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AI万能插头MCP让大模型轻松驾驭各种软件,上手门槛大幅降低。 核心内容: 1. MCP协议让AI模型与多种软件无缝交互 2. 阿里云百炼平台上线MCP服务,简化安装和部署 3. 实际案例展示如何利用MCP搭建工作流和智能体应用
AI 界的万用插头 MCP,
全称 Model Context Protocol
一个让我又爱又恨的协议,爱是因为它可以让大模型们自由上手 3D 软件、地图软件、Office 等离谱操作,集大成于一身。理论上任何模型只要兼容 MCP 协议,就能与所有 MCP 应用交互。
恨是因为用起来太复杂了,这就是它目前最大的缺点,没有之一。
幸运的是阿里云百炼平台新鲜上线了 MCP 服务,安装难、上手复杂的问题解决了50%。
先说结论,
这应该是很多人的第一次MCP尝试,所以我会按照百炼这个 MCP 服务能做到什么
,如何轻松上手
,以及它跟 Claude DeskTop(第一个支持 MCP 的客户端)的体验差异
来介绍,Here we go!
一、MCP能做到什么
我一共搭建了两个Agent:
通过Amap Maps(高德地图)
+ QucikChart(图表生成)
组合出来的,可以完成旅游规划,天气查询,多点导航,输出结果表。
关键是也不需要复杂的提示语,很多时候都是无感的。
也就是说不需要刻意去提及某项功能,而是在对话过程中,Agent 完成自动执行。
通过Firecrawl(网页内容转文本)
+BochaAI(AI搜索)
+ Notion / Flomo
组合出来的笔记Agent,可以完成链接阅读、AI搜索、将多段文本整理后写入笔记软件。
当然因为MCP们可以自由搭配,
还可以将Notion / Flomo
换成ChatPPT
,
这样收集到的信息还可以直接输出PPT。
二、如何上手百炼MCP
? bailian.console.aliyun.Com
视频里我完整展示了两种 MCP 应用开通方法,
开通了对应 MCP 后,第二步要做的就是新建一个智能体应用,选择通义千问-Max,在技能栏选择对应 MCP 应用,每个智能体的MCP应用数量最多是5个。
如果遇到一些流程固定的Agent工作流,比如说获取网页内容
->多段内容格式化
->输出AI PPT
这个工作流就可以新建一个对话型工作流,但里面需要一个个选择 MCP 自带的功能,我个人还是比较推荐对话流。
三、体验差异
在我前两期的 MCP 使用和自制教程里,我给出的版本答案是Claude DeskTop + Cline。
一句话生成AI万用插头MCP应用,小白也能手搓Manus,这就是功能性Agent的未来
3分钟上手AI万用插头MCP,一键安装的平价方案,Manus们的工具能力不再受限
在 Cursor 里配置 DeepSeek,通过 Cline 自动完成环境安装后,然后将配置文件复制到 Claude DeskTop 后就能用上 MCP 应用们了,下面这段视频就是通过MCP完成3D建模
听起来已经足够简单了,但还是卡住了很多人。
主要原因是 MCP 应用按照接入方式来说可以分成两种模式:
SSE
:用于远程服务,这个服务本身就有 API,比如上面在百炼看到的高德、XX、XX他们都是有自己的服务。
stdio
:用于操作本地的软件,比方说3D建模 Blender因为没有API服务,就只能通过Stdio来调用,这也是百炼等云平台目前还无法覆盖的。
这就是我为什么在开头说百炼解决了50%的 MCP 难题的原因。
我更看好未来各家的软件能陆续开放 API 或者将核心功能做成轻量化、支持云端部署的 APP,
这样 MCP 就能彻底摆脱安装难的枷锁,
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