本文重點：
- 模型上下文協議 (MCP) 是一種由 Anthropic 開發的開放標準，旨在為 AI 模型與外部數據源和工具建立統一的溝通橋樑，如同 AI 界的 USB。
- MCP 採用客戶端-伺服器架構，標準化 AI 模型與各式外部資源的連接方式，降低整合複雜度，提升互操作性。
- 透過 MCP，AI 應用程式能安全且高效地存取本地及遠端資料，擴展功能，實現更強大的 AI 代理和自動化工作流程。
- MCP 不僅簡化 AI 整合，更促進 AI 生態系統的發展，降低供應商鎖定風險，並推動更小巧、更高效 AI 模型的發展。
- 儘管 MCP 仍處於早期階段，但已獲得 OpenAI、Microsoft 等科技巨頭的支持，展現其成為 AI 互操作性標準的巨大潛力。
你有沒有覺得現在的 AI 模型，很像厲害的學者，但書房裡卻只有書本，沒辦法直接連上網路查資料？ 雖然大型語言模型 (LLM) 這幾年超火紅，功能強大，但它們就像一座座孤島，很難跟外部世界即時互動，應用上就受到了限制。為了打破這個僵局，Anthropic 公司推出了模型上下文協議 (MCP)。這個 MCP 就像是幫 AI 模型裝上了 USB-C 連接埠，讓它們能用統一的方式連接各種外部資源。這不只是技術上的進步，更可能像 USB-C 一樣，為整個 AI 生態系統帶來革命性的發展！
什麼是模型上下文協議 (MCP)？AI 界的 USB-C 通用連接埠
模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP)，是由 AI 公司 Anthropic 在 2024 年 11 月發布的一個開放標準 1。 簡單來說，MCP 的目標就是要解決現在 AI 模型在連接外部資料和工具時遇到的麻煩，建立一套通用又標準的溝通方式。
想像一下，你家的電腦要連接印表機、滑鼠、隨身碟，如果每個裝置都要用不同的接頭，是不是會很崩潰？ MCP 就像是 AI 界的 USB-C，要替 AI 應用程式打造一個通用連接埠。就像 USB-C 統一了各種電子裝置的連接方式，MCP 想要統一 AI 模型和外部世界的資料交換方式，讓它們可以真正地互聯互通。
過去，如果想讓 AI 模型 (像是 ChatGPT 或 Claude) 連接外部資訊，例如即時資料庫或線上 API，就像是要為每種服務量身打造不同的插頭和線路。這樣做不只花時間又費力，之後的維護和相容性也是一大問題。 MCP 的出現，就是要終結這種混亂的局面，提供一個統一的介面，讓 AI 模型可以用標準的方式，跟各種不同的外部資源溝通。
MCP 的價值與優勢：打破數據孤島，釋放 AI 潛能
MCP 就像是幫 AI 模型打通任督二脈，讓它們的能力大爆發！它主要有以下幾個厲害的地方：
- 整合更簡單，開發成本降低： 就像 USB-C 讓電子產品連接變得超簡單，MCP 的標準化協議，讓 AI 開發者不用再為了不同的資料來源和工具，開發客製化的整合方案。
- 提升互操作性，促進生態系統發展： MCP 是一個開放的協議，鼓勵大家都來用，就像大家一起講同一個語言，溝通就更順暢！這樣就能建立一個互聯互通的 AI 生態系統。 在這個生態系統裡，不同的 AI 模型可以更容易地共享和使用各種外部資源，打破資料孤島，讓資源能更有效利用，創造更大價值 2。
- 增強 AI 功能，拓展應用場景： 有了 MCP，AI 模型可以輕鬆連接各種外部資源，像是即時資料庫、API 服務、檔案系統等等，獲取更豐富的背景資訊，就能執行更複雜、更實用的任務。舉例來說，AI 助手可以即時查詢庫存資訊，幫電商客服省下不少時間；或是分析最新的市場數據，協助投資人做決策！
- 降低被供應商綁架的風險，提升靈活性： MCP 是一個agnostic (模型不可知) 的協議，就像 USB-C 不管哪家廠牌的手機都能用。企業可以更自由地選擇不同的 AI 模型供應商，不用擔心換了模型就要重新整合外部資源。 這樣就降低了對單一供應商的依賴，讓企業在 AI 技術應用上更有彈性和自主權。
- 促進更高效 AI 模型的發展： MCP 的出現，也可能讓 AI 發展走向更精巧、更有效率的方向。 未來，企業可能不需要追求打造超大型、什麼都懂的 AI 模型，而是可以利用 MCP，讓小型的模型也能透過即時存取外部資源，獲得所需的資訊和能力。這樣就能降低模型訓練和部署的成本，讓更多人能用得起 AI。
- 提升安全性，保護資料隱私： MCP 協議內建安全機制，像是採用 OAuth 2.0 身份驗證標準，確保 AI 模型在安全可控的環境下存取外部資源，降低資料外洩的風險。 而且，MCP 伺服器可以自行管理資源的存取權限，不用把 API 金鑰等敏感資訊交給 LLM 供應商，安全性更上一層樓。
MCP 的運作原理：客戶端-伺服器架構，標準化訊息傳輸
MCP 的運作方式，就像我們平常上網瀏覽網頁一樣，採用 客戶端-伺服器 (Client-Server) 架構 3。
- MCP 客戶端 (MCP Client)： 通常是 AI 模型本身，或是使用 AI 模型的應用程式。它就像瀏覽器一樣，負責發出請求，並接收伺服器回傳的結果。
- MCP 伺服器 (MCP Server)： 就像網站伺服器一樣，負責提供特定的資源或功能，例如資料庫、搜尋引擎、檔案系統、API 服務等等。伺服器收到客戶端的請求後，會執行相對應的操作，再把結果回傳給客戶端。
簡單來說，運作流程就像這樣：
- AI 模型 (MCP 客戶端) 發出請求： 當 AI 模型需要外部資訊或功能時，會向 MCP 客戶端發出請求。 比如說，當使用者問「今天天氣如何？」時，AI 模型就會知道需要查詢外部天氣資訊。
- MCP 客戶端與 MCP 伺服器溝通： MCP 客戶端會根據請求內容，判斷要連接哪個 MCP 伺服器，這邊你可以串接各式伺服器 (例如：天氣資訊伺服器)。 然後用 JSON-RPC 2.0 這種共通的語言，透過標準輸入輸出 (Standard Input/Output) 或基於伺服器發送事件 (Server-Sent Events, SSE) 的 HTTP 通訊機制，向伺服器發送請求。
- MCP 伺服器處理請求並返回結果： MCP 伺服器收到請求後，會先確認客戶端的身份 (例如：OAuth 2.0)，確定它有權限存取。 接著，伺服器會執行請求的操作 (例如：查詢天氣資料庫)，並把結果用 JSON-RPC 2.0 格式回傳給 MCP 客戶端。
- AI 模型整合結果並生成回應： MCP 客戶端收到伺服器回傳的結果後，會把資料交給 AI 模型。 AI 模型會把外部資訊整合到它的回答中，最後產生使用者看到的答案，例如：「今天天氣晴朗，氣溫攝氏 25 度。」
MCP 伺服器主要提供三種功能：
- 資源 (Resources)： 提供資料存取能力，像是資料庫、檔案系統、網頁內容等等。
- 工具 (Tools)： 提供功能調用能力，像是發送郵件、執行程式碼、控制外部設備等等 (類似 Function Calling)。
- 提示 (Prompts)： 提供預先設定好的提示或範本，幫助 AI 模型更好地完成特定任務。
MCP 與 Function Calling 的區別：標準協議 vs. 功能機制
你可能會想，MCP 跟現在很流行的 Function Calling (功能調用) 技術有什麼不一樣？ 雖然它們的目的都是為了擴展 AI 模型的功能，但本質上還是有差別的：
- MCP 是一種標準協議： MCP 的重點在於建立一個開放的溝通協議，定義 AI 模型和外部資源之間訊息交換的標準格式和流程。 它關注的是如何建立連接、如何溝通，目標是讓不同的系統可以互相操作 4。
- Function Calling 是一種功能機制： Function Calling 比較像是 AI 模型自己內建的一項技能，讓模型可以判斷什麼時候需要呼叫外部函數，並且產生呼叫函數需要的參數。 它關注的是 AI 模型本身的能力，讓模型可以更靈活地與外部世界互動。
簡單來說，Function Calling 是 AI 模型學會了「說外語」的能力，而 MCP 則是建立了一條「國際通道」。 Function Calling 可以搭配 MCP 使用，讓 AI 模型透過 MCP 這個標準化的管道，更有效率地使用外部工具和服務。
MCP 的應用場景：從 AI 助手到自動化工作流程
MCP 的應用範圍非常廣泛，只要是需要 AI 模型與外部世界互動的場景，幾乎都能派上用場，例如：
- AI 助手與聊天機器人： 讓 AI 助手可以存取使用者的行事曆、郵件、雲端硬碟等個人資料，提供更個人化、更實用的協助。 像是 AI 助手可以根據你的行程安排會議、幫你查詢最新的郵件、或是在雲端硬碟裡找檔案，變成你的超級個人助理。事實上，過去也有不少n8n agentic workflow能過做到，但是mcp能夠更輕鬆、快速地完成這件事。
- AI 驅動的 IDE (整合開發環境)： 如果把 MCP 整合到 IDE 裡面，讓 AI 模型可以存取程式碼倉庫、開發工具、API 文件等資源，幫助開發者更有效率地寫程式、測試和部署。 像是 AI 可以自動完成程式碼、幫忙debug、或是根據 API 文件自動產生程式碼片段，讓開發效率大大提升。
- 自動化工作流程： 利用 MCP 連接企業內部的各種系統和外部服務，打造自動化工作流程，提升工作效率。 像是自動化客服系統可以透過 MCP 即時查詢訂單狀態、處理退款申請；自動化報表系統可以透過 MCP 從資料庫抓取數據、自動生成分析報告，讓企業流程更順暢。
- AI 代理 (AI Agent)： MCP 是打造自主 AI 代理的關鍵基礎。 透過 MCP，AI 代理可以跟各種環境和工具互動，感知環境變化、自己做決策、並執行任務，實現更複雜的自動化任務 5。 像是 AI 代理可以自動監控網路安全威脅、管理智慧城市的交通系統、或是進行科學研究實驗，應用潛力無窮。
如何開始使用 MCP？開發與工具
如果你是開發者，想開始嘗試 MCP，可以從這幾個方向著手：
- 開發 MCP 伺服器： 你可以根據自己的需求，開發 MCP 伺服器，提供特定的資源或功能給 AI 模型使用。 Anthropic 提供了多種程式語言的 SDK (軟體開發工具包)，讓開發者可以快速建立 MCP 伺服器。 現在已經有一些開源的 MCP 伺服器可以參考，像是可以連接 PostgreSQL、MySQL 資料庫、Git 倉庫、檔案系統等等的伺服器，現在已有陸陸續續的服務加入。
- 開發 MCP 客戶端： 如果你想把 MCP 整合到自己的 AI 應用程式裡，可以開發 MCP 客戶端，讓你的應用程式可以跟 MCP 伺服器溝通。 Anthropic 也有提供 MCP 客戶端的 SDK。
- 使用現有的 MCP 工具： 目前已經有一些工具可以幫助開發者更方便地使用 MCP，像是 Cursor 和 Claude Desktop。 這些工具已經內建了 MCP 客戶端，而且預先設定好了一些常用的 MCP 伺服器連接，讓使用者可以快速體驗 MCP 的功能。 另外，還有 MCP Inspector 等工具，可以幫助開發者debug 和排除 MCP 的問題。
MCP 的未來展望：邁向更開放、更智慧的 AI 生態系統
雖然 MCP 還在發展初期，但它的潛力已經非常驚人。 隨著越來越多科技公司和開發者加入 MCP 生態系統，我們有理由相信，MCP 將在未來的 AI 發展中扮演越來越重要的角色。
MCP 未來的發展方向 可能會包括：
- 更普及的應用： 隨著 MCP 生態系統越來越成熟，預計會有更多 AI 模型、應用程式和服務開始支援 MCP 協議，讓它成為 AI 互操作性的標準。
- 更豐富的功能： 未來 MCP 協議可能會持續擴展，加入更多功能，像是標準化的服務發現機制、更完善的安全機制、以及支援更多種類的資源和工具。
- 更完善的生態系統： 期待看到更多開源的 MCP 伺服器、客戶端工具，以及社群資源出現，一起打造一個更蓬勃發展、更開放、更協作的 MCP 生態系統。
總之，模型上下文協議 (MCP) 的出現，不只是一個新的技術協議，更代表著 AI 開發模式的轉變。 它預示著 AI 技術正從過去的單打獨鬥，走向 互聯互通、合作共榮 的新時代。 就像 USB-C 為電子裝置帶來了統一和便利，MCP 有望為 AI 應用程式帶來更強大的功能、更廣闊的應用場景，以及更蓬勃的發展前景。 讓我們一起期待 MCP 在未來 AI 領域帶來更多驚喜吧！
CoL.ai 觀點
看完這篇文章，你是不是也覺得這個 MCP 有點意思？ 我們認為，MCP 真的是替 AI 發展開了一扇窗，讓 AI 模型不再只是活在自己的世界裡，而是能真正地跟外部世界連結。 就像 USB-C 改變了我們使用電子產品的方式，MCP 有機會讓 AI 技術更普及、更實用，應用場景也會更加多元。
雖然 MCP 現在還在發展初期，但已經看到 OpenAI、Microsoft 這些科技巨頭都表示支持，可見大家都很看好它的潛力。 未來，如果 MCP 真的成為 AI 界的通用標準，肯定會加速 AI 技術的創新和應用。
所以，下次聽到人家在講 MCP，別再覺得霧煞煞啦！ 記住，它就是 AI 界的 USB-C，一個小小的連接埠，卻可能帶來 AI 發展的大躍進！ 你對 MCP 的未來發展有什麼想法呢？ 歡迎留言跟我們分享，一起保持對 AI 新技術的好奇心吧！
