AI 世界的 USB-C 介面：Model Context Protocol（MCP）是什麼？AI 助手的通用上下文協定解讀

人工智慧（AI）助手越來越聰明，但你是否想過：為何它們無法直接讀取你的文件、瀏覽你的電子郵件或造訪企業數據庫，來給出更貼近需求的回答？原因在於現今的 AI 模型往往被侷限在各自的平台中，無法方便地連接不同的資料來源或工具。Model Context Protocol（MCP） 正是為了解決這個問題而誕生的全新開放標準。

簡而言之，MCP 就像是為 AI 助手打造的一個「通用介面」，讓各種 AI 模型能夠安全、雙向地連接到你所需要的外部資訊和服務 。接下來，我們將以深入淺出的方式介紹 MCP 的定義、功能與設計理念，並透過比喻和例子來說明它如何運作。此外，我們也會分享學界與開發社群對 MCP 的初步反應、討論 MCP 面臨的挑戰與限制，以及展望 MCP 在未來人工智慧應用中的潛力和角色。

MCP 的由來與目標：為 AI 搭建資料橋樑

隨著 AI 助手廣泛應用，各界投入大量資源提升模型能力，但模型與資料的隔閡卻成了一大瓶頸。

目前每當我們希望 AI 學習新的資料來源（例如新的資料庫、雲端文件、企業內部系統），往往需要為每一種 AI 平台和每一個工具打造客製化的整合方案。

不僅開發繁瑣且難以維護，還導致所謂「M×N 整合難題」：如果有 M 種不同的模型和 N 種不同的工具，理論上就需要 M×N 種獨立整合，幾乎無法隨著需求擴充。這種碎片化的方式彷彿回到了電腦尚未標準化時代，每接一種新設備就得安裝專屬驅動和介面，極為不便。

MCP 的宗旨正是打破這種藩籬，提供通用且開放的標準來連接 AI 系統與各種資料來源。Anthropic 公司於 2024 年 11 月推出 MCP，希望讓開發者不用再為每個資料源各自開發「插頭」，而是用一種標準協定來溝通所有資訊。

有人形象地將它比喻為 AI 世界的「USB-C 介面」：如同 USB-C 標準化了設備連接，MCP 也將提供給 AI 模型一種統一的「語言」來存取外部資料和工具。藉由這個共同的介面，最前沿的 AI 模型將能突破資訊孤島的限制，獲取所需的上下文資訊，產生更相關、有用的回答。

MCP 如何運作？工具與資料的通用「翻譯官」

為了降低技術門檻，MCP 採用了直觀的 Client-Server（用戶端-伺服器）架構。

可以將 MCP 想像成一位居中協調的「翻譯官」：一端是AI 應用（Client，用戶端），例如聊天機器人、智慧編輯器或任何需要 AI 協助的軟體；另一端則是資料或服務（Server，伺服器），例如公司的資料庫、雲端硬碟、電子郵件服務或任何外部工具。

開發者可以針對某個資料源撰寫一個 MCP 伺服器（一個輕量程式），讓它以標準格式對外提供該資料或功能；同時，AI 應用內建的 MCP 用戶端則可按照協定與伺服器溝通。

這種設計的妙處在於：AI 模型本身並不需要直接調用各種 API 或資料庫，它只要透過 MCP 用戶端發出請求，MCP 伺服器就會充當中介，把 AI 的「意圖」翻譯成對應服務的具體操作，執行後再將結果傳回 AI。整個過程對使用者而言非常自然，他們只需以日常語言向 AI 助手下指令，其餘的溝通細節都由 MCP 在幕後打點完成。

舉一個具體例子來說明：假設你希望 AI 助手幫你處理 Gmail 郵件。首先，你可以安裝一個 Gmail 的 MCP 伺服器，並透過標準的 OAuth 授權流程讓該伺服器獲得你 Gmail 帳戶的造訪權限。

之後，在與 AI 助手對話時，你可以問：「幫我查查老闆寄來的關於季度報告的未讀郵件有哪些？」AI 模型接收到這句話，會識別出這是一個郵件查詢任務，於是使用 MCP 協定向 Gmail 伺服器發出搜尋請求。MCP 伺服器用先前儲存的授權憑證，代你造訪 Gmail API 搜索郵件，並將結果返回給 AI。隨後 AI 整理資訊，用自然語言回答你找到的郵件摘要。同樣地，若你接著說「請刪除上週所有行銷郵件」，AI 又會透過 MCP 發指令給伺服器執行刪郵件的操作。

整個流程中，你無需直接打開 Gmail，只透過與 AI 的對話就完成了查郵件和刪郵件的任務。這正是 MCP 帶來的強大體驗：AI 助手透過一座「上下文橋樑」直接接入了日常應用的操作。

值得一提的是，MCP 支援雙向互動，不僅 AI 可以「讀取」外部資料，也能透過工具對外執行動作（例如新增日曆事件、發送郵件等）。這就好比 AI 不只拿到資料「書本」，還配有一組可用的「工具箱」。透過 MCP，AI 可以在合適的時機自主決定使用某項工具來完成任務，例如在回答程式問題時自動調用資料庫查詢工具獲取資料。這種靈活的上下文維持讓 AI 在不同工具和數據集之間切換時，仍能記住相關背景，提高了解決複雜任務的效率。

MCP 的四大特色

MCP 之所以引發關注，在於其整合了開放、標準化、模組化等多項設計理念，使 AI 與外部世界的互動更進一步。以下是 MCP 幾個重要的特色：

• 開放標準：MCP 是以開源形式發布的協定規範。任何人都可以查看其規範細節並加以實作。這種開放性意味著不屬於任何單一廠商私有，減少了綁定特定平台的風險。開發者可以放心地為 MCP 投入資源，因為一旦採用，未來即使切換 AI 服務提供商或模型，引入的新模型也能沿用相同的 MCP 接口。換言之，MCP 增強了不同廠牌模型之間的相容性，避免廠商鎖定，帶來更多彈性。

• 一次開發，多方適用：過去開發者為某 AI 模型打造的插件或整合，無法直接套用到另一模型上；但有了 MCP，相同的資料連接器可以被多種 AI 工具重複使用。舉例來說，你不必為 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 各寫一套連接Google雲端硬碟的整合程式，只需提供一個遵循 MCP 標準的「Google Drive 伺服器」，兩者都能接入使用。這不僅節省開發維護成本，也讓 AI 工具生態系統更繁榮：社群可以共享各類 MCP 整合模組，新模型上線時也能直接利用既有的豐富工具。

• 上下文與工具並重：MCP 名為「模型上下文協定」，其實涵蓋了多種提供 AI 輔助資訊的形式。根據規範，MCP 伺服器可以提供三類「原語 (primitive)」給 AI 使用：其一是「Prompt」（提示語），可以理解為預先設定的指令或範本，用來引導或限制 AI 的行為；其二是「Resource」（資源），指結構化的資料，例如文件內容、資料表等，可以直接作為 AI 輸入的上下文；最後是「Tool」（工具），也就是可執行的函數或行動，如前述查詢資料庫、發送郵件等操作。同樣地，AI 用戶端這邊也定義了兩種原語：「Root」和「Sampling」。Root 提供伺服器造訪用戶端檔案系統的入口（例如允許伺服器讀寫用戶的本地檔案），而 Sampling 則允許伺服器向 AI 請求一次額外的文本生成，用於實現進階的「模型自我迴圈」行為。雖然這些技術細節普通用戶不需深入瞭解，但這種設計展現了 MCP 的模組化思想：將 AI 與外界互動所需的元素拆分成不同類型，方便日後擴充和優化。例如 Anthropic 團隊就發現，將傳統「工具使用」概念細分為 Prompt、Resource 等類型，有助於讓 AI 明確區分不同意圖，更有效地利用上下文資訊。

• 安全與授權考量：MCP 的架構充分考慮到資料安全與權限控管。所有MCP伺服器在造訪敏感資料時，通常都需要先經過用戶授權（例如前述 Gmail 範例透過 OAuth 取得權杖）才能運作。在新版的 MCP 規範中，更引入了基於 OAuth 2.1 的標準認證流程作為協定的一部分，以確保用戶端與伺服器之間的通訊經過適當驗證和授權。此外，對於某些高風險的操作，MCP 建議保留人類在迴圈中的審核機制——也就是在 AI 嘗試執行關鍵動作時，讓使用者有機會確認或拒絕。這些設計理念顯示出 MCP 團隊對安全性的重視，希望在擴展AI功能的同時，避免引入過多新的風險點。

學界與開發社群的初步反應

MCP 問世後，立刻引發了科技圈和開發社群的熱烈討論。業界普遍對這項開放標準表示期待與支持。

例如，OpenAI 執行長 Sam Altman 在 2025 年 3 月的一則貼文中宣佈，OpenAI 將在旗下產品中加入對 Anthropic MCP 標準的支援。這意味著廣受歡迎的 ChatGPT 助手未來也可透過 MCP 接入各種資料來源，顯示出兩大 AI 實驗室合作推廣共同標準的趨勢。他表示：「大家都很喜歡 MCP，我們很高興在所有產品中增加對它的支援」 。

事實上，OpenAI 已將 MCP 整合進其 Agents 開發套件，並計劃很快在 ChatGPT 桌面應用和回應 API 上提供支援。這樣的表態被視為 MCP 生態重要的里程碑。

不僅龍頭公司關注，開發者社群對 MCP 的反響同樣熱烈。在技術論壇 Hacker News 上，相關討論串在短時間內吸引了數百則留言。不少開發者將 MCP 視為「終於出現了標準化的LLM 工具插件介面」，認為它本身並未帶來全新的功能，但透過統一介面有望大幅減少重複造輪子的工作。有網友形象地總結：「簡而言之，MCP 就是試圖用老牌的工具/函數調用機制，為 LLM 插上標準化的通用插件接口。它不是引入新能力，而是希望解決 N×M 的整合問題，讓更多工具被開發出來使用。」這樣的看法點出了 MCP 的價值核心：在於標準化而非功能性創新，但標準化本身對生態系統有巨大的推動作用。

同時，也有開發者在初期提出了疑問與建議。例如，有人反映官方文件對「上下文 (context)」一詞的定義不夠清晰，希望能看到更多實際例子來理解 MCP 能做什麼。Anthropic 的工程師也在討論中積極回應，解釋說：「MCP 的要旨是把你在乎的東西帶給任何裝有 MCP 用戶端的 LLM 應用。你可以把資料庫結構當作資源提供給模型（讓它在對話中隨時調閱），也可以提供一個查詢資料庫的工具。如此一來，模型可自行決定何時使用該工具來回答問題。」透過這種說明，許多開發者更加理解 MCP 的實用性。總體而言，社群對 MCP 的態度是謹慎樂觀的，認為它有潛力成為產業共同標準，雖然仍需時間觀察成熟度與實際效益。

值得一提的是，MCP 在發布不久就吸引了一批早期採用者。例如支付公司 Block（前稱 Square）和多媒體平台 Apollo 等已將 MCP 整合進內部系統；Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph 等開發者工具公司也宣布正與 MCP 協作，提升自家平台的 AI 智能功能。

Block 的技術長甚至公開稱讚：「像 MCP 這樣的開放技術，就像架起 AI 通往現實應用的橋梁，讓創新更為開放透明並植根於協作 。」由此可見，業界從新創公司到大型企業都對 MCP 表現出濃厚興趣，跨領域合作逐漸形成一股潮流。Anthropic 產品長 Mike Krieger 也在社群貼文中歡迎 OpenAI 的加入，並透露「MCP 作為一個蓬勃發展的開放標準，已有數以千計的整合在進行，生態系統持續成長」。這些正面反饋顯示 MCP 在推出初期便取得相當程度的認可。

MCP 可能面臨的四個挑戰與限制

儘管 MCP 前景看好，但在推廣與應用上仍有一些挑戰與限制需要克服：

• 跨模型的普及與相容性：要發揮 MCP 的最大價值，必須有更多的 AI 模型與應用支持這一標準。目前 Anthropic Claude 系列和 OpenAI 部分產品已經表態支援，微軟也宣布為 MCP 推出相關整合（例如提供讓 AI 使用瀏覽器的 MCP 伺服器）。然而，其他主要玩家如 Google、Meta 及各種開源模型是否會全面跟進，仍有待觀察。如果未來標準出現分歧（例如各家各推不同協定），開放標準的初衷將難以完全實現。因此，MCP 的普及需要產業形成共識，甚至可能需要標準組織介入協調，確保不同模型間真正的相容互通。

• 實作與部署難度：對開發者而言，MCP 雖然免去撰寫多套整合程式的麻煩，但初始實作仍需投入學習和開發時間。編寫一個 MCP 伺服器涉及理解 JSON-RPC 通訊、原語概念以及與目標服務的對接。一些中小型團隊可能暫時沒有資源自行開發。不過，好消息是 Anthropic 已提供 Python、TypeScript 等 SDK 和範例程式碼，方便開發者快速上手。社群也在持續釋出預建的 MCP 連接器，涵蓋如 Google Drive、Slack、GitHub 等常見工具。甚至有雲端服務（如 Cloudflare）推出一鍵部署 MCP 伺服器的方案，簡化了在遠端伺服器架設 MCP 的過程。因此，隨著工具鏈成熟，MCP 的實作門檻預期會逐步降低。但在目前過渡期，企業導入 MCP 仍需權衡開發成本、系統相容性等因素。

• 安全性與權限控制：讓 AI 模型可以自由調用外部資料和操作工具，本身就伴隨新的安全風險。首先是存取憑證的安全：MCP 伺服器通常需要保存對各服務的憑證（如 OAuth token）以代user執行操作。如果這些憑證被不肖人士竊取，攻擊者可能架設自己的 MCP 伺服器冒充，用戶身份，進而取得用戶所有資料存取權，例如閱讀全部郵件、代發訊息、批量竊取敏感資訊等。由於這種攻擊利用的是合法的 API 通道，甚至可能繞過傳統的異地登入警示而不被發現。其次是 MCP 伺服器自身的防護：作為匯集多個服務鑰匙的中介，一旦 MCP 伺服器被入侵，攻擊者即可掌握所有已連接服務的存取權，後果不堪設想。這被形容為「一鍵盜走整座王國的鑰匙」，特別是在企業環境下，單點失守可能讓攻擊者長驅直入多個內部系統。再者，還有提示詞注入攻擊的新威脅：攻擊者可能透過在文件或訊息中藏匿特殊指令，誘使 AI 在不經意間執行惡意操作。例如，一封看似普通的郵件中暗藏指令，當 AI 助手讀取該郵件內容時，被植入的隱藏命令觸發，讓 AI 透過 MCP 執行了未經授權的動作（如將機密文件偷偷外傳）。由於使用者往往難以察覺這類隱晦的指令存在，傳統上「閱讀內容」與「執行動作」之間的安全邊界在此變得模糊，造成潛在風險。最後，權限範圍過廣也是隱憂之一：為了讓 AI 有彈性完成多樣任務，MCP 伺服器通常會請求較廣的授權（例如對郵件具有讀寫刪除全權，而非僅查詢）。再加上 MCP 集中管理了許多服務的造訪，萬一發生資料洩漏，攻擊者可以交叉分析多源資料，獲取更全面的用戶隱私，或甚至合法的 MCP 營運者也可能濫用跨服務的數據來建立完整的用戶輪廓。總而言之，MCP 帶來便利的同時，也重塑了原有的安全模型，需要開發者和使用者都提高風險意識。在推廣 MCP 的過程中，如何制定完善的安全最佳實踐（如更細緻的權限控管、強化憑證保護、AI 行為監督機制等）將是重要課題。

• 規範演進與治理：作為一項新興標準，MCP 的規範細節可能會隨著實際應用反饋進行調整和升級。事實上，Anthropic 在 2025 年 3 月就發布了更新版本的 MCP 規範，引入了如前述 OAuth 標準認證、即時雙向通訊、批次請求等改進，以增強安全性與相容性。未來，隨著更多參與者加入，可能還會擴充新的功能模組。如何在開放社群中協調規範演進也是一項挑戰：需要有明確的治理機制來決定標準的走向，保持向下相容同時滿足新需求。另外，企業在採用 MCP 時也要注意版本的一致性，確保用戶端與伺服器遵循相同版本的協定，否則可能出現溝通不良的情況。不過，這類標準化協定的演進可以參考網際網路標準的發展歷程，在社群共識下逐步完善。隨著 MCP 越來越成熟，我們有機會看到專門的工作組或標準組織來主導其長期維護，確保這項開放標準始終服務於整個AI生態的共同利益。

MCP 的未來潛力與應用展望

展望未來，Model Context Protocol（MCP）可能在人工智慧應用中扮演關鍵的基礎角色，帶來多方面的影響：

• 多模型協作與模組化 AI：隨著 MCP 普及，我們或許會看到不同 AI 模型之間的協同工作更加順暢。透過 MCP，某個 AI 助手可以方便地使用另一個 AI 系統提供的服務。例如，一個文字對話模型可以經由 MCP 調用一個圖像辨識模型的能力（只需將後者封裝成 MCP 工具），實現跨模型的優勢互補。未來的 AI 應用可能不再是單一模型獨撐，而是多個專長不同的 AI agent 經由標準化協定互相配合。這有點類似軟體工程中的微服務架構：各個服務（模型）各司其職，透過標準介面溝通協作，組成一個更強大的整體。

• 繁榮的工具生態：MCP 為 AI 工具建立了共通的「插槽」，預期將催生一個繁榮的第三方工具生態系。開發者社群已經開始貢獻各種 MCP 連接器，只要有新的數位服務出現，便可能很快有人開發出對應的 MCP 模組。未來，用戶想讓 AI 助手支援某個新功能，可能只需下載或啟用一個現成的 MCP 插件，而無須等待 AI 供應商官方開發支持。這種生態模式有點像智慧型手機的 App Store，只不過「app」在這裡是提供給 AI 使用的工具或資料來源。對企業而言，也可以建立自家內部的 MCP 工具庫，供各部門AI應用共用，逐步形成組織級的 AI 生態。長遠來看，隨著大量開發者投入，MCP 生態的豐富度將大幅提升 AI 助手的應用邊界，讓 AI 真正融入更多元的業務場景與日常生活。

• 新型態的標準化協作：歷史經驗告訴我們，統一的標準往往能催生爆炸性的創新 — 正如網際網路因為 TCP/IP、HTTP 等協定而得以互聯萬物。MCP 作為 AI 時代的關鍵協定之一，有潛力促進業界在 AI 工具介接上的合作共通。值得注意的是，Anthropic 採取開源協作的方式來推廣 MCP，也鼓勵開發者共同改進協定。未來，我們或許會看到更多公司和研究機構參與 MCP 標準的制定，使之更加完善。同時，標準化也降低了創業團隊進入 AI 工具市場的門檻：新創公司可以專注於打造創意工具，因為透過 MCP，他們的產品天然就能被各種 AI 助手調用，不必各自適配多家平台。這將進一步加速 AI 工具的百花齊放，形成良性循環。

• AI 助手能力的飛躍：綜合來說，MCP 所帶來的將是一場AI 助手能力的升級。透過即插即用的上下文協定，未來的 AI 助手將能存取使用者已有的所有數位資源”，從個人裝置到雲端服務，從辦公軟體到開發工具。這意味著，AI 可以更深入地理解使用者當前的情境、手頭的資料，從而給出更貼切的協助。例如，商業分析助理可以同時連接財務系統、日曆行事曆和電子郵件，綜合資訊主動提醒你重要的異動；又或者，開發者的編程AI除了讀懂代碼庫，還能接入專案管理工具、討論串紀錄，真正成為理解整個開發脈絡的智能夥伴。多模多能的 AI 助手將不再只是聊天回答問題，而能執行複雜任務、串連各種服務，成為我們工作和生活中更不可或缺的幫手。

總而言之，Model Context Protocol（MCP）作為一項新興的開放標準，正在為 AI 模型與外部世界之間架起橋樑。它讓我們看見了一個趨勢：AI 助手將從孤島走向聯網合作的生態。當然，新技術的落地從來不是一蹴可幾的，MCP 仍需要時間來驗證其穩定性與安全性，各方也需共同努力制定最佳實踐。然而，可以肯定的是，標準化、協作化是 AI 發展的必然方向之一。在不久的將來，當我們使用 AI 助手完成各種複雜任務時，或許很少會注意到 MCP 的存在—正如我們今日上網早已不需了解 HTTP 如何運作。但正是這樣深藏幕後的協定，塑造並支撐了整個生態的繁榮。MCP 所代表的理念，將推動 AI 更緊密地融入人類的數位生活，為人工智慧應用開啟新的篇章。

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