儘管「代理型 AI」仍處於起步階段，但如同微軟提出的「代理式網路」（agentic web）的概念，已經將「AI 代理」進一步往前推動，而「模型上下文協議（MCP）」則被視為實現「代理式網路」和可擴展 AI 應用（包括生成式 AI）的關鍵基礎。
編譯／Frances
在人工智慧領域快速發展的背景下，尤其是大型語言模型（LLMs）在推論和內容生成方面的顯著進步，企業面臨著一個關鍵挑戰：如何讓這些強大的 AI 模型有效地與其現有的資料、工具和系統進行互動。過去，每個資料來源或工具都需要建立客製化的連接器，導致 Anthropic 公司將其描述為「N×M」（多乘多）的資料整合問題，使得真正互聯的 AI 系統難以擴展。
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為了解決這項挑戰，「模型上下文協議」（Model Context Protocol, MCP）應運而生。MCP 是由大型語言模型開發商 Anthropic 於 2024 年 11 月推出的一項開放標準與開源框架。目的在於標準化 AI 模型（特別是 LLMs）與外部工具、系統和資料來源整合及共享資料的方式。許多技術作家將 MCP 譽為「AI 應用程式的 USB-C 連接埠」，強調其作為語言模型代理與外部軟體之間通用連接器的目標。MCP 提供了一個與模型無關的通用介面，用於讀取檔案、執行功能和處理語境提示。
MCP 的技術架構：如何實現無縫整合
MCP 的核心運作基於「伺服器-客戶端」（server-client）架構，這使得 AI 模型能夠安全地、雙向地連接到各種資料來源和 AI 驅動的工具。
- MCP 伺服器（MCP Servers）
- MCP 伺服器是提供執行特定功能或公開資料能力的實體。它們可以是企業內容儲存庫、業務工具或開發環境的介面。
- 開發人員可以選擇透過 MCP 伺服器公開他們的資料。例如，Anthropic 維護了一個開源的 MCP 伺服器實作儲存庫，支援流行的企業系統，如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer 等。
- 企業也可以建立客製化的 MCP 伺服器來連接專有的系統或特定的資料來源到 AI 模型。
- MCP 客戶端（MCP Clients）
- MCP 客戶端通常是 AI 代理（AI agents），它們充當 MCP 伺服器與 AI 模型之間的中介者。
- 當使用者向 MCP 客戶端提出自然語言請求時，客戶端會利用 AI 模型（例如 LLM）來處理該請求。
- 接著，客戶端會根據 AI 模型處理的結果，指示 MCP 伺服器執行所需的操作。
MCP 協議的作者指出，該協議刻意重用「語言伺服器協定」（Language Server Protocol，LSP）的訊息流概念，讓編輯器和 IDE 能夠與程式語言後端服務溝通，從而提升對多種程式語言的支援能力。同時，MCP 透過 JSON-RPC 2.0 進行傳輸，這意味著 MCP 建立在現有的、成熟的協定基礎上，有助於其廣泛採用，也就是說，JSON-RPC 2.0 正是 MCP 讓 AI 代理能夠與外界「說話」和「行動」的具體「物流」系統，確保訊息能夠被正確地發送和接收。Anthropic 也釋出了包含 Python、TypeScript、Java 和 C# 等多種程式語言的軟體開發套件（SDKs），以幫助開發者快速上手。
MCP 的應用方式與未來展望
MCP 的設計目的在於讓 AI 系統更簡潔、更可靠地存取所需資料。其應用範圍廣泛，涵蓋：
- 桌面助理：例如 Claude Desktop 應用程式可以在本地運行 MCP 伺服器，讓 AI 安全地存取系統工具和使用者檔案。
- 企業助理：允許內部 AI 助理從專有文件、客戶關係管理（CRM）系統和公司知識庫中檢索資訊。
- 多工具代理工作流程：支援代理式 AI 系統協調多個工具，例如結合文件查詢與訊息 API，以實現跨分散式資源的鏈式思考推論。
- 軟體開發工具：整合到程式碼編輯工具中，使 AI 程式碼助理能夠即時存取專案上下文。
MCP 的開放標準特性促使其獲得了迅速的採納，有助於實現類似 HTTP 之於網際網路或 SMTP 之於電子郵件的革命性影響。微軟（Microsoft）、Cloudflare、OpenAI 和 Google DeepMind 等業界巨頭都已宣布支持 MCP，這股強勁的動能表明 MCP 有望成為實現代理式 AI 革命的關鍵基礎。
總體而言，MCP 的出現為生成式 AI（特別是 LLMs）克服了資料隔離的限制，將其從單純的「生成」資訊，提升為能夠「理解、行動並協調」的自主系統，為企業帶來更深層次的自動化和價值創造。它為 AI 應用程式提供了一個統一的連接器，使得 AI 能夠從孤立的情報庫中解脫出來，真正融入到企業的營運核心。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
