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Manus已是过去式,COZE的MCP才是如今停止时,所以MCP到底是什么东西?附上央求链接
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作者:
dyfowXijS
时间:
6 天前
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Manus已是过去式,COZE的MCP才是如今停止时,所以MCP到底是什么东西?附上央求链接
1. 什么是MCP？
MCP 是 Coze 空间中的一个核心功能，可以了解为 “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义务。
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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简单一个义务的布置，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”
2. MCP 的核心功能
（1）多AI协作
你可以同时部署多个 AI 助手（比如一个担任客服，一个担任生成报告），并让它们 共享信息 或 接力处理义务。
比如：用户问“销量下降怎样办？”，AI 助手A调取数据，AI 助手B分析缘由，AI 助手C生成处理方案。
（2）一致管理
在 Coze 空间里，一切 AI 助手、知识库、插件等资源可以 集中管理，避免反复配置。
比如：不同助手共用同一份产品材料库，保证回答分歧性。
（3）自动化流程
经过设置规则或工作流，让多个 AI 自动完成复杂义务。
例子：用户提交订单 → AI1 确认库存 → AI2 告诉物流 → 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），减少反复发问。
例子：用户在客服对话中提到的需求，后续对接销售 AI 时无需反复阐明。
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3. MCP 能处理哪些成绩？
✅ 复杂义务拆分
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”，合理分配义务。
✅ 一致用户体验
用户在不同场景（如咨询、售后）接触不同 AI，但信息保持分歧。
✅ 灵敏扩展
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。
4. 实践运用场景例如医疗行业
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甚至像电商场景
AI1（客服）回答用户成绩 → AI2（引荐）根据聊天记录引荐商品 → AI3（订单）处理支付。
企业外部
AI1（HR）解答制度 → AI2（IT）处理技术成绩 → 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。
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，最终帮你更高效地处理复杂成绩。
尤其合适需求多步骤、多角色参与的业务流程（如客服、数据分析、自动化办公）。
COZE MCP央求链接：https://www.coze.cn/space-preview
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