昨天凌晨，OpenAI以全资收购io的消息成为热点焦点。同时，OpenAI还发布了另一项重要更新——智能体开发的核心API（Responses API）现已支持MCP功能。
传统上，开发智能体时，需要通过函数调用与外部服务进行交互，每次操作都需经过大模型、后端及外部服务之间多次网络传输，这不仅增加了延迟，也令系统扩展和管理更加复杂。
而现在，借助Responses API的MCP支持，开发者无需为每个函数调用单独配置对应服务，只需将模型设定为连接一个或多个MCP服务即可，大大简化了开发过程，提高了效率。
自从OpenAI推出Responses API以来，已有数十万开发者利用该接口处理了数万亿的token数据，构建了多样的智能体应用，比如Zencoder的编码助手、Revi服务于私募股权与投资银行的市场智能体，以及MagicSchool AI的教育专用智能体。
为了让智能体开发更加便捷，Responses API现支持MCP服务，开发者仅需几行代码即可将智能体快速接入强大的外部工具和服务。举例来说，连接至电商平台Shopify的智能体只需不到十行代码即可实现。
以往，开发者需要编写定制的接口包装函数，比如cart_add或create_payment_link，并且搭建和维护自己的中继服务器，流程复杂且耗时。而现在，这一过程被极大简化，只需通过简单配置即可完成对接。
仅用13行代码就能实现智能体与云通信平台Twilio的连接。相比之前需要在后端分别集成两个工具并手动处理短信负载，这大大简化了开发流程。
引入MCP功能后，还带来了集中化管理工具的优势，使智能体能够更高效地调用外部服务。通过设置allowed_tools参数，开发者可以明确限定智能体可使用的工具范围，有效防止无关工具的调用，减少上下文信息过载，并提升响应速度。
在处理用户查询时，智能体可以依据预设规则，选择最合适的工具进行调用，避免盲目尝试所有可用选项。
借助MCP，可以实施精细的权限管理来保障智能体调用的安全性。比如，限制智能体只能访问特定工具，或在调用前需经过明确授权，从而防止滥用并保护外部服务的安全。通过每次调用传递授权密钥和服务器地址，MCP确保身份验证和权限控制的安全，同时避免敏感信息暴露在响应数据中。
此外，MCP支持动态导入和缓存工具列表。智能体首次连接MCP服务器时，会加载工具清单并缓存到模型上下文，后续调用可直接利用缓存，减少等待时间并提升响应效率。
除了以上优势，MCP还拥有更多实用功能。
Responses API也带来其他重要更新：
• 图像生成：开发者能够直接通过Responses API访问最新的OpenAI图像生成模型（例如），并将其作为工具使用。该功能支持实时流式传输，方便在生成过程中预览图像，同时支持多轮编辑，便于逐步调整和完善效果。 • Code Interpreter：新增的Code Interpreter工具支持Responses API，能够执行数据分析、解决复杂数学与编程问题，甚至辅助模型深入解析和操控图像。借助它，模型可以通过运行代码来获得解答，显著提升问题处理能力。 • 文件搜索：文件搜索功能得到加强，不仅能根据用户查询提取文档中的相关内容块加入上下文，还支持跨多个向量库进行搜索，并允许利用数组实现属性过滤，更灵活高效地获取所需信息。
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