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4月14日，騰訊云宣布大模型知識引擎升級支持MCP協議，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，涵蓋各類專業信息獲取、網頁部署和預覽、網頁解析獲取等場景。精選MCP插件之外，用戶也可以按照 MCP 協議配置已經部署的MCP SSE服務，在應用中靈活調用。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是專為大語言模型（LLM）應用設計的開放協議，旨在實現LLM與外部數據源、工具的無縫集成。它通過統一的接口規范，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API插件集成中存在的多協議適配、高開發成本等問題。對于企業和開發者來說，這意味著AI應用和Agent的邊界將進一步拓展，開發門檻也進一步降低。
去年11月由Anthropic發布以來，MCP協議迅速吸引了技術極客與開發者的關注。開發者們將各種場景功能封裝成MCP Server提供服務，探索協議落地的可行性。而今年3月，Manus的火熱則掀起了新一輪關于協議標準的討論。雖然Manus并未直接采用MCP協議，但這一應用讓業界看到了多Agent協同的想象力。協同的核心就是標準協議。可以說，MCP協議的普及和落地，帶來了Agent和大模型應用開發的新范式。
大模型知識引擎為企業和開發者提供了標準模式、工作流模式和Agent模式等三種開發方式，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劃和工具調用，無需代碼，幾步即可開發一個智能體應用。
比如，用戶可以利用騰訊位置服務 MCP 插件，搭建路線規劃助手。在Agent開發模式下， 點擊添加MCP插件，即可根據需求添加騰訊位置服務的 MCP 工具。
插件添加完成后，用戶可以根據自身需求撰寫提示詞，使用AI一鍵優化。
配置完成后，可在對話測試窗口測試應用對話效果。
企業和開發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客戶及合作伙伴的大模型應用搭建平臺，結合企業專屬知識庫，提供知識問答、知識總結等應用范式，推動大模型在企業服務場景的應用落地。
今年以來，大模型知識引擎持續迭代更新。2月初，大模型知識引擎宣布接入DeepSeek-R1及V3原版模型，并率先支持聯網搜索，幫助用戶快速搭建聯網應用。經過騰訊云的部署優化，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在金融、政務、醫療、教育、零售等行業中廣泛落地。
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