MCP（模型上下文協定）是什麼？技術原理解析

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）是一項由 Anthropic 推出的開放標準，用於讓大型語言模型（LLM）與外部資料源和工具建立統一的介面連結​。簡單來說，MCP 就像 AI 應用的 USB-C 接口：提供一種通用且標準化的方式，讓 AI 模型可以安全地存取各種即時的外部資料和服務​。透過 MCP，AI 助手不再局限於訓練期間學到的知識，而是能在需要時即時查詢資訊或執行操作，獲取所需的上下文來產生更相關、精確的回應​。

MCP 的定義與簡介

MCP 全稱為 Model Context Protocol（模型上下文協定），是在 2024 年由 Anthropic（Claude AI 的開發公司）提出並開源的一種標準​。其誕生的背景在於，目前的先進 AI 模型雖然功能強大，但面臨著**「資訊孤島」的困境：模型與外部世界的資料通常是隔離的。如果我們問一個 AI 助手最新的天氣或要它分析一份當前的文件，在沒有外部連線的情況下，它可能只能回答「不知道」或基於舊資訊胡亂猜測。傳統上，開發者需要為每個數據來源撰寫定制的整合腳本，來餵給模型最新的資訊，但這種做法繁瑣且難以維護​。MCP 正是在這樣的需求下應運而生——它旨在標準化** AI 與外部資料來源的溝通方式，打破不同系統間各自為政的碎片化整合​。

透過 MCP，開發者可以使用一套通用協定，讓 AI 助手直接連接各種內容庫、企業工具或開發環境等資料源。Anthropic 開源 MCP 後，廣泛邀請社群共同參與，使之成為一個開放社群主導的標準​。MCP 的目標是克服 LLM 應用只能依賴訓練資料的限制，讓模型在需要時能即時取得相關的上下文資訊並執行更廣泛的任務​。換言之，MCP 為 AI 模型搭建了一座橋樑，將其與外界的**「即時知識」**連結起來，從而提升回答的時效性與相關性​。

MCP 架構概念圖：將 MCP 比作 AI 的「USB-C」接口，AI 應用（右上，如 Claude 等 MCP 主機）經由 MCP 客戶端（client.py）透過統一的連接埠，同時對接多個 MCP 伺服器（左下），每個伺服器連結不同的外部資源或工具（如本地資料、Slack、Gmail、行事曆等）。這樣，AI 模型就能即插即用地訪問各類資料來源。

為什麼需要 MCP？

即使是最強大的 AI 模型，若脫離了外部資訊的支援，其能力仍大受限制。傳統上，我們為每個新增的資料來源都得打造專用的整合方案——每個 API 需要各自的調用介面、認證方法和錯誤處理機制，AI 系統難以通用​。這導致整體架構非常碎片化：不同應用、不同資料庫、不同工具之間缺乏統一標準，想讓 AI 連上新系統就得從頭開發新的「插件」。隨著一個 AI 需要對接的外部服務愈來愈多，維護這些複雜且零散的整合會變得困難且低效​。

MCP 的出現正是為了解決上述痛點。 首先，LLM 模型缺乏即時資訊的問題在 MCP 框架下迎刃而解：如果用戶的提問涉及模型未掌握的新知識，AI 助手可以透過 MCP 去查詢相應的外部資料來源，而不是像過去那樣因不知道而無法作答​。其次，相較於過去每新增一個資料源就得寫一套新代碼，MCP 提供了統一標準來取代繁瑣的單次整合。開發者現在可以針對 MCP 標準構建整合，無需為每種工具各寫各的接駁程式，大幅降低開發和維護成本​。Anthropic 官方表示，MCP 的目的在於以單一協定取代眾多不相容的接口，讓 AI 系統獲取所需資料變得更簡單可靠​。總而言之，MCP 帶來的是可擴充、易整合且即時的AI資料連接解決方案。

Model Context Protocol 的技術原理

MCP 採用了客戶端-伺服器的架構，將 AI 與資料源的互動劃分為明確的角色與流程​。主要涉及三個部分：

• MCP 主機（Host）：發起對外資料請求的 AI 應用本身，例如 Claude 桌面應用、編輯器中的 AI 助理或聊天機器人等。主機內部集成了 MCP 客戶端，用於處理和轉發請求。
• MCP 客戶端（Client）：嵌入在主機應用中的連接器，負責按照 MCP 協定與外部的 MCP 伺服器建立一對一的連線。它將主機的請求打包後發送給對應的伺服器，並接收伺服器的回應再傳回主機​。同時，MCP 客戶端確保通訊的安全性，包括權限驗證和資料格式統一。
• MCP 伺服器（Server）：部署在資料來源一側的輕量程式。每個 MCP 伺服器負責連接一種或一組特定的外部資源（可以是本地檔案系統、資料庫，或網路服務的 API），按照 MCP 標準接收客戶端請求並執行操作，最後將取得的資料或結果以標準化格式回傳給客戶端​。

MCP 系統架構示意圖：一個運行著 MCP 客戶端的 AI 主機（左，下紫色框）可以透過 MCP 協定同時連接多個 MCP 伺服器。每個伺服器都對應並連接到不同的外部資料來源，例如本地資料庫或檔案（右上方的本地資料源 A、B），或經由網路 API 存取遠端服務（右下方的 Remote Service C）​。MCP 客戶端與各伺服器之間保持一對一的持續連線，在整個對話過程中可以多次發送請求、取得回應，彷彿 AI 模型擁有多條數據管道隨時汲取所需資訊。

在這種架構下，當使用者向 AI 提出問題時，AI 主機若「知道」該問題需要外部資訊（例如查詢天氣、存取文件內容等），便由內部的 MCP 客戶端生成一個請求，以 JSON-RPC 等標準訊息格式透過協定發給相應的 MCP 伺服器​。伺服器收到請求後，會與背後對接的資料源交互（例如呼叫某個Web API或查詢資料庫），將取得的結果封裝為預先定義的結構化資料（如 JSON）返回​。AI 主機隨即把這些外部資料納入模型的上下文，使 LLM 可以基於最新資訊來產生回答或執行進一步操作​。整個過程對終端用戶是透明的 —— 他們只會感覺到 AI 助手的回答更加即時且切中要點，殊不知背後模型其實已經通過 MCP 即時查庫或調用工具來輔助自己完成了任務。值得一提的是，MCP 協定還考慮了雙向通信和持續會話的需求。傳統的 REST API 通常是請求-回應一次性結束，而 MCP 的連線是保持狀態的，允許在同一會話中多輪交互​。例如，一個 AI 助手可以先向某個 MCP 伺服器請求數據，稍後根據用戶新的指示再對同一伺服器發起後續請求，過程連貫而不需每次重新建立連線。此外，MCP 還支援能力協商（Capability Negotiation）：在客戶端和伺服器建立連線時，雙方可以交換各自支援的功能列表，以便了解彼此有哪些能力（例如伺服器提供哪些工具接口，客戶端支援哪些資料格式等）​。這確保了不同實作之間的互通性和自適應性：當某伺服器提供的新功能出現時，AI 代理也能通過協商發現並利用它​。

總的來說，MCP 的技術原理透過嚴謹的協定設計（基於 JSON-RPC 2.0 等標準）實現了 LLM 與外部世界的無縫溝通。模型可以在需要時動態取得知識、數據或執行操作，而不是被封閉在自己的語言模型宇宙裡。這為打造更聰明、更實用的 AI 應用奠定了基礎。​

MCP 與傳統模型 API 的差異

雖然傳統的 API 已經在軟體整合領域使用多年，但 MCP 相較於一般的 Web API 或模型 API，有幾個專為 AI 應用設計的明顯差異與優勢：

• 整合範圍：傳統 API 一次通常只能連接一種服務，開發者需要為每個外部系統各自整合；而 MCP 則像一個集線器，一套協定即可橋接多個資料源，讓 AI 模型同時從不同管道獲取資訊​。
• 互動模式：傳統模型 API（如一般 REST 接口）以靜態請求-回應為主，缺乏長連線的概念，每次調用彼此獨立；MCP 支援即時雙向互動，在一個持續會話中可進行多輪資料查詢和工具調用，適合複雜任務的上下文傳遞​。
• 資源發現：傳統方式下，模型不知道有哪些外部工具可用，往往需要開發者硬編流程；而 MCP 協定內建自我描述能力，允許伺服器宣告其可提供的資源與操作，模型代理可以動態探索可用工具清單​。
• 擴充彈性：使用傳統 API 增加新功能時，往往需要重新設計整合；MCP 則採模組化設計，新增一個 MCP 伺服器就如同插上新設備，即插即用，無需改動現有AI應用邏輯​。
• 安全控制：不同服務的 API 安全機制各異（有的用API密鑰，有的OAuth等等），難以一致管理；MCP 則強調統一的存取控制，在協定層面提供驗證與權限管理框架，讓跨多工具的訪問遵循一致的安全策略​。
• AI 專屬設計：傳統 API 並非為 LLM 量身打造，很多資料需要人工解析轉換給模型；MCP 則充分考量 AI 使用情境，標準返回結構化上下文供模型直接使用，並可配合提示模板等功能提升模型對接效率​。
• 文件依賴：傳統 API 需要查閱各自文件來理解用法；MCP 的工具描述和接口定義在協定中自我描述，AI 代理理論上可自行讀取了解如何使用某個 MCP 工具，而不完全依賴人工查看說明​。
• 通訊方式：大多數傳統網路 API 基於無狀態的 HTTP 請求，缺少會話連續性；MCP 採用有狀態連線，並支援多種傳輸層（從本地標準輸入輸出管道到網路協議皆可），提供更豐富的通訊模式​。

綜上所述，傳統模型 API 每對接一個新系統就像搭一條單獨的橋，而 MCP 則是修築一條通用高速公路，讓各種資料源都能匯入同一通道。傳統方式下，整合多個外部資源會導致開發過程複雜且冗長，每個部分可能有各自的格式與規則​；相比之下，MCP 通過提供標準化的接口，使 AI 可以透過單一協定訪問多個工具與服務，大幅降低了整合難度​。對 AI 開發者而言，這代表更快的開發迭代和更低的維護成本；對用戶而言，則意味著更智慧且反應迅速的 AI 助手。

Anthropic 如何運用 MCP？實際案例分享

作為 MCP 的倡導者，Anthropic 自然率先在自家產品中實現了 MCP 的應用。其中最具代表性的就是 Claude AI 的桌面應用（Claude Desktop）。Claude Desktop 已內建對 MCP 的支援，允許用戶通過簡單的設定就將 Claude 連接到本機的各種資料和工具​。例如，使用者可以在設定中註明本地硬碟文件目錄的 MCP 伺服器，Claude 之後便能透過 MCP 存取該目錄下的文件內容；又或者配置一個瀏覽器控制的 MCP 伺服器，Claude 就能幫你打開網頁並讀取其中資訊。這種桌面級的 MCP 支援，使得非技術用戶也能輕鬆將 AI 助手擴展到自己日常使用的工具和檔案系統上​。

除了 Claude 桌面版，Anthropic 還開源並提供了一系列預構建的 MCP 伺服器範例，涵蓋各種常見的資料來源​。官方已經針對 Google Drive、Slack、GitHub、Git 儲庫、PostgreSQL 資料庫、Puppeteer 瀏覽器自動化等製作了對應的 MCP 伺服器實作​。這些伺服器可以立即佈署，讓 AI 模型能讀取企業雲端硬碟文件、團隊聊天記錄、原始碼庫內容，甚至直接在網頁上執行點擊操作等。透過這些現成模組，開發者和用戶幾乎開箱即用地將 Claude 接入複雜的真實環境。早期採用 MCP 的公司（如 Square 旗下的 Block 和 Apollo）已將 MCP 整合進他們的內部系統，以提升 AI 助手處理業務資料的能力​。

MCP 的生態系統正在迅速壯大，不僅 Anthropic，自其他領域的廠商也開始加入。多家開發者工具公司（包括 Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph 等）與 Anthropic 合作，利用 MCP 協定來增強其平台功能​。以程式碼開發為例，透過 MCP，這些平台上的 AI 代碼助手可以直接檢索更多相關的程式碼片段、文件或專案知識，以更深入瞭解目前的開發上下文，從而產生更準確且有功能性的程式碼建議​。又如 Microsoft 也在其 Copilot 開發者工具中加入了對 MCP 的支援，讓開發者能輕鬆將 Copilot 連接到現有的知識庫和 API​。事實上，微軟更進一步推出了基於 MCP 的 Playwright-MCP 伺服器，讓像 Claude 這樣的 AI 助手可以透過瀏覽器自動化工具與網頁互動​。

另一個有趣的應用案例是日曆與工作流整合：利用 MCP，可以讓 AI 助手讀取用戶的行事曆資料，主動為會議安排時間或提醒待辦事項​。再者，在圖形與多媒體領域，有開發者將 MCP 與 3D 建模軟體結合，使 AI 能直接操作如 Blender 這樣的程式來生成或修改 3D 模型​。這些案例顯示 MCP 的應用範圍極為廣泛，從日常辦公、自動化助理，到專業領域的垂直整合，都可以看到 MCP 發揮作用的身影。

值得注意的是，OpenAI 也宣佈將支援 MCP。2025 年 3 月底，OpenAI 執行長 Sam Altman 在社群上表示，他們將在旗下產品（包括 ChatGPT 的桌面應用）中加入對 Anthropic 所制定的 MCP 標準的支援​​。這意味著未來使用 OpenAI 模型的應用也能利用 MCP 來接入各種資料源，形成跨平台的通用生態。Anthropic 對此表示歡迎，強調 MCP 作為開放標準在短短數月內已發展出數以千計的整合，成為繁榮的開放社群​。由於 MCP 不局限於任何特定模型，無論 Claude、ChatGPT 或其他 AI，只要遵循這套協定都能共用工具與資料接入的「插件」，這無疑為 AI 行業的協作共融帶來了新可能。

MCP 的優點與未來展望

優點概述： MCP 為 AI 應用帶來了多項創新優勢。首先在效率上，標準化協定大幅降低了多系統整合的門檻，開發者不需重複造輪子，即可讓 AI 即時訪問新的資料源​。其次在效果上，模型因能取用即時且專業的上下文資訊，回覆的相關性和精確度明顯提升​。透過 MCP，AI 助手變得更上下文感知（Context-Aware）：了解用戶當前環境中的資訊，如文件內容、日程安排等，從而提供貼合需求的響應。不僅如此，MCP 的安全架構也讓企業更放心地將內部資料接入 AI 系統——資料存取權限完全由企業掌控在自己的 MCP 伺服器上，協定本身也引入 OAuth 2.1 等認證機制保障傳輸安全​。最後，MCP 的開放性意味著整個生態的繁榮：越來越多現成的工具整合被社群貢獻出來，AI 開發者可以自由選擇套用，甚至不同公司的 AI 助手可以共享同一套整合插件，減少重工浪費。

未來展望： 作為一個仍在迅速演進的標準，MCP 展現出了巨大的潛力。預計未來幾年，我們將看到：

• 行業專屬的 MCP 伺服器：針對醫療、金融、教育等垂直領域，會出現定制的 MCP 整合方案，提供專業數據源的即時連接，使 AI 在特定場景下更加專精。
• MCP 平台服務化：可能出現專門提供 MCP 連接執行的雲服務（MCP-as-a-Service），企業只需配置即可讓 AI 安全訪問其數據，而不用自架基礎設施。
• 標準聯盟與治理：隨著 Anthropic、OpenAI 等多方參與，業界或將組建 MCP 標準的聯盟，共同治理和推進協定演化，確保其中立性與持續升級。
• 大型平台廣泛支援：主流的 AI 平台和雲服務供應商（如微軟 Azure、AWS 等）預計也會陸續將 MCP 納入他們的產品中，讓使用者一鍵啟用 MCP 整合能力​
• 更強大的開發工具：圍繞 MCP 將誕生更成熟的SDK、調試工具和可視化界面，甚至圖形化的流程編排，讓整合過程更加容易上手且直觀。

總而言之，MCP 的出現代表了 AI 系統與外部世界互動方式的重大進步​。透過一套標準化的流程，AI 模型得以方便地存取並運用多元來源的資訊，大幅提升了 AI 應用的效能、準確度與情境感知能力​。作為一個開放標準，MCP 有望成為構建未來 AI 生態系統的基石之一——它不僅簡化了開發流程，更將推動各產業的 AI 解決方案邁向更高的互通性與創新性​。無論您是希望將 AI 深度整合到業務的企業，或是開發 AI 工具的技術人員，掌握 MCP 並善加利用，都將成為打造高效智慧AI系統的關鍵。

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