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MCP（Model Context Protocol）介紹

·#Model Context Protocol#AI架構#數據整合#開放標準

一、什麼是 MCP？

定義與簡介：

MCP 的全稱是 Model Context Protocol，即「模型上下文協定」。

它是一種由 Anthropic 公司在 2024 年底推出的開放標準協定，用於促進 AI 模型與其所需的上下文資訊之間的協作 。簡而言之，MCP 規範了應用程式如何向大型語言模型（LLM）提供執行任務所需的外部資訊，被譽為 AI 應用的「USB-C 介面」——就像 USB-C 提供了統一的設備連接標準，MCP 也提供了統一的方法將 AI 模型連接各種不同的資料來源和工具 。

背景與目標：

為何會提出 MCP？背景在於傳統的 AI 助理（如 ChatGPT、Claude 等）雖然擅長對話與文字生成，但天生限制是無法直接存取訓練資料之外的即時資訊或外部工具 。

想像你請 AI 助理查詢天氣或整理電腦上的文件，如果沒有外部連接能力，AI 如同「閉著眼睛飛行」──只能依賴過往訓練知識回答，要不是說不知道，就是給出過時甚至錯誤的資訊 。這種資訊孤島現象使 AI 功能大打折扣，也造成模型通信與上下文管理效率低下。MCP 正是在這樣的背景下誕生，目標是搭建AI與外部世界的橋樑，統一 AI 模型與資料源交互的標準 。透過 MCP，AI 助理不再孤立無援，而是能安全、高效地取得所需的上下文資訊，進而產生更相關、更精確的回應 。

二、MCP 的技術原理

MCP 架構示意圖：

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透過類似 USB 集線器的方式，讓 AI 主機（例如 Claude 桌面應用）透過 MCP 用戶端連接多個 MCP 伺服器，以存取遠端服務（如 Slack、Gmail、Google 日曆等）或本地資料源 。圖中將 MCP 類比為筆電上的標準連接埠，MCP 伺服器如同各種外接裝置。

核心運作方式：

MCP 採用了典型的客戶端-伺服器（client-server）架構 。在這種架構下，

存在三個重要角色：

  • 首先是 MCP 主機（Host），也就是發起請求的 AI 應用本身（例如內建在 IDE 中的 AI 助理或 Claude 桌面應用） 。
  • 其次是 MCP 用戶端（Client），它作為橋樑運行在主機內部，與每一個目標資料源對應的 MCP 伺服器保持一對一連接，負責將主機的請求轉發給對應伺服器並回傳結果，同時確保通訊的安全與隔離 。
  • 最後是 MCP 伺服器（Server），指的是那些輕量級程式，直接對接實際的資料來源或工具，並按照 MCP 標準對外暴露功能 。

MCP 伺服器可以連接各種本地或遠端的資源（例如檔案系統、資料庫、第三方API等），處理來自用戶端的請求並返回所需的資訊 。透過這種主機-用戶端-伺服器的分工，MCP 充當協調者，在 AI 模型與外部工具/資料源之間建立起雙向且高效的資訊溝通機制。

值得一提的是，MCP 採用輕量的 JSON-RPC 2.0 通訊格式，以標準化訊息交換方式確保不同平台之間互通 。

整體而言，MCP 不直接執行具體業務邏輯，而是像橋樑一樣在背後管理數據流轉與上下文處理，讓 AI 模型隨需取得正確的資料來回答或執行操作 。

關鍵組件：

在 MCP 架構中，幾個主要模組各司其職地協同運作：

  1. MCP Host 是用戶直接互動的 AI 應用，它提出需要外部資訊或行動的請求
  2. MCP Client 內嵌於主機應用中，維持與特定 MCP Server 的連線，負責通訊與安全
  3. MCP Server 則封裝了實際資料或工具，每個伺服器各自提供一類功能（例如檔案存取、資料庫查詢、網路服務調用等），對應不同的上下文需求 。

此外，依據資料來源性質，還可分為本地資料源（如本機檔案、內部資料庫）和遠端服務（如透過網際網路取得的外部API），MCP 伺服器能夠連接這兩類來源並統一對外提供服務 。

透過這些組件，MCP 在 AI 系統和外部資源之間創建了無縫的資訊流，讓模型獲取到的上下文更完整，而開發者也可以以模組化方式新增或移除資料源，維護起來更靈活。

與其他協議的比較：

相比傳統的整合方法（例如為每個新資料源撰寫定製的 API 介面），MCP 在性能和靈活性上都具有明顯優勢 。

傳統 API 整合往往各自為政：每接入一個資料庫或工具就得開發不同的接駁程式，不僅耗時且難維護，而且通常是單向的、一請求一回應的模式。MCP 則提供了一種標準化、即插即用的接口，一次對接，處處通用。AI 模型只需理解 MCP 協定，就能與任何實作該協定的伺服器互動，動態發現並使用各種可用工具 。

例如，在 MCP 下，AI 可以即時發現有哪些新工具上線並加以調用，而傳統方式下往往需要開發者手動更新程式才能支援新工具。這使得 MCP 的靈活性遠高於過去的做法。同時，由於 MCP 自帶雙向通訊能力，允許 AI 實時接收資料並執行操作，提升了整體效率。

當然，在極少數特定場景下，傳統API可能仍有優勢，例如需要對功能精細控制或極致效能時，直接使用專用API可能更適合 。

總的來說，MCP 通過提供統一接口顯著簡化了整合難度，在效能（開發維護效率和模型獲取資訊的時效性）及彈性（支援動態擴充、多工具並用）上都表現出色。

三、MCP 的應用場景

AI與機器學習中的應用：

MCP 的出現為各種 AI 應用場景注入了新的可能。在人工智慧助手、聊天機器人等領域，MCP 允許單一的 LLM 模型協作多個工具，甚至多個模型共同完成複雜任務。

例如，一個智慧助理可以同時透過 MCP 連接資料庫、日曆服務和電子郵件系統，從不同來源獲取資訊，彙整後回答使用者詢問。這實現了以往需要多模型或多系統配合才能完成的任務：MCP 實際上讓不同功能模組形成協作網絡。在 多模型協作 的情境下，開發者甚至可以將其他專門模型（如圖像識別模型或語音識別模型）封裝成 MCP 伺服器供 LLM 調用，使得文字模型也能“看見”圖片或“聽見”聲音，真正達成 AI 模型之間的互補合作。

至於 模型部署，MCP 同樣展現價值——企業在部署大型語言模型時，可利用 MCP 將模型接入內部各種資料系統，而不必將所有資料匯入模型或重新訓練。在這種架構下，模型部署變得更輕量：模型本身保持通用，透過 MCP 動態連接企業現有的資料庫、知識庫或服務，減少了重複訓練和資料同步的成本。

案例分析：

以下是一個運用 MCP 的具體案例，說明其如何實現實時數據處理與模型優化：某金融科技公司（例如 Square 的母公司 Block）將 MCP 整合到其 AI 助理中，用於連接公司內部的業務資料庫和分析工具 。

在傳統方式下，AI 助理無法直接讀取最新的交易數據，往往給出的建議停留在訓練時的舊資訊；

但引入 MCP 後，Block 建立了相應的 MCP 伺服器，實時向 AI 提供當前的交易數據、市場行情等上下文。當財務分析人員詢問「本季度產品銷售表現如何？」時，AI 助理會透過 MCP 即時查詢最新的銷售資料和市場基準數據，然後給出精確的分析報告。

由於資訊獲取是實時的，決策建議更加貼近當下情況，提升了數據處理效率和決策品質 。

同時，在這種架構下，模型也在不斷接觸新數據並調整回應方式，相當於持續進行模型優化：透過外部資訊的補充，模型輸出的準確性和相關性明顯提高。

這個案例展示了 MCP 如何讓 AI 一邊處理即時資料，一邊優化自身表現。

四、MCP 的優勢

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  • 高效率：MCP 帶來的首要優勢就是整合效率的大幅提升 。
    • 對開發者而言，它提供了一個統一的介面來處理各種外部資源，開發人員只需要一次性編寫與 MCP 協定對接的代碼，即可讓 AI 模型使用多種工具。傳統上，每新增一個資料源就要投入時間開發新的接口，而 MCP 的標準化消除了重複勞動。維護上也更輕鬆：由於介面一致，更新協定或新增功能時，不必逐一修改每個整合點。此外，MCP 還能即時調用所需資訊，省去了預先準備大量上下文的步驟，減少了模型輸入的冗餘，從而提高運算和反應的效率。
  • 靈活性：MCP 在靈活度上的優勢同樣明顯。
    • 它讓 AI 系統的功能邊界極大拓展——模型可以依需求連接各種專門工具，執行更多樣化且複雜的任務 。
      • 例如，透過 MCP 接入版本控制系統，AI 助理即可分析程式碼變更；連接即時市場數據，模型能提供高頻金融分析；甚至整合圖像處理服務，AI 也能辨識和分析圖片 。這種可擴充性意味著，只要有新的 MCP 伺服器出現，AI 就能馬上學會新本領，如同插上新的「外掛」一般。相比之下，以往模型的能力受限於訓練內容，而現在則可以動態延展。
      • 另外，MCP 跨平台、跨語言的設計也提高了靈活性：官方提供了多種程式語言的 SDK（如 TypeScript、Python、Java、Kotlin、C# 等）來支援 MCP 。開發者可在各種作業系統與開發環境中實作 MCP，輕鬆整合進現有技術堆疊。這意味著無論是本地應用、雲端服務，抑或是不同廠商的 LLM，都能透過 MCP 協同工作，不受平台侷限。
  • 上下文品質提升：由於 MCP 讓 AI 能夠基於最新的外部資料作答，它有效降低了所謂的 AI “幻覺”現象發生率 。
    • 模型不再僅依賴過去訓練得來的知識，而是可以在回答前透過 MCP 查證相關資訊 。
  • 例如，一個沒有 MCP 的模型可能因知識截止日期而給出過時的答案，但啟用 MCP 後，模型能即時獲取最新可信的數據來源來輔助回答 。因此，回應的可靠性和上下文相關性顯著增強，降低了答非所問或捏造事實的風險。同時，MCP 支援讓模型按需取得用戶個人資訊而非一開始就提取所有資料，這使得模型能提供個人化的結果（例如讀取用戶的行事曆給出提醒）卻不必暴露過多隱私資料，在個人化與隱私保護間達到平衡 。
  • 跨平台運作與整合：MCP 作為開放標準的一大好處是其廣泛的相容性。
    • 它並不鎖定於某一家廠商的生態，而是鼓勵不同系統共同採用。由於採用了標準的 JSON 格式和 HTTP/stdio 等傳輸機制，任何能處理這些標準的環境都可實作 MCP 協定 。實際上，目前已有從桌面軟體、Web 應用到雲端服務等多平台的落地實踐。
  • 例如，Anthropic 將 MCP 支援加入了 Claude 桌面應用，Microsoft 則在其雲端的 Copilot Studio 中支援透過 MCP 連接各種資料源 。開源社群也提供了許多現成的 MCP 伺服器模組，可以無縫串接主流工具和資料庫 。因此，無論開發者使用何種技術堆疊（Python 後端、Node.js 前端、企業內部系統等），都能找到適合的 MCP 實現，將 AI 能力嵌入自己的應用之中而不必推倒重來。這種跨平台的可移植性使 MCP 成為一個連接各領域的靈活樞紐，大大提高了AI方案部署的自由度。

五、MCP 的局限性與挑戰

技術限制：

首先，在高精度控制或極致效能要求的場景，MCP 未必是銀彈。由於 MCP 賦予 AI 一定的自主性去調用工具，在實時交互中難免引入些微延遲和不確定性。如果應用對每一次操作都要求完全可預測且零誤差（例如金融系統的核心交易環節或航空控制系統），那麼讓 AI 模型自由決定何時調用外部工具可能有風險。正如有專家指出的，在這類情況下，傳統緊密耦合的 API 甚至人工制定的流程可能仍是首選 。

此外，MCP 雖然輕量，但終究是在模型與資料源間添加了一層通訊；對於毫秒必爭的應用，這層抽象可能引入些微開銷，需要透過優化傳輸（例如本地直連或高效序列化）來降低影響。

另一項挑戰是上下文邊界：模型的上下文窗口有限，即使 MCP 能取回大量資料，也不能無限制地傳遞給模型。開發者必須設計策略在所需資訊與模型容量間權衡，這對上下文管理提出了更高要求。

實踐與生態挑戰：

MCP 作為一項新興技術，當前仍處於早期階段，這意味著生態系統有待成熟。雖然 Anthropic 和社群已提供了一些預建的 MCP 伺服器範本，但面對五花八門的企業內部系統，難免需要開發客製的 MCP 服務。對中小型團隊而言，學習和實作這一協定需要投入時間，初期的學習曲線可能較陡。

此外，安全性雖是 MCP 設計時考量的重點（例如伺服器自行掌控資源與憑證，提高了安全性 ，但在實際部署中，仍需防範新的安全風險——包含 AI 調用外部工具所引發的未預期行為，或惡意工具偽裝成 MCP 服務進行攻擊等。如何制定權限管理和監控機制，確保 AI 的行為在可控範圍內，是未來的一大課題。

未來改進方向：

面對上述局限，MCP 的設計者和社群也在積極探索改進。技術層面，Anthropic 計劃推出遠端伺服器支持和企業級身份驗證等功能，以補足目前只能本地運行的不足 （早期版本主要在本地主機啟動伺服器，未來將允許方便地連接雲端遠端服務）。隨著更多人參與，可能會出現性能更優化的傳輸方式、針對特殊場景的輕量協議擴充等，讓 MCP 能覆蓋更嚴苛的應用需求。生態方面，我們可以期待產業專用的 MCP 伺服器陸續湧現，例如醫療、金融、教育等領域量身打造的整合方案 。

也許不久的將來，會有提供雲端托管 MCP 服務的商業解決方案（MCP-as-a-Service），降低使用門檻。此外，標準的推廣也需要業界共識與合作——雖然 MCP 有成為「AI 領域的 HTTP 協定」的潛力 , 但仍需時間觀察能否被廣泛接受，畢竟 OpenAI 等其他廠商也在推類似的工具整合能力 。

六、MCP 的行業影響

各行各業的應用現況：

作為一項旨在連接 AI 與外部世界的協定，MCP 自推出以來已在科技、金融等領域產生了初步影響，也引起製造等其他行業的興趣。在科技產業，許多軟體開發相關產品率先整合了 MCP。

比如，Anthropic 自家的 Claude 桌面應用已支援本地 MCP 伺服器，用戶可以將 Claude 連接到自己電腦上的資料和工具 ；多家開發者工具公司（如 Zed 編輯器、Replit、Codeium、Sourcegraph 等）也與 MCP 結合，讓他們的 AI 編程助理能存取程式碼庫、版本控制系統等資訊，提升編程體驗 。甚至軟體巨頭 Microsoft 亦不落人後，已在 Copilot Studio 平台中引入 MCP 支援，使使用者可以直接連接現有的知識伺服器和 API，免去繁瑣的配置 。

在金融領域，MCP 獲得了高度關注。一些先行者已展示出 MCP 的價值：前述的 Block（知名金融科技公司）成功將 MCP 用於連結企業內部資料與 AI 助手，提高了數據處理效率與決策支援能力 ；另一家金融公司 Apollo 也率先把 MCP 整合進其系統中，驗證了 MCP 在企業資料與 AI 應用結合上的效益 。這些案例說明金融行業對 MCP 持樂觀態度，期望藉此改善商業智能和風險控制等應用。

至於製造業等傳統產業，目前公開的 MCP 應用案例相對較少，但可以預見其潛力：未來工廠裡的 AI 代理人可以透過 MCP 接入各種感測器與生產設備資料，實時監控生產線並作出調整；企業的供應鏈管理 AI 也能連上物流與庫存系統，實現更智能的調度。總的來說，MCP 正在從科技圈起步，逐漸向其他行業延伸，雖然不同產業的採用速度各異，但這項技術標準所帶來的「AI 賦能」思路正被廣泛接受。

企業與專家評價：

對於 MCP 的行業影響，許多企業領袖和技術專家給出了積極的評價和期許。Anthropic 在發布 MCP 時就獲得了合作夥伴的響應：Block 首席技術官 Dhanji R. Prasanna 表示：

“MCP 這樣的開放技術是連接 AI 與實際應用的橋樑，確保創新是易於獲取、透明且植根於合作的” 。

這番話突出了 MCP 作為開放標準的重要性：它將 AI 和現實世界連結起來，使創新不再被資料孤島阻礙，並強調了協作生態對技術發展的價值。開源社群的意見領袖也將 MCP 與網際網路發展史作比喻，稱其有望成為 AI 時代的關鍵基石之一 。許多開發者在技術論壇上分享了使用 MCP 的經驗，稱讚它

「大大降低了將 AI 功能融入現有系統的難度」

不用再為每個新工具寫整合代碼，讓AI開發更專注於應用層創新。

而在學術界，一些AI研究者認為 MCP 的標準化思路將推動Agent（智能代理）研究——因為統一的接口有利於搭建起更通用的多智能體系統。當然也有人保持謹慎，指出 MCP 要真正普及需要各大廠商共同支持，不能只是一家公司的倡議。然而截至目前，包括 Anthropic、Microsoft 等重量級玩家的參與已經表明了業界對 MCP 的接受程度：開放、標準化的 AI 通信協定符合產業長遠利益。

綜合來看，MCP 在業界獲得了普遍正面的評價，被視為AI生態發展的里程碑式創新，其帶來的影響正隨著採用者增加而不斷擴大。

七、學習 MCP 的實用建議

資源推薦：如果您對 MCP 感興趣，以下是一些學習和上手的實用資源：

官方文件與規範：首先建議參考 MCP 的官方文件網站 (Model Context Protocol · GitHub)。該站點提供了詳細的使用者指南、協定規範，以及各種教學教程，包括如何建置 MCP 伺服器與用戶端、常見問題解答等。透過閱讀官方文件，您可以全面了解 MCP 的設計理念和技術細節。

簡單實作範例：

為了更直觀地理解 MCP 的實際運作，我們來看一個簡單的例子，說明 AI 助理如何透過 MCP 查詢天氣資訊：

  1. 設定 MCP 伺服器：假設我們有一個提供天氣服務的 MCP 伺服器，它封裝了一個「查詢天氣」的工具（例如整合了公開的天氣 API）。這個伺服器對外提供一個名為 getWeather 的工具，允許輸入城市名稱，返回該城市的即時天氣資料。
  2. AI 主機連接伺服器：我們的 AI 助理（MCP Host）透過內部的 MCP Client 與上述天氣伺服器建立連線。MCP Client 會先向伺服器請求可用的工具清單，確認有 getWeather 這個工具可以使用 。
  3. 發出查詢請求：當使用者問 AI 助理「今天台北的天氣如何？」時，AI 模型識別出需要外部資訊，於是透過 MCP Client 調用天氣伺服器的 getWeather 工具，將「台北」作為參數發送過去。
  4. 伺服器處理並回傳：MCP 天氣伺服器收到請求後，自行去查詢實際的天氣 API（這步對使用者和 AI 模型而言是透明的）。比如伺服器向某氣象資料庫查詢到了台北目前是晴天28°C、降雨機率10%的資訊。然後伺服器將這些結果打包成 MCP 回應，通过既定協定格式返回給 AI 的 MCP Client。
  5. AI 組合回覆：MCP Client 收到天氣資料後，傳遞給 AI 模型。模型隨即將此最新資訊納入回答的上下文，生成對使用者友好的回覆，比如：「目前台北天氣晴朗，約28°C，降雨機率只有一成，很適合外出！」。整個過程中，使用者並不需要關心背後調用了哪些API或資料源，一切都由 MCP 在底層協調完成。

透過上述步驟，我們可以看到 MCP 的實作其實相當直觀：它將原本需要人工查詢的外部資料，以標準化流程自動插入到 AI 模型的決策迴路中。對於想嘗試 MCP 的開發者來說，可以從類似的簡單場景入手——例如，先建立一個可以回傳固定問候語的 MCP 伺服器，讓 AI 去呼叫；或者按照官方教程，使用 Python SDK 建立一個讀取本地檔案內容的伺服器，讓 AI 幫你總結檔案內容。

藉由這些小型實驗，逐步加深對 MCP 客戶端和伺服器溝通流程的理解。當掌握基本用法後，您就能將 MCP 應用到更複雜的專案中，例如整合公司內部多個資料庫、讓 AI 同時具備查資料和執行指令的複合能力等 。