在人工智慧（AI）領域，新的首字母縮略詞層出不窮，令人眼花繚亂。其中，模型上下文協定（MCP）正逐漸嶄露頭角，尤其是在 Google Cloud Next 大會上，引發了廣泛關注。那麼，MCP 究竟是什麼？它為何對人工智慧的未來至關重要？
MCP 的起源與定義
MCP 由人工智慧領域的先驅 Anthropic 於 2024 年 11 月首次提出，旨在解決企業和開發者在存取分散在不同儲存庫中的資料時所面臨的難題。簡而言之，MCP 提供了一種標準化的方式，將人工智慧模型連接到各種資料來源和工具，從而避免了設計和部署多個整合方案的麻煩。
Cloudflare 產品副總裁 Rita Kozlov 將 MCP 比作 20 世紀 90 年代初的 HTTP，認為它有潛力徹底改變人與企業和服務互動的方式，並催生全新的商業模式。
MCP 官網則將其形象地比喻為人工智慧應用的 USB-C 連接埠，提供了一種標準化的方式，將裝置連接到各種週邊設備和配件，從而簡化了資料存取過程。
MCP 作為人工智慧的賦能者
MCP 的意義遠不止於簡化資料存取。它將成為推動人工智慧代理未來發展的關鍵工具。Kozlov 指出，MCP 將有效賦能人工智慧代理，使其能夠更自主地運行，並代表使用者完成任務。
在人工智慧代理時代，我們需要訓練和部署能夠解決複雜問題的專業人工智慧。為了實現這一目標，人工智慧代理需要能夠在正確的時間存取來自各種後端系統的正確資料。Google Cloud 機器學習、系統和雲副總裁兼總經理 Amin Vahdat 解釋說，這裡的後端系統包括 AlloyDB、Cloud SQL 和 Google Cloud Spanner 等資料庫和資料儲存系統。
此外，MongoDB 產品管理總監兼公司人工智慧專家 Ben Flast 認為，MCP 也可以從 REST API 或任何可以公開程式化介面的服務中提取資料。
Flast 強調，MCP 將在人工智慧發展中發揮兩個主要作用。首先是代理開發，MCP 將被用於幫助存取必要的資料，以促進程式碼生成和自動化。其次，MCP 還可以為正在運行的代理和大型語言模型（LLM）提供必要的上下文資訊，從而使人工智慧能夠與各種系統進行互動。
Flast 補充說，目前的關鍵在於確定代理究竟需要從應用程式資料庫中獲取什麼，例如，它們需要什麼樣的儲存或記憶體功能才能滿足效能需求。
透過 MCP 連接人工智慧
人工智慧代理不僅需要持續的資料輸入，還需要相互交流。MCP 可以用於實現代理之間的互聯互通。Kozlov 指出，已經有開發者開始構建能夠使用 MCP 與其他代理 ‘對話’ 的代理。
與此同時，Google Cloud 也提出了自己的標準，即 Agent2Agent 協定。Vahdat 解釋說，MCP 和 A2A 是互補的。MCP 允許以開放的標準方式存取資料，而 A2A 則實現了不同代理之間的互操作性。可以將 MCP 視為模型到資料的連接，而將 A2A 視為代理到代理的連接。將兩者結合起來，可以更輕鬆、更高效地構建更強大的代理。
MCP 的採用曲線
儘管 MCP 協定還很新，但 Kozlov 和 Flast 都表示，它正在迅速 gaining traction，就像人工智慧領域的其他技術一樣。
Flast 指出，即使是 Anthropic 最大的競爭對手 OpenAI 也已決定新增對 MCP 的支援。儘管該協定於 2024 年 11 月才發布，但已經構建了數千個 MCP 伺服器。
Cloudflare 最近也加入了 MCP 伺服器的行列，在其開發者平台中新增了遠端 MCP 伺服器功能。Kozlov 總結說，Cloudflare 這樣做是為了讓開發者和組織能夠搶先一步，為 MCP 的未來發展做好準備，因為他們預計這將是一種重要的全新互動模式，就像行動網路一樣。
綜上所述，MCP 作為人工智慧領域的新興力量，具有巨大的潛力。它簡化了資料存取，賦能了人工智慧代理，並促進了人工智慧之間的互聯互通。隨著 MCP 的不斷發展和完善，我們有理由相信，它將在人工智慧的未來發展中發揮越來越重要的作用。
深入探討 MCP 的技術細節
為了更全面地理解 MCP，我們需要深入探討其技術細節。MCP 的核心在於其標準化的協定，該協定定義了人工智慧模型如何與各種資料來源進行互動。該協定包括以下幾個關鍵元件：
- 資料連接器： 資料連接器是 MCP 的核心元件，負責將人工智慧模型連接到不同的資料來源。資料連接器可以支援各種資料來源，包括資料庫、API 和檔案系統。
- 資料轉換器： 資料轉換器負責將來自不同資料來源的資料轉換為人工智慧模型可以理解的格式。資料轉換器可以執行各種資料轉換操作，包括資料類型轉換、資料格式轉換和資料清理。
- 元資料管理： 元資料管理負責管理與資料來源相關的元資料資訊。元資料資訊包括資料來源的名稱、描述、位置和存取權限。
透過這些元件，MCP 實現了人工智慧模型與各種資料來源之間的無縫連接，從而簡化了資料存取過程。更詳細來說，資料連接器像是各式插頭，對應不同規格的電源插座（資料來源），讓模型能順利 ‘插電’。資料轉換器則像是翻譯機，將不同語言（資料格式）翻譯成模型能理解的語言。元資料管理則像是圖書館目錄，讓模型能快速找到需要的書籍（資料）。
MCP 的設計目標是高度靈活和可擴展，能夠適應不斷變化的資料來源和人工智慧模型需求。它採用模組化的架構，允許開發者根據特定需求自定義和擴展各個元件。例如，開發者可以創建新的資料連接器來支援特定的資料庫或 API，或者開發新的資料轉換器來處理特定的資料格式。這種靈活性使得 MCP 能夠廣泛應用於各種人工智慧應用場景。
MCP 的應用場景
MCP 的應用場景非常廣泛，可以應用於各種人工智慧應用中。以下是一些典型的應用場景：
- 自然語言處理： 在自然語言處理（NLP）領域，MCP 可以用於連接大型語言模型（LLM）到各種文字資料來源，從而提高 LLM 的效能。例如，可以將 LLM 連接到新聞文章資料庫、社群媒體資料來源和客戶評論資料來源，從而使 LLM 能夠更好地理解和生成文字。想像一下，一個 LLM 可以透過 MCP 存取全球的新聞資料庫，即時分析時事趨勢，並產出精闢的評論文章。
- 電腦視覺： 在電腦視覺領域，MCP 可以用於連接圖像識別模型到各種圖像資料來源，從而提高圖像識別模型的準確性。例如，可以將圖像識別模型連接到圖像資料庫、攝影機和視訊串流，從而使圖像識別模型能夠更好地識別圖像。一個圖像識別模型可以透過 MCP 連接到城市監控系統的攝影機，即時識別可疑人物或車輛，提升城市安全。
- 推薦系統： 在推薦系統領域，MCP 可以用於連接推薦模型到各種使用者行為資料來源和產品資料來源，從而提高推薦系統的個性化程度。例如，可以將推薦模型連接到使用者瀏覽歷史記錄、購買歷史記錄和產品屬性資料，從而使推薦系統能夠更準確地推薦使用者感興趣的產品。例如，一個電商平台的推薦系統可以透過 MCP 分析使用者的購買記錄、瀏覽行為、以及產品的屬性資料，從而提供更精準的商品推薦，提升銷售額。
- 金融分析： 在金融分析領域，MCP 可以用於連接金融分析模型到各種金融資料來源，從而提高金融分析的準確性。例如，可以將金融分析模型連接到股票市場資料、經濟指標資料和公司財務報表資料，從而使金融分析模型能夠更準確地預測市場趨勢。一個金融分析模型可以透過 MCP 存取全球的金融市場資料，即時分析市場風險，並提供投資建議。
- 醫療診斷： 在醫療診斷領域，MCP 能夠連接醫療影像模型與大量的病患影像資料，提升診斷的準確度。例如，透過連接 X 光片、MRI 影像等資料，模型能夠更快速且準確地找出病灶，協助醫生做出更精確的判斷。此外，也能連接病患的電子病歷，提供更完整的診斷參考資訊。
- 智慧製造： 在智慧製造的場景中，MCP 能夠連接生產線上的感測器數據，與機器設備的運作資料。透過分析這些數據，模型能夠即時監控生產線的效率，預測設備的故障，並優化生產流程，提升製造的效率和品質。
- 客戶服務： 在客戶服務領域，MCP 能夠將聊天機器人連接到公司的知識庫、客戶關係管理（CRM）系統等資料來源。如此一來，聊天機器人就能夠更準確地回答客戶的問題，提供更完善的客戶服務。
MCP 的挑戰與未來發展
儘管 MCP 具有巨大的潛力，但也面臨著一些挑戰。以下是一些主要的挑戰：
- 標準化： MCP 仍然是一個新興的協定，需要進一步標準化，以確保不同廠商的產品之間的互操作性。這需要業界各方共同努力，制定統一的標準，以確保不同的 MCP 實作能夠無縫協作。
- 安全性： MCP 需要提供強大的安全機制，以保護資料來源的安全性，防止未經授權的存取。這包括資料加密、身分驗證、以及存取控制等機制，以確保敏感資料的安全。特別是當 MCP 連接到包含敏感資訊的醫療或金融系統時，安全性更顯得至關重要。
- 效能： MCP 需要提供高效能的資料存取，以滿足人工智慧應用的需求。這包括優化資料傳輸、減少延遲、以及支援大規模並行處理等技術，以確保 MCP 能夠處理大量的資料和高負載的請求。
- 易用性： 為了促進 MCP 的普及，需要提供更簡單易用的開發工具和介面，降低開發者使用 MCP 的門檻。這包括提供完善的文件、範例程式碼、以及視覺化的開發環境，讓開發者能夠更輕鬆地構建和部署 MCP 應用。
- 可擴展性： MCP 需要具有良好的可擴展性，能夠支援不斷增長的資料來源和人工智慧模型。這包括採用分散式架構、支援動態擴展、以及提供彈性的資源管理，以確保 MCP 能夠應對未來的挑戰。
為了應對這些挑戰，MCP 的未來發展方向包括：
- 進一步標準化： 推動 MCP 的標準化進程，以確保不同廠商的產品之間的互操作性。可以成立一個由業界專家組成的標準化組織，負責制定 MCP 的標準，並監督標準的實施。
- 加強安全性： 加強 MCP 的安全性，提供強大的安全機制，以保護資料來源的安全性。可以採用最新的安全技術，例如同態加密和差分隱私，來保護資料的隱私和安全。
- 提高效能： 提高 MCP 的效能，提供高效能的資料存取，以滿足人工智慧應用的需求。可以採用高效的資料傳輸協議、優化的查詢演算法、以及分散式資料處理技術，來提高 MCP 的效能。
- 擴展應用場景： 擴展 MCP 的應用場景，將其應用於更多的人工智慧應用中。可以開發新的 MCP 應用，例如智慧城市、自動駕駛、以及個性化醫療，來展示 MCP 的潛力。
- 生態系統建設： 建立一個繁榮的 MCP 生態系統，吸引更多的開發者和企業參與其中。可以提供免費的開發工具、舉辦 MCP 開發競賽、以及建立 MCP 社群，來促進 MCP 的普及和發展。
總而言之，MCP 作為人工智慧領域的新興力量，具有巨大的潛力。隨著 MCP 的不斷發展和完善，我們有理由相信，它將在人工智慧的未來發展中發揮越來越重要的作用。它不僅能簡化 AI 模型的數據接入，更能推動 AI 代理的發展，進而改變我們與技術互動的方式。