MCP 的概述
MCP（Model Context Protocol）是一個開放標準，旨在讓大型語言模型（LLM）應用程式能更高效地與外部工具、結構化資料和預定義提示互動。該協議於 2024 年 11 月由 Anthropic 推出，到 2025 年 3 月，OpenAI 也開始支援，顯示其在 AI 領域的快速採用。
MCP 的主要目標是解決 AI 應用程式與外部系統之間的整合複雜性，特別是「M×N 問題」，即 M 個 AI 應用程式需要與 N 個系統連接時，傳統上需要 M×N 個個別整合。MCP 通過提供統一的協議，將這一複雜性簡化為 M + N，類似於 USB-C 在設備連接中的作用。
MCP 的架構與功能
MCP 採用客戶端-伺服器模型，包含三個角色：
- Host：如聊天機器人，運行 LLM 應用程式。
- Client：管理資料流，例如 Claude Desktop。
- Server：提供資源、工具和提示，如天氣預報伺服器。
其主要元件包括：
- Tools：AI 可以執行的動作，如資料庫查詢或行程安排。
- Resources：結構化資料，如檔案系統或日誌。
- Prompts：用於引導 AI 對話的模板。
- Sampling：允許伺服器主導的對話和遞迴 LLM 互動。
通訊使用 JSON-RPC 2.0，支援 stdio 或 HTTP with Server-Sent Events (SSE)。
MCP 的應用與益處
MCP 的應用範圍廣泛，包括：
- 開發整合：AI 編碼工具（如 Cursor、Cline、GitHub Copilot）能存取程式碼存儲庫和檔案系統，提升編碼支援。
- AI 助理/聊天機器人：客戶支援機器人連接到知識庫或 CRM；AI 助理（如 Claude Desktop）存取用戶檔案、行事曆執行任務。
- 企業 AI：連接到 Google Drive、Slack、資料庫（如 PostgreSQL、Neo4j）、CRM（如 Salesforce）和內部 API，自動化工作流程。
其益處包括：
- 簡化整合，減少開發成本。
- 增強上下文意識，提供即時、準確的 LLM 回應。
- 提高互操作性和擴展性，促進創新。
報告：Model Context Protocol (MCP) 詳細分析
本文旨在提供一份關於 Model Context Protocol (MCP) 的詳細分析報告，涵蓋其定義、架構、應用、益處以及未來發展。MCP 是 AI 整合領域的重要突破，於 2024 年 11 月由 Anthropic 推出，並在 2025 年獲得廣泛關注和採用。
MCP 的定義與背景
MCP（Model Context Protocol）是一個開放標準，旨在標準化 AI 應用程式與外部工具、資料來源和提示的連接方式。該協議由 Anthropic 於 2024 年 11 月宣布，並已成為開放源碼項目，吸引了社區參與。它的核心目標是解決 AI 整合中的「M×N 問題」，即 M 個 AI 應用程式需要與 N 個外部系統連接時，傳統上需要 M×N 個個別整合，這帶來了巨大的複雜性和開發成本。MCP 通過提供一個統一的協議，將這一複雜性簡化為 M + N，類似於 USB-C 在設備連接中的作用或 HTTP 在網路通訊中的作用。
到 2025 年 3 月，OpenAI 宣布支援 MCP，這一里程碑事件顯示了該協議在 AI 行業中的接受度和潛力。根據相關資料，MCP 的普及在 2025 年初顯著增加，特別是在編碼 AI 代理（如 Cline）中。
MCP 的架構與技術細節
MCP 採用客戶端-伺服器模型，包含三個主要角色：
- Host：運行 LLM 應用程式的平台，例如聊天機器人或 AI 助理。
- Client：負責管理資料流和協調 Host 與 Server 之間的互動，例如 Claude Desktop。
- Server：提供資源、工具和提示的伺服器，例如天氣預報伺服器或資料庫伺服器。
其通訊協議使用 JSON-RPC 2.0，支援 stdio 或 HTTP with Server-Sent Events (SSE) 作為傳輸方式。Anthropic 提供了多種語言的 SDK，包括 TypeScript、Python 和 Kotlin/Java，開發者可以參考以下資源進行實現：
- TypeScript SDK：MCP TypeScript SDK
- Python SDK：MCP Python SDK
- Kotlin/Java SDK：MCP Kotlin SDK
此外，還有公用 MCP 伺服器的範例，如 Brave Search、Fetch 和 Filesystem，相關資源可參考：
- Brave Search Server：Brave Search MCP Server
- Fetch Server：Fetch MCP Server
- Filesystem Server：Filesystem MCP Server
規格詳細資訊可參考官方文件：
MCP 的主要功能與元件
MCP 的核心功能包括以下幾個關鍵元件：
- Tools：AI 可以執行的動作，例如資料庫查詢、Web 搜尋、行程安排或文件創建。這些工具類型包括資訊檢索（如 RAG 類似功能）和外部操作（如日程管理）。
- Resources：AI 可以存取的結構化資料，例如檔案系統、日誌或知識庫。
- Prompts：用於引導 AI 對話的模板，確保一致性和上下文相關性。
- Sampling：允許伺服器主導的對話和遞迴 LLM 互動，支援更複雜的任務執行。
這些元件共同構建了一個生態系統，使 AI 應用程式能夠輕鬆存取外部資源。例如，AI 編碼工具可以通過 MCP 連接到 GitHub 存儲庫，獲取程式碼並提供建議；AI 助理可以連接到用戶的 Google Drive，自動處理文件任務。
MCP 的應用場景
MCP 的應用範圍廣泛，涵蓋多個領域：
- 開發整合：AI 編碼工具（如 Cursor、Cline、GitHub Copilot）可以通過 MCP 存取程式碼存儲庫和檔案系統，提供更強大的編碼支援。例如，Cline 市場中已整合了基於 MCP 的 AWS 伺服器，如 AWS 文件參考和 Bedrock 知識庫，相關資訊可參考：AWS Bedrock Agents with MCP。
- AI 助理/聊天機器人：客戶支援機器人可以通過 MCP 連接到知識庫或 CRM，提供即時支援；AI 助理（如 Claude Desktop、Microsoft Copilot Studio）可以存取用戶的檔案、行事曆等，執行複雜任務。
- 企業 AI：企業可以通過 MCP 連接到 Google Drive、Slack、資料庫（如 PostgreSQL、Neo4j）、CRM（如 Salesforce）和內部 API，利用資料並自動化工作流程。例如，AWS 提供了基於 MCP 的伺服器，如 AWS CDK IaC 分析和 Amazon Nova 圖像生成。
- 其他領域：包括旅遊規劃（連接到航班和酒店 API）、基礎設施管理（連接到監控系統）、金融（連接到交易資料）、醫療（連接到患者記錄）和法律（連接到法規資料庫）。
MCP 的益處與影響
MCP 帶來了多方面的益處，特別是在開發效率和 AI 能力提升方面：
- 簡化整合：通過標準化協議，開發者無需為每個 AI 應用程式和外部系統組合撰寫自訂程式碼。例如，傳統上需要為 10 個 AI 應用程式和 10 個系統撰寫 100 個整合，現在只需實現一次 MCP 客戶端即可連接所有 MCP 伺服器。
- 增強上下文意識：LLM 可以即時存取最新的外部資料，提供更準確和相關的回應。
- 提高互操作性：不同 AI 客戶端、LLM 和 MCP 伺服器之間的連接更為無縫，形成一個開放的生態系統。
- 提升擴展性：簡化了與多個資料來源的連接，使 AI 應用程式能夠靈活應對複雜場景。
- 降低開發成本：減少了自訂整合的需求，特別是對於企業級應用。
- 促進創新：作為開放標準，MCP 鼓勵開發者創建新的工具和服務，推動 AI 技術的進步。
- 支援代理主導整合：允許 AI 自動分析任務並選擇適當的工具，實現更自主的操作。
- 改善長期維護性：相比臨時解決方案，MCP 的標準化方法更容易維護和升級。
此外，MCP 與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的關係值得注意。研究顯示，MCP 不同於 RAG，它不僅限於單一 AI 應用程式的知識檢索，而是允許跨多個 AI 應用程式共享 RAG 資料。具體來說，MCP 聚焦於廣義的工具使用（Tool Use），而狹義的 RAG 則更多依賴向量搜尋。
MCP 的未來發展與挑戰
根據 2025 年初的路線圖，MCP 的未來發展包括：
- 遠端 MCP 支援：計劃在 2025 年上半年實現遠端環境中的安全連接，允許 AI 應用程式在互聯網環境中安全地使用 MCP。
- 持續採用：隨著更多主要 AI 公司（如 AWS、Microsoft）加入 MCP 的支援，生態系統將繼續擴大。
然而，MCP 的長期影響仍有待觀察。例如，如何確保安全性和隱私（特別是在企業環境中），以及如何處理不同 MCP 伺服器之間的兼容性問題，可能是未來需要解決的挑戰。
數據與活動
根據相關資料，MCP 在開發者社區中受到廣泛關注。例如，在 Qiita 上，MCP 標籤有 200 篇帖子和 40 名追蹤者，顯示其在日本開發者中的普及度。此外，2025 年 4 月 9 日中午，KDDI Agile 舉辦了一場名為「やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会）」的活動，通過 YouTube 直播，相關資訊可參考：MCP 入門活動。
結論
MCP 是 AI 整合領域的一項重要突破，它通過標準化協議解決了 AI 應用程式與外部系統之間的整合複雜性，為未來的 AI 發展提供了更靈活、可擴展的基礎。該協議的推廣和採用將進一步推動 AI 在各行業中的應用，特別是在需要即時資料存取和複雜工作流程自動化的領域。隨著 2025 年遠端支援的實現和生態系統的擴大，MCP 有望成為 AI 技術發展的核心支柱。
