麦格劳希尔宣布将通过 MCP 向微软 Copilot 开放授权教材内容

2026 年 10 月 29 日，美国教育出版商麦格劳希尔（McGraw Hill）宣布，将通过 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），让 Microsoft 365 Copilot 能够访问其获得授权的课程内容。[1]

根据公告，使用相关课程资源的学校、教师和学生，未来可以直接在 Copilot 中总结、翻译和改编教材内容，并据此生成学习资料、教案和其他教学资源。涉及的内容覆盖 K–12 基础教育、高等教育和职业学习等领域。

这项功能计划于 2027 年初启动有限测试，面向拥有相应教材授权及 Microsoft 365 Copilot 许可的教育机构客户。

麦格劳希尔官网公告，2026 年 10 月 29 日。[1]

麦格劳希尔此前已经推出过 AI Reader、Sharpen、Learning Studio 等 AI 学习工具。这次合作有些不同：它开始尝试让自己的教材内容进入外部的通用 AI 助手，由 Copilot 来完成一部分内容使用和教学辅助工作。我觉得，这条新闻值得关注的不只是麦格劳希尔与微软的合作，而是教育出版商正在尝试一种新的内容交付方式。

一、从教育软件内置 AI，到教材成为 AI 可调用的内容

过去几年，教育出版商一直在把 AI 加入自己的数字产品。麦格劳希尔拥有教材、课程资源和数字学习平台。学生可以在其产品中阅读、学习、完成练习，教师则可以使用相应的教学资源和管理工具。随着生成式 AI 发展，这些产品陆续增加了内容总结、学习支持、写作反馈等能力。

这种模式的基本结构是：**用户进入教育产品，在产品内部使用 AI。**而这次麦格劳希尔准备尝试另一种方式：用户留在自己常用的 AI 助手中，通过接口使用教育出版商提供的专业内容。

例如，一位大学教师使用麦格劳希尔的教材授课，平时也使用 Microsoft 365 Copilot 处理文档、邮件和其他工作。准备下周课程时，他希望根据教材中的某个章节制作课前阅读材料，整理主要概念，再针对不同基础的学生准备几组复习资料。

过去，他可能需要先进入教材平台查看内容，再把相关信息整理到自己的工作环境中，借助 AI 完成后续任务。按照这次公布的产品方向，教师未来可以直接在 Copilot 中围绕已授权的课程内容提出要求，由 Copilot 调用教材资源，协助完成材料制作。

对学生来说，也可能出现类似的变化。学生在 Copilot 中讨论课程问题时，可以结合自己正在学习的指定教材，而不只是依赖模型已有的通用知识。这让教材内容从原来相对独立的数字产品中，进入了更广泛的 AI 工作环境。

麦格劳希尔在公告中强调，这种方式能够让教师和学生在已经使用的数字生态中访问课程内容，同时继续保护出版商及作者的权益。[1]

这里的授权关系很重要。教育出版商提供的不是一批可以任意复制和使用的开放文档，而是与特定教材、课程和客户许可相关联的内容。

因此，这项合作并不是简单地把教材上传给 Copilot。麦格劳希尔需要把自己的内容授权体系，与外部 AI 产品的访问方式连接起来。

如果这一模式逐渐成熟，教育出版商的内容就可以通过更多产品和入口被使用，而不一定要求用户始终停留在出版商自己的软件界面中。

二、通用 AI 为什么还需要专业教材？

MCP 是一种让 AI 应用连接外部数据、工具和服务的开放协议。[2]通过 MCP，AI 助手可以访问外部系统提供的信息，也可以在获得权限时调用相应的工具能力。

例如，一个 Agent 可以通过 MCP 查询数据库、搜索资料，或者操作其他软件中的对象。在麦格劳希尔与微软的合作中，MCP 承担的主要作用，是把出版商的课程内容连接到 Copilot。

从产品结构上，可以看到三个相对独立的部分：

• Copilot 提供用户入口、模型能力和任务处理环境。
• 麦格劳希尔 提供教材、课程内容及相应的授权服务。
• 教育机构 采购课程与软件许可，并管理教师和学生的使用权限。

这种分工背后有一个值得思考的问题：为什么通用 AI 已经能够解释各种知识，微软还需要引入专业教育出版商的内容？

我觉得原因在于，教材的价值不只是其中包含的知识。一套教材通常对应特定课程、教学目标和学习阶段。它会决定哪些概念应该先出现，哪些知识需要在已有基础上展开，以及不同内容之间怎样形成相对完整的学习路径。

同样是学习函数，中学教材与大学教材的教学目标、知识基础和展开方式并不相同。即使面对相同的数学概念，不同教材也可能采用不同的编排方式、例题和教学重点。

通用大模型能够解释函数的定义，也能够生成大量相关练习。但当教师要求“按照这门课程当前使用的教材，为下周的教学制作学习材料”时，任务就不再只是生成一般性的数学知识。它需要知道课程采用哪一本教材、正在学习什么章节，以及这一部分内容在整个课程中处于什么位置。

麦格劳希尔提供的，正是这类具有明确课程背景的专业内容。

而且，出版商还需要长期维护这些内容。教材可能根据课程标准、学科进展和教学需要更新，配套资源也可能持续变化。对于 AI 助手来说，能够访问这些由专业机构维护的课程材料，就多了一个与实际教学保持联系的内容来源。

这可能是教育出版商在通用 AI 时代仍然具有重要价值的原因之一。

未来，当模型解释一般知识的能力越来越接近，教育产品之间的差异，可能更多来自它们能够连接哪些专业内容、教学资源和真实教育系统。

三、麦格劳希尔与微软正在形成怎样的产业分工？

从麦格劳希尔的角度看，这次合作也反映了教育出版商面对通用 AI 产品时的一种选择。过去，出版商通常同时提供内容和使用内容的软件。

学生通过出版社的数字平台阅读教材、完成练习，教师通过相应系统管理课程和教学资源。出版社既拥有内容，也直接提供用户使用的产品入口。

但随着通用 AI 助手进入日常工作和学习，这种关系可能发生变化。

对于教师来说，如果已经习惯使用 Copilot 处理文档、整理资料和准备教学内容，那么在 Copilot 中直接调用教材，可能比在多个软件之间切换更加方便。

对于微软来说，接入专业教材能够让 Copilot 从一般性的知识问答，进一步进入具体课程和教学任务。

双方的合作建立在各自不同的能力之上。微软拥有通用 AI 助手、模型能力，以及 Microsoft 365 已经形成的工作环境。

麦格劳希尔拥有教材、课程资源、内容授权体系，以及与教育机构长期建立的合作关系。微软不需要从头编写一套覆盖各学段、各学科的教材，麦格劳希尔也不需要独自承担通用 AI 助手和办公平台的全部开发工作。

两者通过接口组合，让教师和学生能够在一个产品中使用来自另一个系统的专业能力。

这让我想到此前在《200 万份积分、416 所高校、1176 个校园 Skill：开学季 AI 在抢什么？》中讨论过的一种产业形态：通用 Agent 提供模型、任务执行和用户入口，教育企业提供课程内容、专业知识、评价工具和具体服务。麦格劳希尔与微软的合作，让这种分工有了一个更具体的案例。

不过，这种合作也会改变教育出版商需要考虑的问题。过去，出版社主要希望用户进入自己的平台，使用教材及其配套服务。现在，它还需要考虑怎样让自己的内容在外部 AI 产品中保持价值。

如果教师和学生越来越习惯从 Copilot 开始工作，出版社与用户之间的关系会怎样变化？

一方面，通用 AI 助手可能为出版社带来新的使用渠道。用户无需频繁切换产品，就可以使用已经获得授权的教材资源。

另一方面，教师和学生的日常交互可能更多发生在 AI 助手中。出版社虽然仍然拥有内容，却未必直接掌握用户使用内容的完整过程。

这会让内容授权、用户关系和商业收益的分配变得更加重要。

例如，未来使用 AI 调用教材，是继续包含在原有的教材许可中，还是需要单独支付费用？如果 Copilot 生成了基于教材的学习材料，用户能够怎样保存、修改和分享？出版社又怎样判断自己的内容在哪些教学场景中发挥了价值？这份公告没有说明具体的收费与收入分配方式。

但从长期来看，教育出版商可能需要重新考虑自己的产品定位。它仍然可以经营完整的数字学习平台，同时也可以将部分内容和服务作为独立能力，通过接口提供给其他 AI 产品。

对于拥有大量专业内容的教育企业来说，这可能成为原有软件和内容业务之外的一种新发展方向。

四、从教材内容到课程操作，教育软件开始向 Agent 开放能力

就在麦格劳希尔发布公告的两天前，企业学习平台 Intellum 于 10 月 27 日推出了 Evolve MCP。[3]

Evolve 是一款课程制作工具，主要用于企业员工培训、客户教育和合作伙伴学习等场景。

通过这次发布的 MCP 能力，课程作者可以在 Claude、ChatGPT、Gemini 或 Copilot 等 AI 助手中，直接创建和修改 Evolve 中的课程。

例如，企业更换了产品名称，课程作者可以让 AI 助手找到相关培训课程中的旧名称并统一更新。修改直接写回 Evolve，作者仍可在原有编辑器中检查和调整。[3]

如果把这条新闻与麦格劳希尔的公告放在一起，会发现两家公司开放了两种不同的能力。

麦格劳希尔让 AI 助手能够访问专业课程内容。

Intellum 则让 AI 助手能够操作专业课程制作工具。

前者主要提供内容，后者进一步提供可以执行的操作。

过去，我们讨论教育 AI，常常关注模型能否生成教案、题目、课件和教学活动。现在，AI 生成内容之外，又出现了另一种可能的工作方式。

教师或课程设计人员可以通过 Agent 访问课程资源，再由 Agent 调用专业工具，完成材料制作、课程修改和内容维护等实际工作。在这种结构中，通用 AI 助手可以承担任务理解和组织的工作，专业教育系统则继续提供它们长期积累的内容、工具和业务能力。

不同教育软件也可能根据自身优势，开放不同类型的服务。教材出版商提供授权课程内容，课程制作平台提供编辑能力，学习管理系统提供课程组织和学习记录，评价系统负责经过认可的测评与结果管理。

这些能力原本分散在不同软件中，用户需要进入相应的平台完成任务。随着 Agent 和接口的发展，它们开始有机会围绕用户的具体目标重新组合。

从教育企业的角度看，未来产品需要考虑的，可能不只是怎样设计一个更完整的用户界面，还包括怎样让自己的专业能力被其他 AI 系统可靠地调用。而从学校和教师的角度看，这种变化可能让教学工作拥有更灵活的工具组合方式。教师可以根据具体课程和教学需要，选择内容来源、组织工作流程，并在关键环节保留专业判断。

这也为教育软件行业带来了新的竞争关系。过去，教育软件公司主要围绕具体教学场景开发产品，争取用户进入自己的平台。

未来，一些企业仍然会经营独立的产品入口，另一些则可能把课程内容、专业工具或业务服务开放给通用 Agent。也可能有企业同时采用两种方式。

谁直接服务用户，谁提供专业能力，谁维护权威内容与正式记录，这些原本集中在教育产品中的职责，可能逐渐被重新分配。

这两条新闻展示了教育软件行业正在出现的一种变化：内容、工具与用户入口，开始有机会由不同的产品分别提供，再通过 Agent 组合起来。

对教育出版商而言，问题也随之发生了变化。过去主要考虑的是，怎样把教材和学习工具做成用户愿意使用的产品；现在还需要考虑，怎样让自己的专业内容成为其他 AI 产品愿意调用、用户愿意持续付费的能力。

对通用 Agent 来说也是一样。它可以拥有模型、用户入口和任务执行环境，但如果希望深入正式的教育体系，仍然需要课程内容、专业服务、教学记录和评价体系的支持。

两者之间的合作与竞争，可能会成为未来教育 AI 产业发展中一条值得持续观察的主线。

资料来源

[1] McGraw Hill. McGraw Hill Announces Agentic AI Education Plugin for Microsoft Copilot，2026 年 10 月 29 日。

[2] Model Context Protocol. What is the Model Context Protocol (MCP)?，官方技术文档。

[3] Intellum. Intellum launches Evolve MCP: Build and update courses from the AI assistant you already use，2026 年 10 月 27 日。

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