实测通过！这款云电脑 MCP，真的可以让你在本地体验 Manus

阅读本文，你将学会如何让 DeepSeek 调用云电脑，模仿真人上网，处理任务并完成需求。

Adolf_Joe

864人浏览 · 2025-04-23 18:31:37

Adolf_Joe · 2025-04-23 18:31:37 发布

阅读本文，你将学会如何让 DeepSeek 调用云电脑，模仿真人上网，处理任务并完成需求。

要论 Manus 的精髓是什么，那想必是让 AI 获得了自动读取网页，像一个真人实习生一样阅读信息并总结关键内容的能力；像真人程序员一样灵活的使用终端，调试代码…你可以在屏幕旁爽爽的当一名监工，看着 AI 给你干活。

这也是大多数普通人眼里 AI 的原本模样 —— 我只需要动嘴，一切活有人搞定。这也是 Manus 为什么会这么火。而当我看到云电脑 MCP 服务后，惊觉人人手搓 Manus 的时代可能真的要来了。不开玩笑，直接上效果图：

左边是一个云电脑，右边是我的命令窗口。我只需要给指令，AI 将自动使用云电脑帮我干活。对，你没听错，AI 已经掌握如何使用电脑上网冲浪了。

除了在线爬虫，它还可以充当论文分析助手。

演示地址：https://xiaoying.wuying.aliyun.com/waiy/waiyShare.html?shareId=4KD3GqExYFrthFMNUu8EeWlu%2BtT4LJC7rARywJp8fivsbZ2ILxb727AWtD378Mbu

充当你的置业顾问，在线分析房价信息并给出建议。

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这一切，全靠 MCP！

什么是 MCP？

这是一个让 AI 大模型更好的学会如何使用工具的协议。MCP（模型上下文协议） 是 2024 年 11 月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。它是一个标准化工具箱，使 AI 大模型能够与外部工具交互，获取信息并完成具体任务。

在传统方法中，用户需要手动复制文本、截图，然后粘贴到 AI 窗口进行交互。而 MCP 通过标准化协议自动化了这一过程，作为 AI 与外部工具的中间层，替代人工操作。

如果把学会一个工具的所有知识装在一个 U 盘里，那么只要给 LLM 插上了这个 U 盘，LLM 自动可以变身这个工具的使用专家，直接开始使用工具干活。

MCP 的工作原理

MCP 由多个 MCP 服务器（MCP Server）组成，每个 Server 负责特定任务，例如：

浏览器操作（如读取网页内容）
文档处理（如编辑和解析本地文档）
代码管理（如操作 Git 仓库）

你就记得一句话完事，只要某个软件支持了 MCP，比如说 Figma， Blender, Photoshop，Excel 或 PPT，那么安装对应工具的 MCP 服务之后，你的 AI 助手马上就学会了这些工具的使用。

但问题来了：当 AI 要执行的任务越来越重（比如 3D 建模、大数据清洗），普通电脑的算力根本扛不住。那么为什么不让 AI 直接学会操作云电脑呢？要算力有算力，还能连带解决数据安全问题。

无影云电脑 MCP 的三个绝佳优势

相比传统 MCP 工具，AgentBay 更像是为智能体开发插上涡轮的加速引擎，优势集中体现在三大核心能力：

1. 弹性算力：开发环境云端即开即用

AgentBay 将开发环境完全托管于云端，按需调度 GPU/CPU，解决本地算力不足的问题：

支持一键创建带显卡的虚拟工作站，预装 PR、AE 等软件
任务结束自动释放资源，按使用时长计费

某游戏公司实测：使用 AgentBay 渲染 3A 场景，成本降低 60%，速度提升 2 倍。

2. 工具即服务：无需配置，开箱即用

AgentBay 提供完整工具链，无需本地安装环境：

内置 Python、命令行、浏览器、文件系统等开发组件
MCP 工具支持一键运行，零代码、零配置上手
快速搭建复杂工作流，极大简化开发流程

一位用户形容：“它把‘调包’这件事做成了平台级服务。”

3. 安全隔离：数据全生命周期可控

为解决云端隐私顾虑，AgentBay 实现了原子级数据隔离：

每个任务运行在独立沙箱中，结束即自动清除数据
所有操作通过 ASP 协议实时投影至本地，数据不上云
支持“阅后即焚”，最大程度保障数据安全

AgentBay 正在重塑智能体开发的基础设施，让开发更轻、更快、更安全。你可以直接在无影 AgentBay 运行带有安全风险的代码，实时查看运行状态。

在云电脑 MCP 中，AI 大模型将接受人类的请求命令，然后自动生成查询/操作指令，像一个真人一样使用内置的浏览器、终端，甚至是基于内置的 Python 环境进行沙盒测试。完成人类的指令或要求，返回结果。你动嘴，它干活。

接下来就进入实际动手的安装和使用环节！无需任何代码即可完成安装和使用！

安装路线图

为了防止你觉得这事太复杂而劝退，这是完整的路线图，并且每个步骤我都会列出进度条。

与把大象关进冰箱的问题一样，在本地用上云电脑 MCP 需要以下几步：

打开电脑
安装 MCP 客户端软件（这一步好比，如果你要开王者，那首先就需要下载并安装好王者荣耀）
申请 DeepSeek API
申请无影 Agent Bay API
安装云电脑 MCP
愉快使用

别晕了我的朋友，我向你保证，你不需要写代码就能根据本篇文档搞定安装和使用。

1. 安装支持 MCP 的客户端 - 进度 40%

本文将用免费的 VS Code + Cline 插件来带你一步步安装，感受你的 AI Agent 时刻。

下载并安装 VS Code。
在 VS Code 的 Extensions（插件）市场搜索并安装 Cline。

配置 AI 模型：
- 选择 DeepSeek 作为模型提供商。
- 去 DeepSeek API 平台 https://platform.deepseek.com/usage 申请一个 API Key，现在官方的服务器已经可以稳定使用了。
- 在 VS Code 里选择 deepseek-chat，输入你在上文中申请的 Key。当然你也可以使用 deepseek-r1，我只是嫌它每次使用工具还要思考一遍，太内耗太慢了。
申请无影 Agent Bay API

访问阿里云无影 Agent Bay。网址 https://agentbay.console.aliyun.com/service-management

点击创建 API Key。

在配置资源选择镜像。你可以在当前页面看到本地 MCP 服务的信息，复制后续备用。

OK，前置环节准备成功。接下来正式进入 MCP 的配置环节。

安装云电脑 MCP - 进度 80%

SSE 远程安装（推荐）

使用 SSE 远程安装 MCP 的方式的优势在于直接安装，无需在本地安装开发依赖环境。

在 Cline 内点击 MCP Server 按钮，打开 MCP Server Remote Servers。

Server Name 填写 wuying_mcp_server。
Server URL 填写 https://agentbay.wuying.aliyun.com/sse?APIKEY=YOUR_API_KEY。记得替换为你在上文中申请的阿里云无影 API Key。

根据官方文档，如果希望下次保留相关配置或环境，请在上述代码中添加EXTERNALID参数。示例： https://agentbay.wuying.aliyun.com/sse?APIKEY=YOUR_API_KEY&EXTERNALID=user001。

点击 Add Server 即可启用。为了避免和其它 MCP 服务混用，建议在 Installed 页关闭其它服务。

手动方式（可选）

如果你已经远程安装云服务 MCP，就不用看这一部分内容了。

参考下图，进入 Cline MCP 服务的配置页。

点击后左侧会跳出一个文件编辑页，这是控制 Cline 所能够访问的 MCP 服务配置页。你可以直接复制并粘贴以下代码：

{
  "mcpServers": {
    "wuying-agentbay-mcp-server": {
      "args": [
        "-y",
        "wuying-agentbay-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "APIKEY": "YOUR_API_KEY" # 替换为你自己的 Key
      },
      "command": "npx"
    }
  }
}

当你完成这一切后，恭喜你已完成 MCP 服务的安装！

4. 测试云电脑 MCP - 进度 100%

在对话框中选择 DeepSeek，发起一个对话：我想在杭州西湖区买一套学区房，预算500万左右，房龄要求20年以内，请根据地图软件和社交媒体的内容，详细分析地段、学校、交通等购房因素，生成一份学区房购房指南。为了便于我观察，执行任务的时候打开无影云链接，这样我能看到你的运行情况。
AI 自动调用云电脑 MCP，并使用其中的浏览器进行查询。你可以点击它自动生成的无影云链接，在线查看任务的运行情况。