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MCP 是什麼？

AI

MCP 是什麼？全面解析 MCP 概念與功能

Model Context Protocol（MCP）是由 Anthropic 於 2024 年底推出的開放標準協定，為大型語言模型（LLM）打通與外部世界互聯的關鍵橋樑。MCP 的出現改變過去 AI 只能「憑記憶作答」的困境 — AI 不再只是根據訓練資料回應問題，而是能主動查詢、讀取，並實際執行指令的動作。可以將 MCP 想成是「USB-C 接口」—統一、標準、安全，讓 AI 輕鬆連接各種的外部資訊，不論是資料庫、文件系統，或是雲端應用服務，都能透過 MCP 安全存取。

在 MCP 出現之前，當 AI 要分析 Excel 檔案、查詢內部報表，必須仰賴用戶提供的內容。以使用體驗層面來看，不僅僅是繁瑣、不直觀，也限制了 AI 的應用深度。隨著 MCP 的推出，語言模型可以「即時存取」，能安全對接企業內部系統、個人裝置，甚至是 API 工具，將 AI 從一個單純的對話引擎，升級為具備實際執行力的數位助手。

MCP 的五大核心原則：打造 AI 與資料連結的標準協定

  1. 標準化：統一 AI 與外部資源的溝通方式，降低整合複雜度。
  2. 模組化：允許 AI 模型連接各種資料來源和工具，提升靈活性。
  3. 安全性：內建權限與存取控制機制，確保資料的安全性。
  4. 來源註記：確保資訊可追溯，提升回應的可信度。
  5. 跨系統互通性：讓不同 AI 模型也能通用 MCP，促進跨系統合作。

透過這些原則，企業可以更有效地將 AI 模型整合到現有系統中，實現即時資料存取、個人化服務以及降低開發成本。

MCP 架構解析：AI 如何透過 MCP 存取外部資料？

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MCP 運作核心在於三大架構的合作：主機（Host）、客戶端（Client） 與伺服器（Server）

MCP 協定的運作核心在於三大架構的合作：主機（Host）、客戶端（Client） 與伺服器（Server）。這三者就如同 AI 任務中的指揮官、聯絡人與執行單位，讓 AI 助理（AI agent）得以安全、即時地連接外部資訊。

  • MCP 主機（MCP Host）：指揮中心主機通常是 AI 應用本身，例如 Claude Desktop, IDEs, 或是其他需要透過 MCP 存取資料的 AI 工具。它負責發出請求、定義任務，可以把它想像為一名總指揮，指派 AI 查詢資料、存取文件或啟用工具。
  • MCP 客戶端（MCP Client）：溝通橋梁客戶端扮演主機與伺服器之間的溝通媒介，負責將主機的指令準確的轉交給伺服器處理，並將伺服器回傳的結果送回主機，MCP 主機會執行一個或多個 MCP 客戶端，並與 MCP 伺服器進行一對一連結。同時有身份驗證的功能，維持系統通訊的安全性與穩定性。
  • MCP 伺服器（MCP Server）：任務執行者伺服器的任務是將電腦內的功能（像是資料庫查詢、檔案讀寫、網頁操作）透過一組標準化的指令對外公開。當主機透過 MCP 發出指令時，伺服器就會依據這些指令執行操作，並將結果回傳。

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MCP 基本運作概念圖

MCP 的五大優勢

  1. 標準化整合：MCP 提供統一的整合協定，解決以往針對不同 API 重複開發的不便利，大幅降低開發與維運成本。如同 USB，MCP 讓 AI 助理可以快速、安全地連接多種資料來源與工具。
  2. 保資料安全：所有資料操作採取明確授權機制，避免資料外洩風險。使用者可以清楚掌控 AI 存取的範圍，符合資料隱私與資安原則。
  3. 即時資料存取：MCP 讓 AI 即時存取電腦、資料庫或雲端上的動態資訊，補足模型僅憑訓練資料回應的限制，強化 AI 的情境感知與決策準確度。
  4. 簡化開發：提供清晰的 SDK、文件與開發工具，加速實作流程。開發者無需從零開始建構整合邏輯，能更專注於應用本身的創新與優化。
  5. 開放架構：MCP 為開放原始碼協定，鼓勵第三方開發者貢獻與擴充。從資料來源到操作工具，各種模組都可擴展與替換，打造更具彈性的 AI 應用生態系。

MCP 與傳統 API 的比較

傳統 API 需要為每個服務進行單獨整合，當連接 AI 與多個外部資源時，會導致複雜的開發過程。相比之下，MCP 提供一個標準化接口，允許 AI 通過單一協議連接到多個工具和服務，顯著降低整合複雜性。

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MCP 與傳統 API 功能比較

MCP 商業應用案例

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MCP 商業應用案例

MCP 未來展望：為 AI 助理帶來跨系統整合的下一步

MCP 正快速成為串聯 AI 與現實世界資料的重要橋樑。MCP 讓 AI 能更順暢地連接各種資料來源，也大幅提升模型在實務應用上的反應速度與情境理解力。Google Cloud 業務應用平台副總裁 Surapaneni 指出，A2A 與 MCP 並非競爭關係，而是相輔相成的技術組合。「我們將 MCP 與 A2A 視為互補能力。」他解釋道：「A2A 屬於較高層次的抽象設計，專注於應用與助理之間的溝通協作；而 MCP 則負責底層對模型、工具與資料的串接工作。」

從技術架構來看，A2A 與 MCP 兩大協議將成為推動 AI Agent 實現高階互操作性的關鍵基礎建設。MCP 主攻 Agent 與工具或資料的連結標準化，而 A2A 則專注於不同 Agent 之間的協同與對話。兩者合力，為未來複雜任務導向的 Agent 應用鋪設關鍵通路。

對開發者而言，MCP 是簡化串接的利器；對企業而言，MCP 是加速數位轉型的關鍵技術。隨著越來越多企業與平台導入 MCP 架構，未來的 AI 將不再受限於語言模型的「孤島模式」，而是真正成為與各種系統協作、即時行動的智慧助理。

進一步了解 A2A 請參考：Agent2Agent (A2A) 是什麼？深入解析 Google A2A 協議與 AI 代理人協作新時代！

如需進一步了解 MCP 的技術細節與開發資源，建議參考 Anthropic 的官方公告與開源資源：

https://mile.cloud/zh/resources/blog/Model-Context-Protocol-MCP-Key-to-Actionable-and-Context-Aware-AI-Agent_887