国内最大MCP中文社区上线了，支付宝、MiniMax明星服务在魔搭MCP广场独家首发，还有近1500款MCP服务全领域覆盖，再次降低AI开发门槛。
MCP玩家，又新增一员！这次还是全开源开放的！
今天，中国第一开源社区魔搭ModelScope重磅上线「MCP广场」，国内最大MCP中文社区真的来了。
近1500多款热门MCP同时登陆，覆盖了搜索、地图、支付、开发者工具等前沿领域。
值得一的是，支付宝、MiniMax明星MCP服务更是独家首发。
接下来，我们演示下如何在Cline这样的智能体工具中，只需「动动嘴」，就能实现支付宝MCP服务配置。
比如让它创作诗歌，只能免费写一首，之后写诗需要充值，每首扣除0.01元，剩余的钱还可以退回。
写出详细的提示后，Cline就可以自动调用支付宝的MCP服务，创建支付链接、生成支付二维码，查询确认用户支付后再继续生成诗歌。
当然，在移动端，也可以通过支付宝的百宝箱完成同样的操作。
打字、说话都可以完成交互，相当方便。
有了支付宝的MCP服务，大大简化了应用、游戏和各种服务的支付环节，未来，任何人皆可通过AI智能体连上支付宝完成交易、查询、退款，一键打通AI商业化最后一公里。
像支付宝MCP这样的服务，在魔搭上还有近1500种。无需复杂的配置，也不需要代码，只需要非常简单的配置，就可在魔搭的MCP实验场体验。
直接将部署MCP服务的门槛拉到地面。
还有本地搭建的小红书自动发布器，一句话让AI从生成文本、图片，甚至是视频，就连发布也能完成，一键解放人类双手，再你也不用操心内容问题。
除了支付宝MCP首发上线魔搭，MiniMax也将语音（生成/克隆）、图像、视频生成能力封装为统一的MCP工具，让文本模型瞬间晋级为多模态「全能选手」。
通过魔搭提供的免费云端资源部署，我们率先体验了这一MCP服务。
首先，需要在MiniMax开放平台拿到一个API，然后在MCP广场找到MiniMax的MCP服务，填好后就可拿到SSE URL了。
接着我们在魔搭的MCP Playground里，找到配置选项，将拿到的包含SSE URL的JSON文件粘贴下来就搞定了。
配置成功后，就可以在实验场里看到我们刚刚配置好的MiniMax-MCP服务了。
这样我们就能通过MCP服务用上MiniMax模型强大的多模态能力了。
比如，让它念一首诗。无需提示，模型就会自己判断调用合适的MCP工具[MiniMax-MCP]text to audio，完成后就会在下面给出音频链接。
生成过程很快，一次就成功了。整个的朗读效果也很流畅，还有一些感情的起伏。大家可以听一下效果。
除了将诗歌读出来，大模型还可以调用[MiniMax-MCP]服务将李白的这首诗变成一张图像及视频。
这种全新的调用多模态模型的方法，也展现了MCP更广阔的应用空间。
MCP全称是「模型上下文协议」（Model Context Protocol），被誉为「AI界的USB-C接口」。
无论是云端模型与本地数据交互，还是多模态模型之间的协同，「一根线」就可连接到不同AI模型、工具、数据，可极大简化开发者的集成工作。
为什么MCP如此重要？
2025年，成为科技圈认定的「智能体元年」，AI智能体的爆发式增长正在重塑各行各业。
MCP的出现，恰如一座桥梁，连接了高性能模型、外部资源与实际应用场景。
在开发过程中，开发者需要调用的工具越多，越能凸显出MCP的价值，比如同样是100个AI智能体和100个外部工具：
MCP另一个重大的突破在于，实现了与供应商解耦的开发。
传统的AI搭建中，开发者通常被锁定在某个AI供应商的生态系统，或单一的工具链中。比如，为OpenAI插件编写的代码难以复用至其他平台。
MCP开放标准，彻底打破了这一桎梏。
无论是Claude、Gemini，还是Qwen、DeepSeek等开源大模型，开发者都能无缝调用任何MCP服务器。
这种灵活性让开发者可以自由「混搭」，假设用Claude处理文本任务，同时可以切换到开源模型处理多模态任务，而底层MCP集成保持不变。
也正因此，开发者无需关心底层工具的复杂实现，只需聚焦于创意本身。
对于工具开发者来说，也是一个福音。传统工具依赖GUI/API面向人类用户，而MCP让工具天生具备AI驱动的能力。
举个栗子，Unity MCP服务器的创建者称，MCP可以让Claude与Unity直接交流，全程只用一个提示就能创建整个游戏。
这样不仅加快了测试速度，也预示着一个未来，AI成为软件的「一等用户」，而非事后才考虑的对象。
不仅如此，MCP还赋予了智能体前所未有的能力扩展。
过去，AI智能体需要依赖开发者预设的自定义插件，才能从第三方应用程序中获取某些信息，功能大幅受限。
如今，MCP的出现让AI直接开箱即用处理多种任务，多系统自动化、智能体的应用场景被极大地扩宽。
一个典型的案例是，AI智能体通过MCP服务器，从发送邮件、更新表格，再到创建Jira工单，流畅地完成复杂工作流。
开发者Siddharth Ahuja在连接Blender后感叹道，MCP真正开启了智能自动化的新时代。
再比如，想象一个助手，它能够自主扫描GitHub提交记录，提前发现bug；或是在读取日历时，在截止日期前提醒团队。
MCP的崛起，正在重塑AI智能体生态系统，开启新一代自主、多模态、深度集成的AI体验。
而魔搭MCP广场正成为这一愿景的实验田。
2024年11月，这套开源的标准化协议由Anthropic首次推出，如今正成为科技大厂们认可的统一标准。
今年年初，海外平台如Cursor、Windsurf、Cline等率先接入MCP协议。
3月底，奥特曼官宣OpenAI旗下一系列产品将全面支持MCP，包括Agents SDK、ChatGPT桌面端和Responses API。
仅仅几天后， 谷歌也在Gemini API中新增了对MCP的支持。
在国内，阿里云对MCP展开了惊人的生态战略布局。
先是4月9日，阿里云百练上线了业界首个全生命周期MCP服务；10日，无影推出支持MCP协议的云电脑服务AgenBay。
而现在，随着MCP广场的上线，不仅标志着魔搭社区在AI开源生态建设又一次突破，也为全球AI开源者开启了通往智能化未来新大门。
这种「模型 × MCP」的组合，不仅降低了AI应用的开发门槛，还为Agent生态的未来探索提供了无限可能。
从5万个模型，到数据集，到工具，到创空间，再到MCP广场，魔搭社区上的每个功能模块均能以解耦的原子化形式输出、对外开放，开发者不必局限在平台内部，而是可以像搭积木一样自由组合。
除此以外，魔搭上还活跃着许多的多模态模型，同样可以封装成标准的MCP服务对外。
开发者们未来也都可以在魔搭上贡献自己的MCP，魔搭还可以为优质的MCP服务提供托管服务，让开发者在不同环境上直接获取MCP能力，真正发挥出AI开源社区的共创优势。
随着MCP的爆火，市面上也涌现出了大量的MCP服务，但良莠不齐的质量，让开发者头痛。
比如，该如何分辨哪个是自己需要的，哪个是优质的？
为了一探各种MCP的真正能力，魔搭特地做了一项面向开源社区的MCP Bench工作。
他们设计了一组针对Web Search场景的调用效果对比，由模型连接MCP进行问答，对回答的精度采用模型打分。
实验结果显示，各个MCP服务的效果差异性很大，最高的Bing web search（64%）和最低的DuckDuckGo（10%）相差了54pt。
MCP服务之间的效率差异性更大，最快的bing web search和Brave search仅需要15秒以内，而最慢的Exa search需要231秒。
不过，它们之间的Token消耗量接近，基本都是在150-250tokens之间，说明模型总是会精炼地回答，而不相关于其使用的MCP。
更多的讨论，详见MCP Bench社区的持续迭代：https://github.com/modelscope/MCPBench
虽然当下，MCP协议并非技术上的灵丹妙药，魔搭团队也指出，目前MCP对生产力的显著改观还不够，但MCP依旧是有价值的，它更重要的意义在于，通过标准化接口设计，重构了大模型应用的生态关系。
中心化框架下的角色错配问题被解决，模型厂商、DevOps平台、工具提供者和应用构建者，就达成了解耦合作。
新生产关系所产生的价值重构，也就在眼前了。
2022年11月，魔搭社区成立之初，就希望通过开源开放的方式，降低AI模型使用门槛。
截至目前，这个中国最大开源AI社区，已经托管超5万+模型，还有多种数据集、创空间等全链路工具，服务全球1300多万开发者。
近1500款MCP服务+MCP Bench评估加持+云端/本地部署灵活性，让开发者能够快速验证创意、迭代应用。以MCP协议为钥匙，AI作为软件「一等用户」的崭新时代正在到来。
想象这样一个未来：你只需告诉AI想要的结果，它便能洞悉需求，流畅调用应用程序，精准到操作每个步骤。
它就如同一个全能助手，甚至是一支超能团队，为开发者打工。
这不是科幻，正是MCP铺就的现实。
而现在，我们正处于大爆炸前夜，这座通往未来的桥梁才刚刚打开。
参考资料：
https://www.modelscope.cn/mcp
新智元报道 编辑：编辑部 YZNH
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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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