Model Context Protocol MCP 是什麼？ 2025年興起的AI 未來重要發展？

人工智能（AI）領域的快速進展讓數據整合成為關鍵挑戰。Model Context Protocol（MCP）作為一項新興開放標準，旨在解決AI模型與外部數據源的連接問題，成為科技媒體關注的焦點。 MCP 是什麼？本報告將深入探討MCP的定義、起源、發展歷程以及未來潛力，呈現其在AI生態系統中的角色。

MCP的定義與重要性

MCP，全稱Model Context Protocol，是一項由Anthropic開發的開放標準，專為AI助手與外部數據源的無縫整合而設計。根據Anthropic – Introducing the Model Context Protocol的官方介紹，MCP的目標是讓AI模型能夠訪問內容庫、商務工具和開發環境等系統，從而產生更相關、更準確的回應。

其核心價值在於解決AI模型的「數據隔離」問題。Anthropic指出：「即使是最先進的模型也受到其與數據隔離的限制——被困在信息孤島和遺留系統中。」MCP通過提供一個通用協議，取代碎片化的整合方式，讓AI能動態獲取上下文。例如，AI助手可以直接查詢GitHub的代碼庫，或從Google Drive檢索文件，顯著提升其實用性。

MCP的主要特點包括：

通用訪問：一個單一協議，允許AI助手從任意數據源查詢或檢索數據。
安全連接：標準化身份驗證和使用政策，確保數據訪問的安全性。
可持續性：鼓勵開發可重用的連接器，減少重複整合的工作量。

MCP的起源

MCP的起源可以追溯到2024年11月24日，由AI公司Anthropic正式推出。這一日期標誌著MCP成為Anthropic推進前沿AI模型能力的一部分，特別是針對模型在數據訪問方面的限制。根據Model Context Protocol Official Site，MCP的設計初衷是建立一個更連接的AI生態系統，讓模型能夠動態訪問所需的信息，從而提升回應質量。

Anthropic選擇將MCP開放源碼，邀請廣大社區參與其發展，這一策略旨在促進合作，解決複雜的整合挑戰。這種開放性也吸引了多個早期採用者，如金融服務公司Block和GraphQL平台Apollo，顯示MCP在業界的潛力。

MCP的技術架構與運作

MCP採用客戶端-服務器架構，這一設計使其能夠高效處理AI與數據源之間的互動。具體來說：

MCP客戶端：這些是需要訪問外部數據的AI助手或應用程序，例如聊天機器人、虛擬助理或開發工具如Claude Desktop。
MCP服務器：這些是連接器，負責提供對特定數據源或工具的訪問。每個服務器處理客戶端的請求，並以標準化格式返回數據。

運作流程如下：當AI助手需要從外部源獲取上下文時，它會向相應的MCP服務器發送請求。服務器檢索數據並傳回，客戶端則使用這些信息生成回應。這種標準化方法意味著開發人員無需為每個數據源構建自定義整合，而是可以依賴現有的MCP服務器或為特定需求創建自己的服務器。

根據Raygun Blog – Engineering AI systems with Model Context Protocol，MCP的架構允許AI在編碼任務中獲得更豐富的上下文，產生更細緻的代碼，並減少嘗試次數。這一特性尤其受到開發工具公司的青睞，如Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph。

當前發展與採用情況

自2024年11月24日推出以來，MCP已迅速獲得AI社區的關注，並開始在多個領域得到應用。以下是其發展的關鍵里程碑：

預建MCP服務器：Anthropic已經開發了多個預建服務器，用於與流行工具和服務的整合。根據Anthropic – Introducing the Model Context Protocol，這些包括：
- Google Drive：文件訪問和搜索功能。
- Slack：頻道管理和消息功能。
- GitHub：倉庫管理、文件操作和API整合。
- Git：版本控制系統支持。
- Postgres：只讀數據庫訪問，帶有模式檢查。
- Puppeteer：用於自動化瀏覽器的工具整合。
這些預建服務器展示了MCP的實用性和靈活性，讓開發人員能夠快速部署AI應用。
早期採用者：MCP已經吸引了多個知名公司的注意，包括：
- Block：一家金融服務和數字支付公司，開始使用MCP提升其AI能力。
- Apollo：以GraphQL平台聞名的公司，整合MCP以增強數據訪問。
- 開發工具：Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph等公司已將MCP整合到其產品中，特別是在編碼輔助和開發環境中。
Block的CTO Dhanji R. Prasanna在Anthropic – Introducing the Model Context Protocol中表示：「像Model Context Protocol這樣的開放技術是將AI與實際應用連接起來的橋樑，確保創新是可訪問、透明的，並植根於合作。」這一評價反映了MCP在業界的認可度。

MCP的未來潛力

展望未來，MCP的發展前景廣闊。隨著更多組織採用這項協議，我們可以預期將出現大量MCP兼容的工具和服務，從而構建一個豐富的AI生態系統。以下是MCP可能影響的幾個領域：

提升生產力：AI助手能夠無縫訪問工作相關數據，例如從Slack獲取會議記錄或從Google Drive檢索文件，這將顯著提高專業環境中的效率。
推動科研：研究人員可以使用MCP將AI模型與科學數據庫連接，例如通過Postgres服務器訪問研究數據，加速發現過程。
個人化體驗：在消費者應用中，MCP可以通過訪問用戶特定數據源，實現高度個人化的互動，例如基於用戶瀏覽歷史的推薦。

此外，根據WorkOS – What is the Model Context Protocol (MCP)?，MCP的標準化設計可能成為下一代AI系統的基石，類似於Language Server Protocol（LSP）對於編程語言工具的影響。然而，其長期影響仍需進一步觀察，尤其是在安全性和可擴展性方面。

挑戰與局限

儘管MCP前景光明，但也面臨一些挑戰。例如，根據Getting Started: Model Context Protocol | by Chris McKenzie | Medium，早期使用者報告設置過程可能較為繁瑣，特別是對於小型開發團隊。此外，數據隱私和安全問題也需要進一步解決，以確保MCP在企業環境中的可行性。