4月14日，騰訊云宣布大模型知識引擎升級支持MCP協(xié)議，用戶在搭建應用時，可以通過大模型知識引擎調用平臺精選的MCP插件或插入自定義的 MCP 插件。

 

目前，知識引擎平臺已經(jīng)精選了多款MCP Server，包括騰訊云EdgeOne Pages、騰訊位置服務、Airbnb、Figma、Fetch等，涵蓋各類專業(yè)信息獲取、網(wǎng)頁部署和預覽、網(wǎng)頁解析獲取等場景。精選MCP插件之外，用戶也可以按照 MCP 協(xié)議配置已經(jīng)部署的MCP SSE服務，在應用中靈活調用。

 

 

 

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）是專為大語言模型（LLM）應用設計的開放協(xié)議，旨在實現(xiàn)LLM與外部數(shù)據(jù)源、工具的無縫集成。它通過統(tǒng)一的接口規(guī)范，將原本分散的API插件集成簡化為“即插即用”的模式，如同 AI 領域的"USB-C接口"，解決傳統(tǒng)API插件集成中存在的多協(xié)議適配、高開發(fā)成本等問題。對于企業(yè)和開發(fā)者來說，這意味著AI應用和Agent的邊界將進一步拓展，開發(fā)門檻也進一步降低。

 

去年11月由Anthropic發(fā)布以來，MCP協(xié)議迅速吸引了技術極客與開發(fā)者的關注。開發(fā)者們將各種場景功能封裝成MCP Server提供服務，探索協(xié)議落地的可行性。而今年3月，Manus的火熱則掀起了新一輪關于協(xié)議標準的討論。雖然Manus并未直接采用MCP協(xié)議，但這一應用讓業(yè)界看到了多Agent協(xié)同的想象力。協(xié)同的核心就是標準協(xié)議。可以說，MCP協(xié)議的普及和落地，帶來了Agent和大模型應用開發(fā)的新范式。

 

大模型知識引擎為企業(yè)和開發(fā)者提供了標準模式、工作流模式和Agent模式等三種開發(fā)方式，用戶可以在工作流和Agent這兩種模式中快捷使用MCP Server。在工作流模式下，用戶可以自定義工作流來響應用戶的需求，通過拖拉拽知識引擎的各種原子，編排所需的流程。而Agent模式則由大模型進行任務自主規(guī)劃和工具調用，無需代碼，幾步即可開發(fā)一個智能體應用。

 

比如，用戶可以利用騰訊位置服務 MCP 插件，搭建路線規(guī)劃助手。在Agent開發(fā)模式下， 點擊添加MCP插件，即可根據(jù)需求添加騰訊位置服務的 MCP 工具。

 

 

 

插件添加完成后，用戶可以根據(jù)自身需求撰寫提示詞，使用AI一鍵優(yōu)化。

 

 

 

配置完成后，可在對話測試窗口測試應用對話效果。

 

 

 

企業(yè)和開發(fā)者可以參考騰訊云官方提供的MCP插件指南接入使用：大模型知識引擎 接入 MCP 插件_騰訊云

 

騰訊云大模型知識引擎是面向企業(yè)客戶及合作伙伴的大模型應用搭建平臺，結合企業(yè)專屬知識庫，提供知識問答、知識總結等應用范式，推動大模型在企業(yè)服務場景的應用落地。

 

今年以來，大模型知識引擎持續(xù)迭代更新。2月初，大模型知識引擎宣布接入DeepSeek-R1及V3原版模型，并率先支持聯(lián)網(wǎng)搜索，幫助用戶快速搭建聯(lián)網(wǎng)應用。經(jīng)過騰訊云的部署優(yōu)化，大模型知識引擎吐字速率較使用開源推理引擎提升84%，成本降低46%。目前，大模型知識引擎已經(jīng)在金融、政務、醫(yī)療、教育、零售等行業(yè)中廣泛落地。

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