此篇文章詳細介紹了MCP（Model Context Protocol）技術的出現與應用，並解釋了它如何幫助AI模型進一步提升自主執行任務的能力。由AI公司Anthropic於2024年底推出，MCP技術是設計來讓AI能夠有效連結外部世界，進而使AI不再僅限於回答問題，而是可以根據用戶需求執行具體任務，且這些任務能夠自動查詢資料並執行相應的動作。
作者首先闡明了MCP的基本概念，MCP讓AI模型能夠安全且高效地與外部系統進行互動，並自動執行各種任務。MCP架構有三大組成部分：主機端（Host）、客戶端（Client）、伺服端（Server）。
- 主機端（Host）：就是AI模型本身，例如Claude或ChatGPT。主機端提出任務請求，但不會直接去查詢資料或執行動作，而是交由客戶端來處理。
- 客戶端（Client）：負責將主機端的請求轉送至正確的伺服端。客戶端會將資料包裝成標準格式並發送請求，然後將伺服端回傳的結果傳回主機端。
- 伺服端（Server）：實際執行具體任務的程式模組。伺服端可用於多種任務，例如查詢日曆、發送電子郵件、讀取文件等。
MCP的設計強調了「單向通訊」，意味著所有的請求都是從客戶端發出，伺服端不會主動干預或發送資訊，這樣的設計不僅增加了系統的安全性，也提高了穩定性。
文章介紹了MCP所帶來的四大優勢，使其成為AI發展中的關鍵技術：
- 即時資料查詢：傳統AI模型僅能回應訓練時的資料，而MCP使AI能夠直接連接外部資料來源，例如即時查詢天氣、股價等資訊，讓AI的回應更加準確可靠。
- 安全資料存取：MCP的設計確保AI只會存取經授權的資料，減少了個人隱私或敏感資料被不當存取的風險。
- 開發與維護簡化：MCP標準化了與外部工具和資料庫的互動，使得開發者能夠快速開發與擴充新的功能，並減少了維護的難度。
- 功能擴充性：由於MCP是開放原始碼，開發者可以根據自己的需求，自行擴展更多伺服端模組，使AI能執行更複雜的任務，從程式碼分析到圖像處理、文件讀取等，應用場景非常廣泛。
進一步解釋了MCP與傳統API的區別，並強調了MCP在AI應用中的優勢。傳統API通常只能處理單一資料請求，並且需要繁瑣的手動設置和維護，而MCP提供了一種統一的格式來接入多個外部工具和資料來源，讓AI能夠進行有狀態的、持續性的互動，並有效執行多步驟任務。
MCP的設計不僅能讓AI更加智能化，還能夠讓AI協同不同工具，完成跨平台、跨系統的任務，而這是傳統API無法做到的。同時，列舉了MCP的一些實際應用場景，讓AI能夠自動執行如寄信、查詢行程、處理檔案等任務，甚至協助開發者分析程式碼或自動化設計3D模型等，顯示出MCP在多領域的強大潛力。MCP技術不僅適用於大眾市場，也能夠在企業內部提升運營效率，幫助企業自動化處理各種瑣事，進一步實現業務流程的數位轉型。
本文總結了MCP作為一項新興的AI技術，如何在促進AI自主執行任務的同時，提升其實用性與效率。隨著AI模型逐步進化為更具自主性與決策能力的助手，MCP技術的應用將在未來的企業與日常生活中發揮越來越重要的角色，改變我們對AI的使用方式。
