据说，MCP是AI界的"超能力"，今天，咱们一口气讲清楚，MCP是个啥～
一、MCP是什么&MCP应用场景
MCP（模型上下文协议） 是一个开放协议，用于规范应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。可以把MCP想象成AI应用的USB接口，正如USB为设备与各种外设和配件之间的连接提供了标准化方式，MCP也为AI模型与不同数据源和工具的连接提供了统一标准。借助 MCP，可以在LLM之上构建智能体和复杂的工作流，并让模型真正与外部世界相连。
所以MCP的核心价值，不仅仅是让 AI能执行现成的任务，更重要的是它提供了一个开放的标准，让每个团队都能把自己的专属工具，比如内部的发布系统、日志平台，都接入进来，让AI真正成为团队里"无所不能"的一员。而Comate的Coding Agent Zulu作为MCP客户端，可以选择向MCP服务发起请求，使用它们提供的工具、读取数据源等，从而扩展功能。我们日常开发中就可以为Coding Agent 添加所需的MCP服务。
举一个开发者经常会用到的场景，在本地开发结束后，需要提交代码到远端代码仓库，现在GitHub已经提供了MCP来帮助开发者完成相关的工作。比如我们可以用自然语言来指示"帮我把修改的代码提交到Feature分支，并自动创建一个新PR"，或者指示MCP帮你添加评论、合并分支。就像有一个编程助理坐在你旁边，只要告诉他要干什么，他就会帮你完成。这个就是MCP在开发者工具链中的典型应用。
二、MCP使用Case演示
Case1：MCP的基础使用
举个例子演示一下MCP在Coding Agent，也就是我们Zulu中的基础使用场景。将通过两个MCP的组合，实现类似一个Manus的功能，Manus其实是之前比较火的一个通用Agent工具，其实本质上可以拆解为大模型+浏览器自动化+分步思考，今天我们就通过Play wright + Sequential Thinking两个MCP的组合来实现这一点，Play wright负责浏览器调用，Sequential Thinking负责深度思考，来拆解任务。
我们就让他们帮助我们实现以下功能：帮我查找MCP相关资料并整理成一份让外行小白也能快速看懂的MCP调研报告。 👉点击观看视频：mcp的基础使用演示
Case2：开发一个MCP服务
社区的MCP不满足我们的需求怎么办，那么这个时候可以开发一个自己的MCP，MCP 官方给了两种推荐的通信方式：
首先是 STDIO 模式：这种模式下 MCP Client 会自己创建 MCP Server 子进程，二者通过标准输入输出进行通信，先来演示一个STDIO模式的MCP服务开发，其实有了我们的Coding Agent，给Coding Agent开发MCP的工作也可以交给Coding Agent。
作为最早支持的模式，我们平时见到的MCP Server大多是使用STDIO模式传输的，比如 git、filesystem 等。他们都有一个特点，由我们的MCP客户端启动，新建的Server进程是客户端创建的子进程，创建后的MCP Server会通过stdout向客户端发送信息，通过 stdin 接收客户端信息，如果server想给客户端发送日志，必须通过stderr通道发送，因为stdin和stdout是专门留给JSON-RPC通信用的，如果你往这里写入东西，就会造成 JSON-RPC 解析失败的问题。
其次是Streamable HTTP 模式：此模式下MCP Server一般部署在远程的服务器，并通过一个端口暴露出来，MCP Client可以通过这个指定的端口连接到MCP Server。接下来我再演示一个Streamable HTTP模式的MCP服务开发：
除了以上提到的两种通信方式，还有一个 SSE 模式，也可以实现远程消息推送，但官方现已不推荐使用，而是转向Streamable HTTP，你甚至可以自己定义一种通信方式，但无论是哪种方式，都是通过 JSON-RPC 对信息进行组织，并且使用 UTF-8 进行编码。
Case3：百度DevOps MCP实践
除了自己动手或者用Zulu来帮忙开发MCP Server，我们在百度内部建设了MCP工具中心支持0代码开发MCP。DevOps平台通常都有开放的OpenAPI或脚本工具，那我们通过百度的MCP工具中心，就可以低成本的将OpenAPI和脚本转为MCP Server。已经自己开发的MCP Server通过这种方式注册到平台上，完成分发与共享。
接下来介绍一下百度内DevOps MCP在Zulu中的应用实例。IDE是开发者的主要工作环境，但是当需要查看需求内容、查看评审建议及流水线运行状态时，都需要再到浏览器上打开相关的页面进行查看。但是当我们把相关的DevOps MCP添加到Zulu之后，在本地就可以完成一站式的DevOps研发流程，非常便捷。
我们可以在Zulu中创建自定义智能体"百度DevOps"，把MCP添加进去，连接成功后就可以开始用自然语言发号施令了！演示的需求是一个非常简单但是又很常见的，"广场上MCP列表默认按照MCP的浏览量倒序排列"。类似的小需求不需要RD动手，PM或者FE就可以通过Zulu来完成，还节省了PM学习各种DevOps平台操作的时间。
首先让百度DevOps帮我查询需求卡片的内容：
然后帮我实现这个功能，可以看到它对代码的结构分析非常精准，很快找到了需要修改的文件，并且完成了任务
接下来让它帮我提交这次修改的代码，并且按照百度代码提交的规范，把卡片id添加到message中。可以看到，它成功的帮我完成了这次任务
最后查询一下当前模块最近一次的流水线构建状态。代码提交CR后会自动触发流水线的执行，会执行云端编译、静态代码扫描、单测回归等任务，只有流水线成功运行才能继续代码评审的流程。
三、用户常见问题Q&A
Q1：对于新手来说，如何快速接入MCP呢？
A1： 最快的方式就是使用像文心快码这样的MCP客户端，直接体验一些现成的MCP Server，比如 GitHub、Google 搜索、MySQL等。只需要在配置文件里添加几个参数，就能立刻用上。第二步再尝试开发自己的MCP，可以先从脚本工具或API封装开始，这样几行代码就能把你常用的工具变成MCP Server。
Q2：应该如何判断自己何时需要MCP，以及需要什么样的MCP呢？
A2： 可以问自己这几个问题：比如是否需要让模型理解外部上下文？是否需要调用外部工具/服务，比如调用公司内部系统的接口（API）、CI/CD 系统、执行 Git 操作、检索日志？是否需要和多个上下游系统打通？总之一句话，当你需要把业务场景融入编码智能体，而数据和工具又不是模型天然知道的，就需要MCP。
Q3：现在MCP很流行，它是否存在安全隐患，又该如何规避呢？
A3： MCP的安全隐患肯定是存在的，首先我们应该注意供应链保障与信任管理，比如仅从可信来源安装 MCP 组件，作为MCP市场的提供方也会同时对MCP包源进行白名单管理，而作为MCP的开发者，在开发自己服务的MCP时，如果服务有安全要求，也应该对MCP客户端启用严格身份验证机制（如token校验等），防止身份伪造与未授权访问。总之 MCP在赋予开发者强大的能力的同时，也同时在强调安全责任共担，共同确保技术创新与用户权益的平衡。
Q4：MCP和传统的插件、API网关相比，有什么本质不同？
A4： 传统 API 或插件，通常是"点对点"的接入方式：你要么写一段代码调用接口，要么针对某个软件开发一个插件。而MCP更像是一个"通用插座" ，不管是内部系统、外部服务，还是本地工具，只要做成 MCP Server，就能通过统一协议接入AI。这意味着你不需要为每个模型、每个工具单独写适配代码，只需要接入一次，就可以低成本添加任何MCP。
Q5：为什么企业里需要MCP？
A5： 很多公司内部有不同系统，平时要找数据、跑任务要来回切换。MCP就像一个"中控台"，把这些分散的系统拉到一个窗口里，让 AI 可以帮你"一站式操作"， 不用再来回点开几十个软件。
你可以把企业里的系统想象成一栋大楼里的各个办公室：人事、财务、研发、客服都在不同的房间里。以前如果员工要查资料，就得一个个办公室跑，流程繁琐。MCP的作用，就像是在大楼大厅里放了一个"总服务台"，员工只需要说一句需求，总服务台就会帮你去做每一件事儿，最后给你一个完整的答案。所以，企业引入MCP，就像是给所有人配了一个"万能小助手"。
Q6：有哪些业内优秀的MCP推荐？
A6：文心快码前端研发给咱们推荐数据库类MCP，这类MCP不仅可以帮助你调用一些基础的SQL能力，比如链接mysql或者mongo数据库，还可以通过MCP+数据库的方式，实现一种堪比RAG检索效果甚至更好的效果，要搞RAG还要实现向量数据库，成本还是不小的，而通过MCP方式成本更小，还有一些针对数据的统计或者总结会通过 text2sql 的方式会比传统rag方式更好，不过操作数据库的话就要注意，提示模型执行一些删除操作要格外小心。
文心快码 产品经理给咱们推荐两个MCP，一个像是AI的"眼睛" Fetch ，它能帮模型去抓网页上的内容，把原本复杂、乱七八糟的网页信息，整理成干净、结构化的数据。比如你让AI去看一个新闻网站，或者公司内部的知识库网页，Fetch能直接抓下来，再转换成 AI看得懂的格式，这样AI就能立刻回答相关问题。还有一个Memoty，像是AI的"大脑" ，把知识、关系、上下文存进一个知识图谱里，就像把碎片的信息整理成一个"关系网"。下次再聊，AI不用你从头讲，它可以直接"翻笔记"，记住之前的业务数据、同事关系、产品信息，甚至能自己去推理出新的结论。
直播主讲人：文心快码前端研发、产品经理
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