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别死磕 Claude Code 了！Kiro 的“菜谱式编程”才是真正的未来！

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最近在群里潜水，发现一个问题被反复提及：“Coze 和 MCP 到底有啥区别啊？” 这个问题问得特别好，因为它正好点出了当前构建智能体（Agent）的两种主流思路。

今天，我就用一篇大白话文章，帮大家彻底搞懂它俩。

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Coze vs. MCP

一个是“乐高乐园”，一个是“建筑蓝图”

为了让大家秒懂，我先抛出一个核心比喻：

• Coze 就像一个“乐高乐园”。

• MCP 更像一张“建筑设计蓝图”。

是不是有点感觉了？别急，我们一个一个说。

Coze：人人都是 AI 建造师的“乐高乐园”

想象一下，你想盖一座城堡，但你不是建筑师。你走进了乐高乐园，这里有各种各样现成的模块：城墙块、屋顶块、窗户块、小人仔……你只需要拖拖拽拽，把这些模块拼在一起，很快，一座漂亮的城堡就诞生了。

Coze 就是这个乐高乐园。

它是一个平台，一个工具。它的目标是让不懂代码的人也能快速创建和发布自己的 AI 机器人（Bot）或智能体。

在 Coze 里：

• “乐高模块”就是它的核心功能：

• 知识库（Knowledge）：给你的 AI 一本“参考书”，让它能根据你上传的资料回答问题。

• 插件（Plugins）：给你的 AI 一堆“工具”，比如让它能上网搜索、查询天气、浏览新闻。

• 工作流（Workflows）：设定一套“行动路线”，让 AI 能按步骤处理复杂任务，比如“收到简历 -> 提取关键信息 ->存入表格”。

• “拼搭过程”就是它的可视化界面：你不需要写复杂的代码，大部分操作都是点点鼠标、填填表格，非常直观。

• “发布”非常简单：建好的机器人可以一键发布到微信、Discord、Telegram 等社交平台。

一句话总结 Coze：一个让你用“拼积木”的方式，快速、低门槛地创建 AI 应用的可视化平台。

MCP：构建复杂智能系统的“建筑蓝图”

现在，我们不满足于乐高城堡了，我们要盖一座真正的摩天大楼。这时，我们就需要一张建筑蓝含图。这张图纸本身不能住人，但它定义了整栋大楼的结构：哪里是承重墙，哪里是水电管道，需要哪些工种（钢筋工、电工、水管工）协同工作。

MCP（Multi-agent Collaboration Platform/Pattern，多智能体协作平台/模式）就是这张“建筑蓝图”。

它不是一个具体的产品或工具，而是一种思想、一个框架、一种开发模式。它的核心理念是：让多个 AI 智能体像一个专业团队一样协同工作，去完成一个普通 AI 难以完成的复杂任务。

在 MCP 模式下：

• 你不是“拼积木”，而是“组建团队”：

• 你会创建一个“项目经理”Agent，负责拆解任务。

• 一个“研究员”Agent，负责搜集资料。

• 一个“程序员”Agent，负责写代码。

• 一个“测试员”Agent，负责检查代码质量。

• 你需要用代码来实现：你需要亲自编写代码，来定义每个 Agent 的角色、能力，以及它们之间如何沟通、如何传递工作成果。像 AutoGen、CrewAI 这些流行的开源框架，就是帮你实现 MCP 模式的工具集。

• 目标是解决“大问题”：它的应用场景通常非常复杂，比如“帮我写一个完整的市场分析报告”、“自动开发一个网站”等等。

一句话总结 MCP：一种指导你如何用代码组织多个 AI 协同作战，以解决复杂问题的“设计思想”和“开发框架”。

核心区别一览

特性	Coze (乐高乐园)	MCP (建筑蓝图)
它是什么？	一个产品，一个平台	一种思想，一个框架，一种协议
怎么用？	可视化拖拽，低代码/无代码	写代码，定义和编排
适合谁？	所有人，特别是产品、运营、AI 爱好者	开发者，需要定制和解决复杂问题的人
灵活性	相对固定，受平台功能限制	极高，你可以完全自定义一切
目标	快速创建功能明确的聊天机器人	构建能解决复杂、开放性问题的智能系统

我该怎么选？

• 如果你是个小白，想快速体验 AI 的魅力，比如想给自己的社群做个问答机器人，或者做一个能帮你写周报的小助手，毫不犹豫，去玩 Coze！ 它能让你立刻获得成就感。

• 如果你是个程序员，对 AI 的底层逻辑和团队协作充满好奇，想挑战一下让 AI 帮你自动写代码、做研究，那么你应该深入学习 MCP 的理念，并上手一个像 CrewAI 这样的框架。

希望这篇“大白话”能帮你彻底分清 Coze 和 MCP。记住这个比喻：想快速玩转，就去“乐高乐园”Coze；想挑战极限、盖摩天大楼，就拿起“建筑蓝图”MCP。

现在，你知道该从哪里开始你的智能体探险之旅了吗？