什麼是 Model Context Protocol ( MCP )？AI 整合標準完整指南

前言：MCP 可解決什麼問題？

像 Claude、GPT-4 等 AI 大型語言模型（LLMs）雖然徹底改變了我們與 AI 互動的方式，但它們有一個天生的限制：模型只能依靠訓練期間的資料來回答問題，訓練完成之後並無法即時存取最新的資訊或外部工具。

想像你請 AI 助理幫你查天氣、安排行程或分析一份文件，如果它無法連接外部資料來源，就像「閉著眼睛飛行」，AI 遇到需要新資訊的問題時只能回說不知道，甚至是根據過時資訊亂編錯誤的回應。

Model Context Protocol（MCP）就是在這樣的背景下誕生的。

MCP 是什麼？

Model Context Protocol（MCP）是由 Anthropic 在 2024 年底推出的開放標準，它徹底改變了 AI 如何與「外部世界」互動的方式。你可以把它視為「AI 應用程式的 USB-C 接口」一種通用的連接方式，讓 AI 模型能安全、標準化地存取外部即時資料與工具。

「MCP 允許 AI 助理在需要時查詢資訊或執行操作，而不僅僅局限於它們訓練時獲得的知識。」

MCP 的起源

Anthropic（Claude 的開發公司）為了解決 AI 缺乏即時資訊與工具互動的需求，從零開始設計了 MCP 並開放原始碼，鼓勵業界廣泛採用與參與開發。

MCP 的核心原則

MCP 的核心建立在幾個關鍵原則上：

標準化：統一 AI 與外部資源的溝通方式
模組化：允許 AI 模型連接各種資料來源和工具
安全性：從設計開始就內建權限與存取控制
來源註記：確保資訊可追溯
跨系統互通性：讓不同 AI 模型也能通用 MCP

MCP 的架構

MCP 採用客戶端-伺服器架構，由三個角色組成：

1. MCP 主機

MCP 主機是 AI 應用本身——例如：整合到開發環境中的 AI 助理或獨立的 AI 工具，這些主機發起向外部系統請求資訊或行動。

2. MCP 客戶端

MCP 客戶端在主機應用程序中作為中介橋樑。它們與 MCP 伺服器採專用的一對一連接，負責：

將來自主機的請求轉發到適當的伺服器
將伺服器的回應傳回主機
確保通訊渠道的安全性

3. MCP 伺服器

MCP 伺服器是向 AI 系統公開特定功能的輕量級程式。它們：

連接到地端或遠端資料源（文件系統、數據庫、API）
向 MCP 主機公開其功能
處理請求並回報相關信息

這種架構在 AI 系統和外部資源之間創建了無縫的資訊流動，允許上下文感知的回應和行動，可生成更精準的回應。

MCP 如何運作？（技術流程）

當用戶與整合 MCP 的 AI 系統互動時，會發生以下狀況。在此我們以一個假想的財務顧問 AI 為例：

這個流程使 AI 模型能夠回應最新的資訊，而無需將所有數據都包含在初始提示或對話上下文中。

MCP 的五大優勢

MCP 的引入確實為 AI 應用帶來了幾個變革性的好處：

1. 即時資料接取

MCP 使 AI 模型能夠超越其預訓練知識的限制，連接到即時數據源。這意味著：

反映現在即時狀況的天氣預報
根據今天市場的數據給予財務建議
包含最新發展的新聞摘要

2. 個人化但不影響隱私

透過 MCP，AI 可以在需要時才存取用戶的特定資訊，而無需將所有個人數據全部放在對話上下文中。這種方法：

透過最小化資料揭露來增強隱私
允許個人化回應而不影響安全性
縮減個人化互動所需的背景資訊量

3. 降低幻覺

透過將 AI 回應建立在事實性外部數據上，MCP 顯著減少了「幻覺」問題——即 AI 系統生成看似合理但不正確的訊息：

沒有 MCP	使用 MCP
AI 必須僅依靠訓練數據	AI 可以透過外部來源驗證訊息
固定的知識截止日期	可存取最新資訊
過時或不正確回應的風險較高	回應基於當前可驗證的數據
有限的上下文感知	增強對相關上下文的理解

4. 簡化開發

MCP 提供了 AI 系統與外部資源互動的標準化方式，大大簡化了開發過程：

開發者可以一次性編寫與 MCP 互動，並利用多個符合 MCP 的工具
使用通用協議減少整合工作
標準化接口使維護變得更容易

5. 功能大幅擴展

透過 MCP，AI 系統可以透過利用專門的外部工具執行更複雜和實用的任務：

透過連接版本控制系統進行程式碼分析
使用即時市場數據進行財務分析
透過專門服務進行圖像或文件分析

MCP 與傳統 API 的比較

雖然傳統 API 多年來一直是軟體整合的骨幹，但 MCP 提供了專為 AI 驅動應用程式設計的幾個優勢：

功能	MCP	傳統 API
整合方式	一次整合多個工具	每個 API 需獨立整合
即時互動	支援	通常是一次性請求回應
資源發現能力	支援動態探索	不支援
擴充性	容易（即插即用）	需要額外整合
安全控制	跨工具一致	因 API 而異
AI 相容性	專為 AI 設計，支援動態互動	較靜態，需手動更新整合
工具描述	協議內自我描述	通常需要單獨文件
通訊方式	有狀態，支援各種方法	通常無狀態（REST）

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。每個 API 都有自己的文件、認證方法和錯誤處理機制。

相比之下，MCP 提供了一個標準化接口，允許 AI 通過單一協議連接到多個工具和服務，顯著降低了整合的複雜性。

開始使用 MCP

Anthropic 及社群已提供完整工具與開源資源。

從 SDK 開始

官方 MCP SDK 可用於多種流行的程式語言：

TypeScript
Python
Java
Kotlin
C#
Rust

基礎 MCP 伺服器實作

以下是一個簡化的 Python MCP 伺服器實作範例：

from typing import Any
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("weather")

# Constants
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"

from mcp import MCPServer, Response, Field, Schema

async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:
    """Make a request to the NWS API with proper error handling."""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT,
        "Accept": "application/geo+json"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception:
            return None

def format_alert(feature: dict) -> str:
    """Format an alert feature into a readable string."""
    props = feature["properties"]
    return f"""
Event: {props.get('event', 'Unknown')}
Area: {props.get('areaDesc', 'Unknown')}
Severity: {props.get('severity', 'Unknown')}
Description: {props.get('description', 'No description available')}
Instructions: {props.get('instruction', 'No specific instructions provided')}
"""

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    """Get weather alerts for a US state.

    Args:
        state: Two-letter US state code (e.g. CA, NY)
    """
    url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
    data = await make_nws_request(url)

    if not data or "features" not in data:
        return "Unable to fetch alerts or no alerts found."

    if not data["features"]:
        return "No active alerts for this state."

    alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
    return "\n---\n".join(alerts)

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    """Get weather forecast for a location.

    Args:
        latitude: Latitude of the location
        longitude: Longitude of the location
    """
    # First get the forecast grid endpoint
    points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}"
    points_data = await make_nws_request(points_url)

    if not points_data:
        return "Unable to fetch forecast data for this location."

    # Get the forecast URL from the points response
    forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]
    forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)

    if not forecast_data:
        return "Unable to fetch detailed forecast."

    # Format the periods into a readable forecast
    periods = forecast_data["properties"]["periods"]
    forecasts = []
    for period in periods[:5]:  # Only show next 5 periods
        forecast = f"""
{period['name']}:
Temperature: {period['temperature']}°{period['temperatureUnit']}
Wind: {period['windSpeed']} {period['windDirection']}
Forecast: {period['detailedForecast']}
"""
        forecasts.append(forecast)

    return "\n---\n".join(forecasts)

if __name__ == "__main__":
    # Initialize and run the server
    mcp.run(transport='stdio')

這簡單的例子展示了如何創建提供天氣訊息的 MCP 伺服器。在實際場景中，伺服器會連接到真正的天氣 API 來獲取當前數據。

實際應用案例

MCP 已經被多家公司採用並整合到各種產品中：

1. Anthropic 的 Claude 桌面應用

Claude 桌面現已包含地端 MCP 伺服器支援，允許用戶將 Claude 連接到地端機器上的數據和工具。

2. 開發工具整合

包括 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 在內的公司正在利用 MCP 增強其開發平台，為 AI 代理提供更好的程式碼相關訊息存取。

3. Microsoft Copilot Studio

Microsoft 已將 MCP 支援整合到他們的 Copilot Studio 中，允許用戶輕鬆連接到現有知識伺服器和 API。

4. 行事曆整合

MCP 使 AI 助理能夠存取日曆數據，幫助安排日程並提供會議提醒，而無需用戶手動輸入這些資料。

5. 3D 建模自動化

MCP 賦予 AI 助理在桌面軟體中自主執行複雜任務的能力。例如，它可以無縫整合 Claude AI 與 Blender，實現快速 3D 模型創建。

MCP 的未來發展

模型上下文協議仍處於早期階段，但其對 AI 領域的潛在影響是巨大的：

預測發展

產業專用 MCP 伺服器：為醫療、金融、教育和其他產業量身打造的專用伺服器。
MCP-as-a-Service 商業服務出現：提供托管 MCP 連接作為服務的公司。
多公司聯盟：可能形成協議治理和進一步發展聯盟。
雲端平台廣泛採用：主要 AI 平台和雲服務提供商增加整合。
增強工具：圍繞 MCP 開發更強大的基礎設施和用戶友好的工具。

隨著 MCP 採用的增長，我們可以期待看到更智慧、更具上下文感知的 AI 應用程序，能夠與我們的數位世界無縫互動。

✦延伸閱讀：AI Agent 是什麼？與 AI 助理、Chatbot 差異比較和應用場景解析

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結論

MCP 的出現代表了 AI 系統與外部世界互動方式有了重大進步。透過一套標準化的流程，使 AI 能夠便捷地存取並運用來自多元外部管道的資訊，MCP 有效提升了 AI 應用程式的效能、準確度與情境感知能力。

作為一個開放標準，MCP 極有潛力成為建構更具互通性、協作性 AI 生態系統的基石，不僅簡化開發流程，更推動各產業 AI 系統的進階應用。

無論您是致力於將 AI 深度整合於應用程式的開發人員，或是期盼透過 AI 來精進特定業務的企業，深入了解並積極採用 MCP，都將是打造更高效、智慧 AI 解決方案的關鍵。

常見問題

Q: MCP 只能用在 Anthropic 的模型嗎？
A: 不是，雖然 MCP 是由 Anthropic 開發的，但它被設計為一個開放標準，可以與任何 AI 模型或系統一起實作。

Q: 實現 MCP 是否需要重要的技術專業知識？
A: 雖然需要一些技術知識，但多種程式語言的 SDK 可用性和完整的文件使實現更加容易。

Q: MCP 如何處理安全和隱私問題？
A: MCP 結合了內置存取控制和標準化安全實踐，旨在提供一個安全框架，使 AI 與外部系統互動時保護敏感數據。

Q: 我可以自建 MCP 伺服器嗎？
A: 是的，您可以創建自定義 MCP 伺服器，將 AI 系統連接到您的專有數據源和工具。Q: 在哪裡可以了解更多關於 MCP 的訊息？
A: 官方 MCP GitHub 是一個很好的起點，還有 Anthropic 的官方文件。

本文最後更新於 2025 年 3 月 22 日。隨著 MCP 的持續發展，某些細節可能會變化。請隨時參考官方文件取得最新訊息。

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