Manus已是过去式，COZE的MCP才是现在进行时，所以MCP到底是什么东西？附上申请链接

推荐语

探索未来AI协作的新趋势，MCP如何引领智能体高效协同。

核心内容：
1. MCP定义与“多智能体协作平台”概念解析
2. MCP核心功能：多AI协作、统一管理、自动化流程、数据互通
3. MCP解决的问题与实际应用场景案例分析

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1. 什么是MCP？

MCP 是 Coze 空间中的一个核心功能，可以理解为 “多智能体协作平台”。

• 简单来说：它像一个“智能团队工作室”，让你能同时管理多个 AI 助手（智能体），并让它们互相配合完成任务。

• 比如：就像你有一个团队，每个成员（AI 助手）擅长不同的事情（比如客服、写作、数据分析），而 MCP 就是让这些成员高效协作的“项目经理”。

  
  

  
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• 简单一个任务的布置，就能得到一个数据分析后的网页，例如以下网页呈现

• “https://space.coze.cn/web?uri=7494598963371360293%2F%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E7%94%B5%E6%8A%95%E8%BF%91%E5%87%A0%E5%B9%B4%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E6%8A%95%E8%B5%84%E6%83%85%E5%86%B5%E5%88%86%E6%9E%90%E6%8A%A5%E5%91%8A-af765abd1a.jsx”

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2. MCP 的核心功能

（1）多AI协作

• 你可以同时部署多个 AI 助手（比如一个负责客服，一个负责生成报告），并让它们 共享信息 或 接力处理任务。
  比如：用户问“销量下降怎么办？”，AI 助手A调取数据，AI 助手B分析原因，AI 助手C生成解决方案。

（2）统一管理

• 在 Coze 空间里，所有 AI 助手、知识库、插件等资源可以 集中管理，避免重复配置。
  

  
  

• 比如：不同助手共用同一份产品资料库，保证回答一致性。

（3）自动化流程

• 通过设置规则或工作流，让多个 AI 自动完成复杂任务。
  例子：用户提交订单 → AI1 确认库存 → AI2 通知物流 → AI3 发送订单号给用户。

（4）数据互通

• 不同 AI 之间可以传递数据（比如用户信息、对话记录），减少重复提问。
  例子：用户在客服对话中提到的需求，后续对接销售 AI 时无需重复说明。

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3. MCP 能解决哪些问题？

✅ 复杂任务拆分

• 单个 AI 搞不定的事情（比如既要查数据又要写报告），用 MCP 分给多个 AI 协作完成。

✅ 效率提升

• 避免“一个 AI 忙死，其他 AI 闲置”，合理分配任务。

✅ 统一用户体验

• 用户在不同场景（如咨询、售后）接触不同 AI，但信息保持一致。

✅ 灵活扩展

• 业务增长时，只需新增 AI 角色（比如新增一个“培训导师AI”），无需重构整个系统。

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4. 实际应用场景例如医疗行业

• 甚至像电商场景
  AI1（客服）回答用户问题 → AI2（推荐）根据聊天记录推荐商品 → AI3（订单）处理支付。

• 企业内部
  AI1（HR）解答制度 → AI2（IT）处理技术问题 → AI3（数据）自动生成周报。

• 游戏开发
  AI1（剧情）生成故事 → AI2（美术）设计角色 → AI3（程序）检查代码冲突。

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总的来说，其实MCP 就像给你的 AI 助手们装了一个“团队协作大脑”：

• 让它们不再单打独斗，而是互相配合、数据共享，最终帮你更高效地解决复杂问题。

• 尤其适合需要多步骤、多角色参与的业务流程（如客服、数据分析、自动化办公）。