总结：
如果大模型本身的编排能力稳定的话，那么coze这种工作流平台以后可能就不存在
人人都可以通过自然语言的方式来编排，组合出自己想要的功能
大模型本身就要具备复杂问题分解和编排的能力，而不是依靠外部的人工进行ai agent开发再和大模型对接。
后续企业做通用智能体，你需要做的是就是将你企业知识和资源做好mcp server全部提供出来接入到大模型。剩下的事情大模型自己搞定，这是走向通用AI智能体的基础。
1. 背景与痛点：
在 MCP 出现之前，大型模型（LLM）调用外部工具或 API 最常见的方式是利用模型自身的 Function Calling 功能。
虽然 Function Calling 可以实现基本的功能，例如查询天气，但存在关键问题：工具难以复用。
开发者编写的特定工具（如查询天气的工具）很难被其他人直接使用，往往需要重复开发或进行复杂的适配。
2. MCP 的提出与核心思想：
为了解决上述问题，MCP（Model Capability Protocol）被提出。
MCP 的核心思想是制定一个统一的协议，使得开发者可以遵循这个协议发布自己开发的工具作为 MCP 服务端。
其他用户只需要按照该协议编写客户端，即可轻松调用并复用这些工具。
3. MCP 的技术基础：
MCP 的实现是基于 LLM 的 Function Calling 功能的。
因此，如果 LLM 本身不支持 Function Calling，实现 MCP 将会非常困难。
4. MCP 的重要意义与价值：
提高工具复用性：解决了传统 Function Calling 模式下工具难以共享和复用的问题。
简化外部能力集成：使得 LLM 可以更便捷地集成各种外部能力。
推动智能体生态发展：预计未来各家智能体平台会陆续接入 MCP，形成更繁荣的生态。
提升能力组合效率：
在 LLM 出现之前，组合各种底层原子能力通常需要借助复杂的服务编排。
现在，通过 MCP，用户可以直接使用自然语言轻松地组合这些能力，极大地提升了效率。
支持企业私有化部署：MCP 可以本地部署，构建成企业私有的服务与能力网关。
5. MCP 与企业 AI 通用智能体：
将 MCP 部署为企业私有服务是构建企业专属 AI 通用智能体的关键思路。
未来的通用智能体将具备复杂问题分解和编排的能力，不再需要外部人工进行复杂的 AI Agent 开发再与 LLM 对接。
企业需要做的就是将自身的知识和资源通过 MCP Server 的形式提供给 LLM。
剩下的复杂问题处理和能力编排将由 LLM 自行完成，这是走向通用 AI 智能体的基础。
6. MCP 对未来工作流平台的影响：
随着 LLM 本身编排能力的增强和稳定，类似 Coze 这样的工作流平台未来可能不再是必需品。
用户可以通过自然语言直接编排和组合 MCP Server 提供的各种功能，实现自定义需求。
MCP 的提出旨在解决大型模型调用外部工具时存在的复用性问题。通过制定统一的协议，MCP 使得工具的开发、发布和使用更加便捷高效，为构建更强大的智能体生态和企业级通用智能体奠定了基础。随着大型模型自身能力的不断发展，MCP 有望成为连接模型与外部世界的关键桥梁。