2025年，AI代理正迅速從理論概念轉變為實用工具。 Anthropic的 Claude 3.7 在程式碼編寫任務中的卓越表現，以及開放原始碼社群透過瀏覽器操作實現複雜功能，都突顯了一項重大轉變。 AI 的能力正在從單純的對話發展到主動執行。 然而，一個根本的挑戰仍然存在：我們如何確保這些智慧代理以高效且安全的方式與現實世界互動？ 2024 年 11 月，Anthropic 推出了模型上下文協定 (MCP)，這是一個開放原始碼的標準化協定，旨在透過為大型語言模型 (LLM) 提供統一介面，以連接外部工具和資料來源，從而徹底改變 AI 代理的開發和應用。 在推出後的四個月內，MCP 已獲得超過 2000 個伺服器的支持。
理解 MCP
定義與起源
MCP，或稱模型上下文協定，是 Anthropic 於 2024 年 11 月推出的標準化協定。它解決了 AI 模型與外部工具和資料之間分散的互動問題。 MCP 通常被比作 AI 的 ‘USB-C’，它提供了一個統一的介面，允許 AI 代理無縫存取外部資源，如資料庫、檔案系統、網站和 API，而無需為每個工具編寫複雜的自訂適配碼。
如果 API 是網際網路的通用語言，連接伺服器和用戶端，那麼 MCP 就是 AI 工具的統一語言，彌合了智慧代理和現實世界之間的差距。 它使 AI 能夠像人類使用智慧型手機一樣，透過自然語言操作工具。 任務從簡單的查詢（如’告訴我今天的天氣’）演變為複雜的操作，例如’檢查天氣並提醒我帶雨傘’或’產生 3D 模型並將其上傳到雲端’。
核心願景： MCP 旨在提高效率，並賦予 AI 代理從理解到實際行動的能力。 這使開發人員、企業，甚至是非技術使用者，都能自訂智慧代理，使其成為虛擬智慧與物理世界之間的橋樑。
MCP 的創建並非偶然。 Anthropic 由前 OpenAI 成員創立，他們認識到 LLM 的局限性，這些模型通常僅限於’資訊孤島’，其知識僅限於其訓練資料，並且缺乏對外部資訊的即時存取。 隨著 Claude 系列模型在 2024 年取得成功，Anthropic 意識到需要一種通用協定來釋放 AI 的全部潛力。 MCP 的開放原始碼版本迅速獲得了關注。 截至 2025 年 3 月，已有超過 2000 個社群開發的 MCP 伺服器上線，涵蓋從檔案管理到區塊鏈分析的各種場景，涉及超過 300 個 GitHub 專案，成長率高達 1200%。 MCP 不僅僅是一個技術協定，而是一個社群驅動的協作框架。
MCP 對於日常使用者
對於個人使用者來說，MCP 就像一把通往 AI 的’魔法鑰匙’，使複雜的智慧工具變得易於存取且使用者友善。 它允許個人使用自然語言命令 AI 來完成日常任務，而無需程式設計知識。 想像一下指示 Claude ‘整理我的行程並提醒我明天的會議’。 MCP 會自動連接到日曆、電子郵件和提醒工具，在幾秒鐘內完成任務。 或者，考慮說’幫我設計一張生日卡片’。 MCP 會呼叫設計伺服器（如 Figma），產生一張個人化的卡片，並將其儲存到雲端。 對於非技術使用者來說，MCP 就像一個隱形的超級助手，將繁瑣的操作轉變為簡單的對話，使技術真正為生活服務。
- 簡單易懂： MCP 就像一個智慧助手，將您的 AI 助手從’只是聊天’升級到’完成任務’，幫助您管理檔案、規劃生活，甚至建立內容。
- 實際價值： 它將 AI 從一種難以接近的技術轉變為個人生活助手，節省時間、提高效率並保護隱私。
更廣泛的場景：從雜務到創意
MCP 不僅僅是一個工具；它代表了一種生活方式的改變，使每個人都能’自訂’他們的 AI 助手，而無需昂貴的專業服務。 對於老年人來說，MCP 可以簡化操作——說’提醒我吃藥並通知我的家人’會提示 AI 自動完成任務，從而提高獨立性。 MCP 超越了簡單的任務，激發了創造力並滿足了日常需求：
- 日常管理： 說’列出本週的購物清單並提醒我’允許 MCP 檢查冰箱庫存和價格比較網站，產生一個清單並透過簡訊發送。
- 學習與成長： 學生說’整理生物學筆記並制定學習計畫’會提示 MCP 掃描筆記、連接到學習平台，並輸出學習計畫和測驗問題。
- 興趣探索： 學習做飯？ 說’尋找義大利麵食譜和食材’允許 MCP 搜尋網站、檢查庫存並產生菜單，省去了翻閱書籍的麻煩。
- 情感聯繫： 對於生日，說’設計一張卡片並寄給媽媽’讓 MCP 使用 Figma 設計並透過電子郵件發送。
隱私和控制：使用者的保證
隱私是個人使用者最關心的問題，而 MCP 的權限控制機制確保使用者保持對資料流的完全控制。 例如，您可以設定權限為’允許 AI 讀取日曆，但不觸碰照片’，從而提供可靠的授權。 此外，MCP 的’抽樣’功能允許使用者在 AI 執行敏感任務之前檢閱請求，例如分析銀行對帳單，使用者可以在此確認僅使用’最新月份的資料’。 這種透明度和控制在保持便利性的同時，培養了信任。
MCP 的必要性
LLM 的局限性推動了對 MCP 的需求。 傳統上，AI 模型的知識僅限於其訓練資料，從而無法存取即時資訊。 如果 LLM 想要分析 2025 年 3 月的加密貨幣市場趨勢，它必須手動輸入資料或編寫特定的 API 呼叫，這可能需要數小時或數天。 更嚴重的是，開發人員在處理多個模型和工具時面臨’M×N 問題’——如果有 10 個 AI 模型和 10 個外部工具，則需要 100 個自訂整合，這會呈指數級增加複雜性。 這種分散性效率低下且難以擴展。
MCP 解決了這些障礙，將連接減少到 N+M（10 個模型和 10 個工具只需要 20 個配置），允許 AI 代理靈活地呼叫工具。 產生一份包含即時股票價格的報告，傳統上需要 2 小時，而使用 MCP 僅需 2 分鐘即可完成。
MCP 的技術架構與內部運作
技術背景與生態定位
MCP 的技術基礎是 JSON-RPC 2.0，這是一種輕量級、高效的通訊標準，支援即時雙向互動，類似於 WebSockets 的高性能。 它透過用戶端-伺服器架構運作：
- MCP 主機： 使用者互動應用程式，如 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf，負責接收請求和顯示結果。
- MCP 用戶端： 嵌入在主機中，它與伺服器建立一對一的連接，處理協定通訊，並確保隔離和安全性。
- MCP 伺服器： 一個輕量級程式，提供特定功能，連接本地（如桌面檔案）或遠端（如雲端 API）資料來源。
傳輸方法包括：
- Stdio： 標準輸入/輸出，適用於本地快速部署，如檔案管理，延遲低至毫秒級。
- HTTP SSE： 伺服器發送事件，支援遠端即時互動，如雲端 API 呼叫，適用於分散式場景。
Anthropic 計劃在 2025 年底之前推出 WebSockets，以進一步提高遠端效能。 在 AI 生態系統中，MCP 具有獨特的地位，不同於 OpenAI 的 Function Calling（與特定平台相關聯）和 LangChain 的工具庫（面向開發人員）。 MCP 透過開放性和標準化為開發人員、企業和非技術使用者提供服務。
架構設計
MCP 採用用戶端-伺服器架構，類似於餐廳環境：客戶（MCP 主機）想要點餐（資料或動作），服務員（MCP 用戶端）與廚房（MCP 伺服器）溝通。 為了確保效率和安全性，MCP 為每個伺服器分配一個專用的用戶端，形成一個隔離的一對一連接。 關鍵組件包括：
- 主機： 使用者入口點，如 Claude Desktop，負責發起請求和顯示結果。
- 用戶端： 通訊中介使用 JSON-RPC 2.0 與伺服器互動，管理請求和回應。
- 伺服器： 功能提供者連接外部資源並執行任務，如讀取檔案或呼叫 API。
傳輸方法是靈活的：
- Stdio： 本地部署，適用於快速存取桌面檔案或本地資料庫，延遲低至毫秒級，如計算 txt 檔案的數量。
- HTTP SSE： 遠端互動，支援雲端 API 呼叫，具有強大的即時效能，如查詢天氣 API，適用於分散式場景。
- 未來擴展： WebSockets 或可串流 HTTP 可能會在 2025 年底之前實施，從而進一步提高遠端效能並減少延遲。
功能原語
MCP 透過三個’原語’實現功能：
- 工具： AI 呼叫以完成特定任務的可執行函數。 例如，’貨幣轉換’工具將 100 人民幣即時轉換為 14 美元和 109 港元（基於 2025 年 3 月的固定匯率）； ‘搜尋’工具可以查詢今天的電影放映時間。
- 資源： 用作上下文輸入的結構化資料。 例如，從 GitHub 儲存庫讀取 README 檔案可提供專案背景，或掃描 10MB 的 PDF 檔案可提取關鍵資訊。
- 提示： 預定義的指令範本，引導 AI 使用工具和資源。 例如，’總結文件’提示產生 200 字的摘要，而’規劃行程’提示整合日曆和航班資料。
MCP 支援’抽樣’功能，伺服器可以請求 LLM 處理任務，並且使用者可以檢閱請求和結果，從而確保安全性和透明度。 例如，如果伺服器請求’分析檔案內容’，使用者批准它，並且 AI 返回一個摘要，確保敏感資料不被濫用，從而增強安全性和透明度。
通訊過程
MCP 的運作包括四個階段：
考慮’查詢桌面檔案’的範例：
- 使用者輸入’列出我的文件’。
- Claude 分析請求並識別需要呼叫檔案伺服器。
- 用戶端連接到伺服器，並且使用者批准權限。
- 伺服器返回一個檔案清單，並且 Claude 產生一個答案。
另一個範例是’規劃行程’：使用者輸入’安排週六的旅行’，Claude 發現日曆和航班伺服器，獲取行程和票務資料，提示整合，並返回’週六 10:00 飛往巴黎的航班’。
為什麼您應該關注 MCP？
當前 AI 生態系統的痛點
LLM 的局限性顯而易見：
- 資訊孤島： 知識僅限於訓練資料，無法即時更新。 例如，如果 LLM 想要分析 2025 年 3 月的比特幣交易，它需要手動輸入資料。
- M×N 問題： 多個模型和工具之間的整合呈指數級複雜。 例如，10 個模型和 10 個工具需要 100 個自訂程式碼整合。
- 效率低下： 傳統方法需要嵌入向量或向量搜尋，這會消耗大量計算資源並導致長時間的回應延遲。
這些問題限制了 AI 代理的潛力，使其難以從’想像’轉變為’行動’。
MCP 的突破性優勢
MCP 透過標準化介面帶來七個優勢：
- 即時存取： AI 可以在幾秒鐘內查詢最新資料。 Claude Desktop 透過 MCP 在 0.5 秒內檢索檔案清單，將效率提高十倍。
- 安全性和控制： 直接存取資料，無需中間儲存，權限管理可靠性達到 98%。 使用者可以限制 AI 僅讀取特定檔案。
- 低計算負載： 消除嵌入向量的需求，減少約 70% 的計算成本。 傳統的向量搜尋需要 1GB 的記憶體，而 MCP 只需要 100MB。
- 靈活性和可擴展性： 將連接從 N×M 減少到 N+M。 10 個模型和 10 個工具只需要 20 個配置。
- 互通性： MCP 伺服器可以被多個模型（如 Claude 和 GPT）重複使用。 一個天氣伺服器為全球使用者提供服務。
- 供應商靈活性： 切換 LLM 不需要重組基礎架構。
- 自主代理支援： 支援 AI 動態存取工具，執行複雜任務。 在規劃旅行時，AI 可以同時查詢日曆、預訂航班和發送電子郵件，從而提高效率。
重要性與影響
MCP 是生態變革的催化劑。 它就像羅塞塔石碑，解鎖了 AI 與外部世界之間的通訊。 一家製藥公司透過 MCP 整合了 10 個資料來源，將研究查詢時間從 2 小時減少到 10 分鐘，將決策效率提高了 90%。 它還鼓勵開發人員建構通用工具，一個伺服器為全世界提供服務，從而促進生態系統的形成。
MCP 的應用場景與實務案例
多樣化的應用場景
MCP 的應用非常廣泛：
- 開發與生產力：
- 程式碼除錯： Cursor AI 透過 Browsertools Server 除錯 100,000 行程式碼，將錯誤率降低 25%。
- 文件搜尋： Mintlify Server 在 2 秒內搜尋 1000 頁文件，節省 80% 的時間。
- 任務自動化： Google Sheets Server 自動更新 500 個銷售表，將效率提高 300%。
- 創意與設計：
- 3D 建模： Blender MCP 將建模時間從 3 小時減少到 10 分鐘，將效率提高 18 倍。
- 設計任務： Figma Server 協助 AI 調整佈局，將設計效率提高 40%。
- 資料與通訊：
- 資料庫查詢： Supabase Server 即時查詢使用者記錄，回應時間為 0.3 秒。
- 團隊協作： Slack Server 自動發送訊息，節省 80% 的手動操作。
- 網站抓取： Firecrawl Server 提取資料，速度加倍。
- 教育與醫療保健：
- 教育支援： MCP Server 連接到學習平台，AI 產生課程大綱，將教師效率提高 40%。
- 醫療診斷： 連接到患者資料庫，AI 產生診斷報告，準確率為 85%。
- 區塊鏈與金融：
- 比特幣互動： MCP Server 查詢區塊鏈交易，將即時效能提高到秒級。
- DeFi 分析： 分析幣安大投資者交易，預測利潤，準確率為 85%。
具體案例分析
- 案例分析： Claude 掃描 1000 個檔案，並在僅 0.5 秒內產生 500 字的摘要。 傳統方法需要手動將檔案上傳到雲端，需要幾分鐘時間。
- 區塊鏈應用： AI 透過 MCP Server 在 2025 年 3 月分析了幣安大投資者交易，預測了潛在利潤，展現了其在金融領域的潛力。
MCP 生態系統：現狀與參與者
生態架構
MCP 生態系統正在開始形成，涵蓋四個主要角色：
- 用戶端：
- 主流應用： Claude Desktop、Cursor、Continue。
- 新興工具： Windsurf、LibreChat、Sourcegraph。
- 伺服器：
- 資料庫類： Supabase、ClickHouse、Neon、Postgres。
- 工具類： Resend、Stripe、Linear。
- 創意類： Blender、Figma。
- 資料類： Firecrawl、Tavily、Exa AI。
- 市場：
- mcp.so： 包含伺服器，提供一鍵安裝。
- 其他平台： Mintlify、OpenTools。
- 基礎架構：
- Cloudflare： 託管伺服器，確保可用性。
- Toolbase： 優化延遲。
- Smithery： 提供動態負載平衡。
生態資料
- 規模： 截至 2025 年 3 月，MCP 伺服器從 2024 年 12 月的 + 單位增加到 + 單位，成長率為 %。
- 社群： + GitHub 專案參與，伺服器來自開發人員的貢獻。
- 活動： 早期黑客松吸引了 + 開發人員，產生了 + 創新應用，如購物助手和健康監測工具。
MCP 的限制與挑戰
技術瓶頸
- 實施複雜性： MCP 包含提示和抽樣功能，增加了開發難度。 工具描述需要仔細編寫，否則 LLM 呼叫容易出錯。
- 部署限制： 需要在本地終端機上執行，手動啟動伺服器，缺乏一鍵部署或 Web 應用程式，限制了遠端場景。
- 除錯挑戰： 跨用戶端相容性差，日誌記錄支援不足。 例如，伺服器在 Claude Desktop 上可能運作良好，但在 Cursor 上可能失敗。
- 傳輸缺陷： 僅支援 Stdio 和 SSE，缺乏更靈活的選項（如 WebSockets），限制了遠端即時效能。
生態品質缺陷
- 品質參差不齊： 在 + 伺服器中，約 % 存在穩定性問題或缺乏文件，導致使用者體驗不一致。
- 可發現性不足： 需要手動配置伺服器位址，並且動態發現機制尚未成熟，需要使用者自行搜尋和測試。
- 規模限制： 與 Zapier 的 + 工具或 LangChain 的 + 工具庫相比，MCP 的覆蓋範圍仍然不足。
在生產環境中的適用性挑戰
- 呼叫準確性： 目前 LLM 工具呼叫成功率約為 %，在複雜任務中容易失敗。
- 自訂需求： 生產代理需要根據工具優化系統訊息和架構，而 MCP 的’隨插即用’難以滿足。
- 使用者期望： 隨著模型能力的提高，使用者對可靠性和速度有更高的要求，而 MCP 的通用性可能會犧牲效能。
來自替代方案的競爭與壓力
- 專有解決方案： OpenAI 的 Agent SDK 透過深度優化提供更高的可靠性，可能會吸引高端使用者。
- 現有框架： LangChain 的工具庫已在開發人員中建立黏性，MCP 的新生態系統需要時間才能趕上。
- 市場比較： OpenAI 的 Custom GPTs 並未廣泛成功，MCP 需要證明其獨特價值，以避免重蹈覆轍。
未來趨勢：MCP 的演進路徑
技術優化的多維路徑
- 協定簡化： 刪除冗餘功能，專注於工具呼叫，降低開發障礙。
- 無狀態設計： 支援伺服器端部署，引入身份驗證機制，解決多租戶問題。
- 使用者體驗標準化： 標準化工具選擇邏輯和介面設計，以提高一致性。
- 除錯升級： 開發跨平台除錯工具，提供詳細的日誌和錯誤追蹤。
- 傳輸擴展： 支援 WebSockets 和可串流 HTTP，以增強遠端互動能力。
生態發展的策略方向
- 市場建設： 推出類似於 npm 的平台，整合評分、搜尋和一鍵安裝功能，以優化伺服器發現。
- Web 支援： 實施雲端部署和瀏覽器整合，擺脫本地限制，瞄準 Web 使用者。
- 業務場景擴展： 從程式碼編寫工具轉向客戶支援、設計、行銷和其他領域。
- 社群激勵： 透過獎金、認證鼓勵高品質的伺服器開發，目標是在 年底前達到 + 伺服器。