MCP
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Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 於 2024 年11月推出的開放標準，旨在簡化 AI 應用與外部工具、資料及提示的整合。通過客戶端-伺服器模型與 JSON-RPC 2.0 通訊，MCP 將傳統 M×N 整合複雜性降至 M+N，提升互操作性與開發效率。
本文介紹AI串接MCP的方法，說明MCP（模型上下文協定）的用途、優點及與傳統AI工具的差別，並以Windows的Claude為例，說明如何在claude_desktop_config.json文件中設定MCP以存取檔案系統。
這套自動化流程能大幅提升專案管理效率，自動化藍圖的整理、儲存、分析與追蹤，節省大量時間並降低錯誤率。透過整合Make、Google和OpenRouter AI工具，自動產生JSON與Google文件格式的藍圖，並利用AI生成易於理解的分析報告，讓團隊輕鬆管理與維護Make中的每個情境。
什麼是 MCP？簡單來說，MCP (Model Context Protocol) 是一種讓 AI 變得更聰明的協議，它讓 AI 可以直接使用各種外部工具，例如你的檔案系統、Notion 等等，從而大幅提升 AI 的功能和效率。本文深入淺出地解釋 MCP 的三大組成架構，並透過實際案例和常見問題。
MCP是一種通訊協議 (Protocol)，提供統一的方法來讓AI 連接工具，使 AI 應用軟體 能夠透過統一介面存取各種服務。協議在軟體工程中用作標準化接口，透過標準化來解決，軟體或硬體相互不支援的問題。
這篇文章介紹一個自動化流程，利用Google Gemini AI模型優化產品圖片。流程包含監控Google Drive資料夾、獲取圖片、使用Gemini AI分析圖片內容、生成背景提示詞、使用Gemini AI生成圖片以及將生成的圖片保存回Google Drive等步驟。
最近，關於 MCP 的討論非常多。我們也在最近一期的新聞通訊中對此進行了報道。
所以今天，讓我們深入研究一下實作方法。
以下是我們將要做的事情：
用一個簡單的類比來理解MCP。
建置本機 MCP 伺服器並透過 Cursor IDE 與其互動。
整合Firecrawl 的 MCP 伺服器
Make.com推出基於MCP的伺服器，讓AI助理能調用Make場景自動化工作流程。此指南提供安裝及使用方法，涵蓋MCP協議概述、伺服器簡介、安裝步驟、使用流程、進階功能、故障排除及常見問題，助你快速上手。
Model Context Protocol (MCP) 是由Anthropic於2024年11月25日發布的開放式AI通訊標準，旨在解決大型語言模型（LLM）與外部系統整合的碎片化問題。
