在當前人工智慧（AI）技術迅速發展的時代，模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）作為一種開放標準，為 AI 助手與外部資料源之間的連接提供了標準化的方法。MCP 的出現，使得 AI 模型能夠動態地訪問各種工具和資料，從而提升其功能性和適用性。
MCP 的核心目標是透過標準化的接口，讓大型語言模型（LLMs）能夠與外部系統無縫整合。傳統上，每當需要將 AI 助手連接到新的資料源時，開發者必須編寫客製化的程式碼，這不僅耗時且容易出錯。MCP 的引入，解決了這一問題，提供了一個統一的框架，使 AI 應用能夠一致且高效地與各種外部資源互動。
MCP 的架構基於使用者端-伺服器模型。AI 模型或其宿主應用程式充當 MCP 使用者端，連接到一個或多個 MCP 伺服器。每個伺服器提供對特定資源或功能的訪問，例如資料庫、搜尋引擎或檔案系統。當 AI 需要超出其訓練資料的資訊時，它會向相應的伺服器發送請求，伺服器執行操作並返回結果。
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近期，Tranquility Tech 在其 GitHub 頁面 MCP 的相關資源，允許使用者串接並製作自己的 AI Agent。這些資源包括開源的 MCP 伺服器和使用者端，使用者可以利用這些工具，將自己的 AI 應用程式與各種外部服務和資料源整合，從而實現更強大的功能。
例如，透過 MCP，開發者可以將 AI 助手與即時網路服務、內部資料庫或其他應用程式無縫連接，使 AI 助手能夠即時獲取最新資訊，並提供更準確的回應。這種標準化的協議不僅簡化了開發流程，還提高了 AI 應用的靈活性和擴展性。
總而言之，Tranquility Tech 提供的 MCP 資源為開發者打造個性化的 AI Agent 提供了有力的支持。透過這些工具，開發者能夠更輕鬆地將 AI 模型與外部資料源整合，從而實現更智慧、更高效的 AI 應用。
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