5月20日，微软高调宣布全面拥抱MCP，可这张MCP的“餐桌”上早已宾客满座，竞争激烈。截止目前，OpenAI、谷歌、百度、阿里等都在围绕MCP展开布局，相关宣传信息此起彼伏。其中，有的企业或许是为了借助MCP的热度推广自家产品，而真正脚踏实地开放生态、为开发者提供切实服务的企业，目前不算多。
事实上，早在4月的百度开发者大会上，李彦宏就明确提出，要帮助开发者全面拥抱MCP。他将MCP比作“AI界的万能插座”，指通过标准化接口，能让不同外部服务与大模型实现对接，开发者无需为每个工具单独定制代码，从而大幅降低开发门槛。当前，百度已有所行动，包含发布全球首个电商交易MCP，其搜索、地图、文库、网盘等业务也全面提供MCP Server，供开发者自由调用。开发者借助这些资源，无需再为模型能力、成本、开发工具和平台等问题发愁，能够更专注地投入到应用开发中。
任何领域都有标准化发展的趋势，AI同样不例外。MCP的标准化进程是行业发展的必然方向，李彦宏带领百度选择的这条道路，从目前的行业动态来看无疑具有前瞻性。如今，在这条赛道上，企业需要做的或许就是找准方向、加速前行。
注：MCP 开启AI时代技术标准化风气之先，各大企业持续跟进。
附：人工智能（大模型）工程师中级课程概览
工业和信息化部教育与考试中心颁发的人工智能（大模型）工程师中级课程旨在为工程师们提供一个全面而深入的学习机会，使他们能够掌握大模型的核心原理、开发技能和应用实践，从而在行业中发挥更大的影响力。
1、理解AIGC和LLM的基础知识：：课程首先从AI大模型的基础知识入手，涵盖大模型的基本概念、运作原理、发展历史以及未来趋势。学员将学员将掌握AIGC的概念、LLM的工作原理以及生态体系。这为学员奠定了坚实的理论基础，为实践操作提供了必要的前提。
2、掌握提示词工程：学员将学习如何构建和优化提示词，以改善LLM的输出质量。通过学习如何构建和优化提示词，学员可以更有效地与LLM交互，提高模型输出的准确性和相关性，这对于提升用户体验和实现特定任务至关重要。
3、构建开发环境：学员将学会获取和管理Open API Key，搭建LLM开发环境，并实现离线应用开发。可以让学员在实际项目中独立操作，实现个性化和定制化的应用开发，增强项目的可控性和安全性。
4、深入LangChain框架：学员将理解LangChain的核心组件，学习如何准备开发环境，并快速构建LangChain项目。学员可以效地构建基于LLM的应用，LangChain作为一个框架，提供了一套工具和方法论，有助于快速开发和部署解决方案。
5、应用LangChain构建解决方案：学员将学习如何使用LangChain的Tool和Toolkit，实现检索增强生成（RAG）、数据库查询、异步通讯机制、角色扮演和头脑风暴活动，以及自主搜索和自动策略制定。
