统函数调用更有优势吗？ 2025年4月的这项开创性研究直接挑战了这一广泛接受的观点，其执行摘要明确指出："使用MCPs并不显示出比函数调用有明显改进"。
将与 Jomy 共同完成一系列技术科普，让最一线的工程师、用通俗的语言、讲最前沿的技术。这是系列第一篇，主题是最近大火的 MCP 和 Agent。读完本文，你一定会感叹：终于搞懂了！原来！竟然！这么简单！
想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）相比，孰优孰劣？本文将为您深入剖析。