本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远

独立开发者，最近有点忙，像赶场子似的。

扣子、等智能体平台热潮刚过，MCP 又成为新热点；阿里云率先推出 MCP 平台后，腾讯云跟进，百度云预计在 4 月 25 日的 Create 大会上发布相关产品。

开发者总冲在前面探路，但最终获益通常是大企业。

如果想赚到钱、或做出对企业、个人有用的产品，得了解云平台、它的生态、以及它给企业、个人提供什么样的价值场景，这样找准机会点。

一

那么问题来了，云厂商都在做 MCP 协议，有什么不同？

我认为战略角度不一样。阿里云强调全球化与全栈式技术布局，腾讯云是生态整合，百度云选择工具生态普惠，字节采用 " 内容 +AI+ 云 " 的三螺旋战略，而 AWS 则聚焦语音交互底层设施。

怎么通俗理解呢？

先说说阿里，目前看，阿里云是电商 + 云计算双轮驱动。

就像一辆自行车的两个轮子，一个负责赚钱，一个负责技术。它把高德地图、菜鸟物流等 50 多个自家的服务都变成了 MCP 基础设施，如同把自家的工具都打包成一套 " 全家桶 "，构建了一个 " 应用即协议 " 的生态闭环。

它的技术路径是全栈式技术布局，像盖房子，从打地基、砌墙、装修到安装水电，啥活儿都得干。

简单讲，从底层的硬件、服务器，到中间的软件系统、数据库，再到上层的应用开发、用户体验设计，都能搞定，这能形成一个完整的、从头到尾的技术体系，让整个系统能顺畅地运转起来。

所以，它的战略不仅在于吸引 TOB 新用户，更在于通过 MCP 构建一个万物互联的生态系统。

而阿里云百炼平台，可以看做一个 " 智能工具箱 "，里面啥都有，比如：云计算、大数据、人工智能等，开发者和企业可以从 " 工具箱 " 里挑选适合自己的工具，快速搭建出自己需要的应用和服务。

再说说腾讯云，它的策略是：生态整合。

微信是一个巨大社交广场，腾讯云在广场上搭建了一个个 " 小摊位 "，让开发者、企业可以在这里做生意；它采用边缘无服务器架构，就像把小卖部开在离用户更近的地方。

以前，所有的计算任务都放在很远的云端，每次处理数据都要跑很远的路，这导致延迟很高。现在，腾讯云把一些计算任务放在离用户更近的地方，这样数据处理起来就更快了。

所以，它的优势是：离用户近，速度快、不用操心后台、计算资源按需付费、请求多了自动扩容。

它的 MCP 模式更偏向 " 免费部署 + 社交裂变 "。

腾讯云官方也说了，计划构建一个 MCP Marketplace，另外，它还发布了 AI 开发套件，支持 MCP 插件托管，帮助开发者最快 5 分钟搭建业务型 AI Agent。

换言之，开发者可以在此基础上，开发出各种 AI 应用，并通过 MCP Marketplace 推广给更多用户。

所以，这种模式优势是，开发门槛低，能借助微信生态的社交裂变，快速吸引了大量用户。

二

百度的策略是工具生态普惠化，用 MCP Store 构建一个类似 "AI 时代的 Github+AppStore 混合体 "。

怎么理解呢？

GitHub 是一个代码共享的社区，开发者可以在这里分享代码、协作开发项目；AppStore 是应用商店，用户可以在这里下载各种应用程序。

百度的 MCP Store 也想做到类似的事情，让开发者能够方便地共享和使用各种 AI 工具和模型，就像在超市货架上拿取商品一样简单。

所以，百度通过 MCP Store，想实现三点：

降低开发门槛，让开发者更容易地调用和使用 AI 能力；促进生态繁荣，提供一个开放的平台，吸引更多的开发者和企业参与，形成一个繁荣的 AI 生态系统。

这像在 AI 的世界里，既有一个超市，又有社区，大家都能找到自己需要的东西，还能一起分享和交流。

字节在 MCP 协议上布局是 " 内容 +AI+ 云 " 三螺旋战略。

抖音 /TikTok 像一个巨大的内容池，字节跳动用内容池构建 MCP 服务；同时，字节的豆包大模型整合了 MCP 协议，并在火山引擎上开放了 " 一句话开发 " 能力，开发者输入自然语言，就能生成调用抖音电商 API 的智能体。

商业化方面，字节跳动对中小开发者提供免费的 MCP 调用额度，而对企业客户，则打包出售 MCP 服务与抖音流量资源。

这就像给小商家提供免费试用，给大企业打包销售，让不同规模的用户都能从中受益。

值得一提的是 AWS。它聚焦语音交互底层设施，用 Amazon Nova Sonic 语音模型与 Bedrock 服务结合，构建 " 语音 + 工具调用 " 的模式，也就是说，用语言助手打通一切。

所以，对比几家，我们能看到什么？

一个结论是：每个厂商在根据自己的优势、市场需求选择不同路径；阿里云强调全球化，腾讯云用微信生态做社交场景的闭环，百度云想做开发者的 MCP Store。

字节则是 " 内容 +AI+ 云 "，让开发能和内容结合；而 AWS 则提供语音交互的基础设施。

三

既然这样，开发者应该选择什么样的 MCP 平台呢？我认为，关键要看生态。所谓生态，是厂商自身的客户选择。

阿里云，是全行业渗透的超级基建。

核心客户覆盖 90% 互联网公司、90% 上市商业银行、90% 汽车品牌、以及 90% 手机品牌（OPPO、vivo），还有超 1000 家政企客户（国家电网、中国石化）。

它的生态壁垒是电商 + 政务双引擎。当这些 APP 应用都转化为 MCP 接口时，就形成了全链路闭环托管。

举个例子：

你基于阿里云的 MCP 服务开发一个智能旅游规划系统。

它调用高德地图获取景点信息和导航，结合天气预报 API 提供实时天气，还能推荐附近的美食和酒店；用户输入目的地和出行日期，系统就能生成详细的旅游计划，包括行程安排、交通路线和预订建议。

这就是全链路。

对于开发者来说，阿里云更适合深度对接传统行业系统（如工业质检、跨境贸易）且对国产化合规要求高的企业级项目，更偏向 TOB 组织内部。

百度智能云，核心客户涵盖能源（国家电网）、制造（三一重工）、教育（新东方）以及大量的中小开发者。

它的生态壁垒体现在两个方面：

一是 " 地图 + 搜索双入口 "，百度地图的 MCP Server 支持自然语言导航，比如 " 明早 8 点到杭州火车余票查询 "，它就能帮你搞定。

二是千帆 AppBuilder 支持 SDK 一键转化 MCP Server。如果你要快速调用地理信息服务，比如：物流路径规划，或者你是个人开发者，希望参与工具分成，百度智能云是个不错的选择。

因为你可以把开发的 MCP 产品直接嵌入大企业的某个模块中，实现快速变现。

腾讯云核心客户群体是互联网企业、游戏开发者、中小企业以及需要快速部署和扩展的开发者，市场定位是 " 产业间的连接器 "，擅长利用微信生态和社交平台的优势。

生态上有两点：

靠着微信和 QQ 这两个超级入口，用 MCP Marketplace 能直接触达 10 亿用户；另一方面，是边缘计算网络。它在全球有 3200 多个节点，能让 MCP 服务的延迟控制在 800 毫秒以内，数据处理起来叫一个快，用户体验自然就好。

对于开发者来说，适合做社交裂变类的应用，比如：小程序电商，借助微信的社交力量，让应用像病毒一样快速传播开来。

字节核心客户是内容创作者、电商品牌和 MCN 机构。

内容创作者需要提效工具，比如智能剪辑工具，能快速加口播、字幕，一键生成精彩片段，或者知识库类产品，方便查找和管理创作素材。

电商品牌则需要 BI 类分析工具，基于它们的 CRM 系统，帮助分析数据，提高营销效果和投资回报率（ROI）。

因此，主要围绕内容创作、流量赋能和工具赋能这三点，只要你的 MCP 工具能在这三个方面发挥作用，那在字节的生态里，就有很大机会。

最后说说 AWS。

AWS 像全球企业的 " 技术基石 "，客户五花八门，啥样的都有。既有像 Netflix、Spotify、Airbnb、Snapchat 这样的互联网巨头，也有汽车、医疗、航空这些传统行业的 " 大块头 "。

还有游戏和新科技领域，比如：动视暴雪、育碧，甚至还有 DirectiveGames 基于 AWS 构建的《头号玩家》VR 游戏。

总之，从大型企业到中小企业，从传统行业到新兴科技都有；那对于开发者来说，要做一些全球化的东西，AWS 绝对是不错的选择。

因为 WS 的全球节点部署能让你轻松搞定。要是搞 AI 或者物联网，SageMaker（你的数据专家）和 IoT Core（智能设备快递员）组合起来，也很方便。

你是个成本敏感型的初创团队，那免费套餐绝对是救命稻草。还有，AWS 中国区已经支持了 95% 的全球服务功能，而且数据完全本地化存储，不用担心数据安全问题。

所以，它适合既要国内、又要国外市场的开发者。

从我的视角，给开发者选择建议是：全栈技术 + 政企合规，适合传统行业数字化转型的场景；百度智能云，地图 SDK+ 工具分成生态。

腾讯云，适合社交电商和实时互动场景。字节跳动，内容创作与流量变现，适合内容创作者和电商品牌；AWS 全球化部署，适合跨国项目；你可以对照自己，看看在哪方面更有优势。

四

不管在哪个平台做 MCP 开发，什么样的人能赚钱？

从商业逻辑来看，企业愿意为 MCP 服务买单，是因为它能帮企业省时间、省力气，或者少花钱。

比如说：

企业里销售的数据散落在不同的地方，有的在 CRM 系统里，有的在 Excel 表格里。以前，要人工把数据整理好、分析清楚，再做成报告。

但如果有一个厉害的 MCP 服务，能自动把数据连起来，用简单的指令就能生成动态看板、PPT 报告，还能预测未来的情况，那企业就愿意掏钱。

再看看实际的应用场景，赚钱 MCP 服务有两个特点：

一，深度整合。比如外贸企业用 MCP 把 ERP 系统、微信和物流系统连起来，只要说一句话，就能调取跨国订单的数据，还能自动生成备货建议，这肯定有挖掘价值。

二，标准化可复制。这应该不难理解。在钉钉、飞书的审批流程里装一个 MCP 插件，用低代码的方式，快速满足中小企业的需求。

所以，云平台提供的 MCP 服务，是把复杂的 API 对接、权限管理、负载均衡等底层问题都搞定，让企业可以专心搞业务创新，而不是花时间在技术调试上。

将来，随着 Serverless 架构越来越普及，MCP 服务可能会按实际调用量收费，这样企业用起来的门槛就更低了。

说白了，能赚钱的 MCP 服务，是把企业零散的数据、僵化的流程，变成 AI 能理解的标准化操作，最终帮企业省时间、省人力、省决策成本。

为啥我喜欢从赚钱的角度看问题？

因为赚钱的本质是帮别人解决问题，只有别人觉得值，才会给你钱；当我们找到一个场景，满足一部分用户的需求，让他们愿意掏钱并真正使用产品，这才是真正的 " 最小可行产品 "（MVP），也说明产品初步跑通了。

不过，大家对跑通的理解不一样。真正的跑通，不仅是产品上线，还要找到愿意付费的用户群体，证明它的市场价值。

Manus 的创始人肖弘很会做商业化，我记得，他办公室有张海报，大概意思是：做产品别想着一步登天，憋个大招。

你可以像玩变形金刚一样，先弄个滑板，能跑就行；有人买了滑板，你再把它改成滑板车，再升级成自行车、摩托车，最后变成汽车。每一步都要能真正用，解决实际问题。

所以，在 MCP Server 上做出有效产品，赚到钱，得换个角度看问题。

先看云厂商战略选择，再看看他们的用户，试着从用户身上找找怎么帮他们提效，最后，围绕需求开发新产品，卖出去。

这比单纯自己闭门造车强多了。你觉得呢？