解密Manus：MCP协议让人人都能构建智能Agent

推荐语

Manus背后的MCP协议，让AI从对话走向行动，每个开发者都可构建智能Agent。

核心内容：
1. MCP协议的起源和作用，连接大模型与外部数据
2. 大模型的局限性和MCP协议的解决方案
3. MCP协议在实际场景中的应用示例，如天气查询

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

省流

1. Manus的各种能力来源于一个开源的协议标准MCP协议。

2. MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。

3. MCP协议标志着AI系统从"只会说话"到"能够行动"的重要跨越。

4. 对于想要了解和使用MCP的开发者，可以访问GitHub上的awesome-mcp-servers项目（https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md），该项目收集了各类MCP服务器实现，按照功能分类整理，是探索MCP能力的绝佳起点。

引言

近期，Manus作为一款能够操作电脑、浏览网页的智能Agent引起了关注。然而，Manus的本质并非高不可攀的尖端技术，而是大模型与工作流的组合，其核心在于对MCP协议的应用。本文将剖析MCP协议的原理与实现，展示如何借助开源生态让任何具备基础开发经验的开发者都能构建出类似Manus的智能Agent。

大模型的能力边界

传统大语言模型（LLM）在文本处理领域表现出色，但存在明显局限：

1. 信息闭环：只能在文本输入和输出的闭环中运行，无法直接感知外部世界

2. 知识时效性：知识受限于训练截止日期，缺乏最新信息

3. 执行力缺失：虽能生成操作指令，但无法自行执行

4. 上下文有限：难以维持长期状态和记忆

这些限制使得用户在使用大模型解决实际问题时，常需充当"中间人"角色，手动执行模型无法完成的步骤。

MCP协议：连接大模型与外部世界的桥梁

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的开放标准，旨在统一大型语言模型与外部数据源和工具之间的通信协议。

MCP协议的本质

MCP协议本质上是一个中间层接口标准，它定义了：

1. 上下文扩展方式：如何让模型获取训练数据之外的实时信息

2. 工具调用规范：统一的外部API和服务调用格式

3. 数据处理标准：如何处理和格式化外部系统返回的数据

4. 上下文整合机制：将外部信息无缝整合到模型推理中

5. 安全边界定义：确保外部调用符合安全和隐私要求

通过这种标准化的接口，大模型能够在保持安全边界的前提下，实现与外部系统的交互。

MCP应用示例：天气查询场景

以一个简单的日常问题为例："今天出门要带伞吗？"

传统大模型的局限

传统大模型只能给出模糊回答："我无法确切知道您所在地区的天气情况，建议您查看天气预报应用获取准确信息。"

基于MCP协议的解决方案

通过MCP协议，系统可以执行以下步骤：

1. 识别查询意图：确定需要实时天气信息

2. 获取位置数据：通过MCP协议调用位置

3. 获取时间信息：通过MCP协议获取当前时间

4. 天气API查询：基于获取的位置和时间调用天气API

5. 整合上下文：将所获信息整合到模型上下文中

6. 生成回答："根据实时天气数据，北京今天下午到晚上有中雨，降水概率85%。现在是下午2:30，如果您即将出门，建议带伞。"

这个过程展示了MCP协议如何让大模型获取并利用实时信息，提供更精确的答案。

人人都能构建Manus：MCP的开源生态

MCP作为开放协议，已在技术社区形成了完善的生态系统。对于具备基础开发经验的开发者而言，借助现有MCP生态可以快速实现类似Manus的功能。

多语言框架支持

目前MCP协议支持多种编程语言的开发框架：

• Python：FastMCP

• TypeScript/JavaScript：FastMCP TS版、LiteMCP

• Go：mark3labs/mcp-go、Foxy Contexts

• Rust：mcp-rs-template

• C#：ModelContextProtocol.NET

• Java：spring-ai-mcp

这些框架大大降低了开发MCP服务器的门槛，使不同技术栈的开发者都能快速上手。

丰富的开源组件

开源社区已开发出众多即用型MCP服务器组件，涵盖：

• 数据库访问：支持MySQL、PostgreSQL、MongoDB等多种数据库

• 文件系统操作：安全读写本地文件

• 浏览器自动化：通过Playwright、Puppeteer等控制浏览器

• 命令行工具：执行系统命令

• API集成：连接各类第三方服务

开发者可以直接利用这些组件，无需从零开始构建复杂功能。

开源资源库

对于想要了解和使用MCP的开发者，可以访问GitHub上的awesome-mcp-servers项目（https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md），该项目收集了各类MCP服务器实现，按照功能分类整理，是探索MCP能力的绝佳起点。

结语

Manus的核心不在于复杂的技术架构，而是对MCP协议的灵活应用。通过MCP协议，任何具备基础开发经验的开发者都能构建出类似功能的智能Agent。作为Anthropic推出的开放标准，MCP协议标志着AI系统从"只会说话"到"能够行动"的重要跨越。通过为大语言模型提供与外部世界交互的标准化接口，MCP协议解锁了大模型的全新应用场景。

随着MCP生态的持续完善，我们可以预见更多创新型AI应用的涌现。对于有兴趣探索的开发者，GitHub上的awesome-mcp-servers项目提供了丰富的参考资源，可作为入门和深入学习的理想起点。

MCP协议不仅是技术创新，更是开放协作的标志。它让AI能力的扩展不再是科技巨头的专属领域，而成为每个开发者都能参与的开放舞台。