百度搜索 AI 开放计划：让应用连接精准流量的秘诀

引言

在人工智能技术深刻改变各行各业的今天，每天都有许多 AI 应用诞生。然而无论是开发者还是用户依然会感到自己的应用鲜有人使用或是需求没有被充分满足。这种情况正说明了为什么我们需要 SEO 流量，而一个能够与 AI 应用直接相关的 SEO 平台更是呼之欲出。百度搜索开放平台推出的AI开放计划，正是这一变革的里程碑式实践。它创新性地提出"双轮驱动"战略：通过 AI 应用和 MCP Server 两种零门槛接入形式，既为轻量级服务提供即时触达用户的通道，又为专业系统搭建起与 AI 深度集成的桥梁。这种开放生态能带来单日上千次访问增量、年省数千万获客成本的实质效益；而 6000 余个 MCP Server 构建的"能力矩阵"，更让数据库查询分析、地图导航等复杂任务变得像对话般简单。让流量红利惠及每个参与者，最终实现"用户需求-开发者服务-百度生态"的黄金三角闭环。

目前百度搜索开放平台提供两种零⻔槛应⽤接⼊形式：AI 应⽤形式和 MCP Server 形式。前者适合随时取用的轻度任务，以便于适时满足用户产生的⼤量的问题需求。而第二种形式则适合已有的应用接入 AI 功能，以便于增强产品竞争力，同时借助百度每⽇数亿的精准搜索流量扶持，高效定位⽬标⽤户。接下来就让我们一起探索它的强大之处。

AI 应用

ProcessOn 以 AI 应用形式深度集成，通过智能算法实现思维导图、流程图、甘特图、鱼骨图、组织架构图及时间轴等多类图形的自动化生成，并具备智能排版与风格优化功能，大幅提升专业绘图效率与视觉呈现效果。

我们试用一下它的竞品分析思维导图和 AI 数学公式的功能。我们只要在右侧输入竞品分析的主题就可以自动生成思维导图。生成结束后可以选择重新生成或是接受结果。

再选择 AI LaTeX 公式，在这里我们可以通过文字生成公式的 LaTex 代码也可以直接通过粘贴截图来识别。

根据第三⽅SEO 综合查询平台显示，接⼊AI 开放计划后，ProcessOn⽹站单⽇访问量增加了⼀倍，绝对增量约 4000 次访问/天。算下来一年就带动了 150 万新⽤户。如果按照现在的行情大约 10-30 元/⼈的成本来算，相当于全年为 ProcessOn 节省 1500-4500 万元。而这之中，并不需要向平台支付任何费用，可以说是一个非常好的 SEO 渠道。

MCP 服务

模型上下文协议 Model Context Protocol（MCP）是一种用于管理和优化机器学习模型推理过程的协议，它可以连接 LLM 应用与外部数据源和工具，动态调整模型的上下文信息来提升模型的适应性和推理效率。它的核心架构如下图。LLM 应用程序通过 MCP 客户端向 MCP 服务器发起请求，服务器检索本地、远程资源并将其返回客户端。这样一来，LLM 应用就具备了资源优化机制，并且支持多模型协作，从而完成复杂任务。目前 MCP 已广泛应用于对话 AI、自动驾驶、物联网等领域。

百度搜索开放平台现已接入 MCP 生态，目前已收录超过 6000 个 MCP Server，涵盖地图服务、开发工具、数据库管理、天气查询等多个领域，降低了 AI 与外部系统集成的门槛，使开发者能够更便捷地调用百度 AI 搜索、图像生成等能力。点击 MCP 广场即可开始检索 MCP 服务。

找到我们需要的 MCP 服务后，按照详情页下方的指南即可安装在本地。

以 SQLite MCP Server 为例，在 Claude Desktop 中按照详情页的安装教程，设置 claude_desktop_config.json 文件，这里要注意替换数据库文件路径。配置完成后 Claude Desktop 将会连接到 SQLite MCP 服务器，然后查询你的本地数据库，最后格式化并展示结果。

创建应用

我们可以在“我的应用”中提交自己的产品。产品分为应用和 MCP 两部分，在各自页面中可以添加相应类型的产品。创建 AI 应用需要提供应用名称和相应的连接以供审核。

创建 MCP 服务则还需额外提供功能描述，为用户提供引导。

双重发现机制

那么百度搜索开放平台如何连接开发者与目标消费者呢？百度有一套创新的智能发现与调度系统，通过双重发现机制实时追踪全网 AI 服务节点，既为终端用户提供全面即时的 AI 服务体验，也为开发者打造了肥沃的生长土壤。该系统借助 LLM 驱动的深度分析流程：在发现阶段，通过多模态语义解析生成领域标签；在评估阶段，由专业模型从质量、时效性、权威性等维度进行严格筛选，最终将优质服务汇入多域索引库。调度环节则以 Planning LLM 为核心中枢，实时整合用户查询、个性化画像及 MCP Servers 能力图谱三重数据，通过"规划-执行-反思"的动态迭代机制优化服务匹配，当某次响应未达预期时可立即切换备选方案。最终由 Organizing LLM 进行智能信息整合，基于语义理解重构多源数据，去除冗余信息并按用户需求调整呈现优先级，确保输出结果既准确易用又贴合个性化场景。这套系统通过持续闭环优化，实现了从海量服务发现到精准智能分发的全链路自动化，使每一次服务调用都能动态适配用户需求与技术资源的最优组合。

总结

百度搜索开放平台的实践揭示了一个清晰趋势：AI 时代的竞争不再是单一技术或流量的比拼，而是生态协同能力的较量。对开发者而言，意味着零成本获取精准流量与技术赋能；对用户而言，则享受到了"搜索即服务"的无缝体验。更深远的是，MCP 协议构建的标准化接口体系，正在形成 AI 时代的"通用连接语言"，使天气预报、法律咨询、数据分析等跨领域服务能像乐高积木般自由组合。当每日数亿次搜索需求与 6000+生态服务实时碰撞，产生的不仅是商业价值，更是推动社会效率整体跃升的数字基建。目前首批内侧申请已开放，大家不妨亲自尝试一下。