在快速發展的人工智慧領域中，一個突破性的概念即將重新定義我們從 AI 系統中提取價值的方式。這個概念就是模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP)，而且你很可能在不久的將來會聽到更多關於它的消息。
模型上下文協定代表了大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 與周圍世界互動方式的重大飛躍。MCP 最初由 Anthropic 構思，是一個開放原始碼的通訊標準，旨在促進 LLMs 與各種資料來源、工具和應用程式生態系統之間的無縫互動。其主要目標是提供一種統一且標準化的方法，將 AI 系統與外部資源整合，從而促進更有效率且具有上下文感知能力的 AI 驅動工作流程。
MCP 的潛在影響非常具有變革性，已經引起了產業領導者和專家的關注。ARC Advisory Group 工業 AI 研究總監 Colin Masson 稱 MCP 為「通用翻譯器」，有效地消除了 AI 模型和工業系統之間客製化連接的需求。Linux Foundation 執行董事 Jim Zemlin 也贊同這種觀點，他將 MCP 描述為「AI 系統的新興基礎通訊層」，並將其與 HTTP 對網際網路的深遠影響相提並論。
了解 MCP 的關鍵功能
MCP 充當一個關鍵的橋樑，將 AI 模型與它們運作的環境連接起來。這座橋樑使模型能夠以結構化和安全的方式存取外部資料來源、APIs 和工具並與之互動。透過標準化 AI 系統與外部資源之間的通訊，MCP 簡化了整合過程，並為 AI 應用程式釋放了大量的新功能。讓我們深入研究使 MCP 成為如此有前途的技術的具體功能：
模組化和基於訊息的架構: MCP 採用客戶端-伺服器模型運作，利用通常由主機 AI 系統管理的持久性串流。它利用 JSON-RPC 2.0 進行通訊，支援請求、回應和通知。這種模組化設計允許在不同的 AI 環境中具有靈活性和適應性。
傳輸協定: MCP 支援標準輸入/輸出 (stdio) 和帶有伺服器發送事件 (Server-Sent Events, SSE) 的 HTTP。它也可以透過 WebSockets 或客製化傳輸進行擴展，提供一系列選項以滿足不同的基礎架構要求。
資料格式: MCP 主要使用 UTF-8 編碼的 JSON 進行資料傳輸。但是，它也透過客製化實作支援替代的二進位編碼，如 MessagePack，從而能夠有效地處理各種資料類型。
安全性和身份驗證: 安全性是 AI 整合中的首要考量。MCP 採用主機仲裁的安全模型、程序沙箱、用於遠端連線的 HTTPS 以及可選的基於令牌的身份驗證（例如，OAuth、API 金鑰）來確保安全的通訊和資料存取。
開發人員 SDKs: 為了促進廣泛採用，MCP 提供了使用 Python、TypeScript/JavaScript、Rust、Java、C# 和 Swift 等流行程式語言的 SDKs。這些 SDKs 在模型上下文協定 GitHub 組織下維護，使開發人員可以輕鬆地將 MCP 整合到他們的專案中。
MCP 的實際應用：跨行業的多樣化應用
MCP 的多功能性使其應用於廣泛的領域，展示了其改變各個行業的潛力：
軟體開發: MCP 已整合到 Zed 等 IDEs、Replit 等平台以及 Sourcegraph 等程式碼智慧工具中。這種整合使程式碼助手能夠獲得即時的程式碼上下文，從而提高它們提供準確和相關建議的能力。
企業解決方案: 各個行業的公司都在利用 MCP 使內部助手能夠從專有文檔、CRM 系統和公司知識庫中檢索資訊。這簡化了對關鍵資訊的存取，從而提高了效率和決策能力。
資料管理: AI2SQL 等應用程式利用 MCP 將模型與 SQL 資料庫連接起來。這允許使用者使用自然語言查詢資料庫，從而簡化了非技術使用者的資料存取和分析。
製造業: 在製造業中，MCP 支援涉及多種工具（如文檔查找和訊息傳遞 APIs）的代理 AI 工作流程。這使得能夠對分散式資源進行鏈式思維推理，從而實現更智慧和自動化的製造流程。
不斷增長的 MCP 生態系統：採用和支援
MCP 的採用正在迅速擴展，AI 產業的主要參與者都在擁抱該協定並為其開發做出貢獻：
OpenAI: OpenAI 宣布在其 Agents SDK 和 ChatGPT 桌面應用程式中支援 MCP，這表明對該協定潛力的強烈認可。
Google DeepMind: Google DeepMind 已確認在其即將推出的 Gemini 模型和相關基礎架構中支援 MCP，進一步鞏固了 MCP 作為領先 AI 整合標準的地位。
社群貢獻: 已發布了數十個 MCP 伺服器實作，包括社群維護的適用於 Slack、GitHub、PostgreSQL、Google Drive 和 Stripe 等流行平台的連接器。這種充滿活力的社群支援確保了 MCP 能夠適應並與廣泛的用例相關。
平台整合: Replit 和 Zed 等平台已將 MCP 整合到其環境中，為開發人員提供增強的 AI 功能，並促進 AI 驅動應用程式的創新。
MCP 與其他 AI 整合系統：比較分析
雖然存在多個 AI 整合框架，但 MCP 因其獨特的功能和能力而脫穎而出：
OpenAI 函數呼叫: 雖然函數呼叫允許 LLMs 調用使用者定義的函數，但 MCP 為工具發現、存取控制和串流互動提供了更廣泛、與模型無關的基礎架構。這使得 MCP 更加通用，並且能夠適應不同的 AI 環境。
OpenAI 外掛程式和「與應用程式協作」: 這些依賴於精選的合作夥伴整合，限制了它們的靈活性。相比之下，MCP 支援分散式、使用者定義的工具伺服器，使使用者能夠建立針對其特定需求量身定制的客製化整合。
Google Bard 擴展: Google Bard 擴展僅限於內部 Google 產品。另一方面，MCP 允許任意的第三方整合，從而促進了更開放和協作的 AI 生態系統。
LangChain / LlamaIndex: 雖然這些庫可以編排工具使用工作流程，但 MCP 提供了它們可以建立在其之上的基礎通訊協定。這意味著 LangChain 和 LlamaIndex 可以利用 MCP 來增強它們的功能，並提供更強大的 AI 整合解決方案。
AI 整合的未來：MCP 作為創新的催化劑
MCP 代表了 AI 整合的重大進步，提供了一種標準化且安全的方法，將 AI 系統與外部工具和資料來源連接起來。它在主要 AI 平台和開發人員工具中日益普及，突顯了其改變 AI 驅動工作流程並釋放 AI 應用程式新可能性的潛力。
MCP 的優勢不僅僅是簡單的連接。透過為 AI 系統提供一種與外界通訊的通用語言，MCP 促進了協作、創新和更複雜的 AI 解決方案的開發。隨著 AI 格局的不斷發展，MCP 將在塑造 AI 整合的未來並推動下一波 AI 驅動的創新中發揮關鍵作用。
深入探討：MCP 的技術層面
為了充分理解 MCP 的強大功能，了解其一些底層技術層面非常重要：
JSON-RPC 2.0: MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作為其主要的通訊協定。JSON-RPC 是一種輕量級、無狀態、基於 JSON 的遠端程序呼叫協定。它定義了一組規則，規定了應用程式如何透過網路相互通訊。使用 JSON-RPC 2.0 允許 AI 模型和外部資源之間進行結構化的通訊，確保正確格式化和理解請求和回應。
持久性串流: MCP 利用持久性串流進行通訊，這意味著 AI 模型和外部資源之間的連線在互動期間保持連線。這允許高效和即時的通訊，因為無需為每個請求重新建立連線。
主機仲裁的安全: 主機仲裁的安全模型確保 AI 模型和外部資源之間的所有通訊都由受信任的主機仲裁。此主機負責驗證 AI 模型並強制執行存取控制策略，確保只有授權的模型才能存取敏感資料和資源。
程序沙箱: 程序沙箱是一種安全機制，可將 AI 模型與系統的其餘部分隔離。這可以防止 AI 模型在沒有適當授權的情況下存取或修改系統資源，從而降低安全漏洞的風險。
HTTPS: 對於遠端連線，MCP 使用 HTTPS，它提供加密和身份驗證，確保 AI 模型和外部資源之間的通訊是安全的，並受到保護，免受竊聽。
基於令牌的身份驗證: MCP 支援基於令牌的身份驗證，例如 OAuth 和 API 金鑰。這允許 AI 模型使用安全令牌向外部資源驗證自己，從而無需儲存使用者名稱和密碼。
對不同行業的影響：真實世界的例子
MCP 的潛在影響是深遠的，並且應用於廣泛的行業。讓我們探討一些具體的例子：
醫療保健: 在醫療保健領域，MCP 可用於將 AI 模型與電子健康記錄 (Electronic Health Records, EHRs) 連接起來，使醫生能夠存取患者資訊並做出更明智的決策。它還可以用於開發 AI 驅動的診斷工具，這些工具可以分析醫學影像並識別潛在的健康問題。
金融: 在金融業中，MCP 可用於將 AI 模型與金融資料來源連接起來，使分析師能夠開發更準確的金融模型並做出更好的投資決策。它還可以用於自動化諸如欺詐檢測和風險管理等任務。
零售: 在零售業中，MCP 可用於將 AI 模型與客戶資料連接起來，使零售商能夠個性化客戶體驗並提供更相關的建議。它還可以用於優化供應鏈管理並改善庫存控制。
教育: 在教育領域，MCP 可用於將 AI 模型與教育資源連接起來，使教師能夠為每位學生個性化學習體驗。它還可以用於開發 AI 驅動的輔導系統，這些系統可以為學生提供個性化的回饋和支援。
克服挑戰並展望未來
雖然 MCP 具有巨大的前景，但也存在一些挑戰需要克服，以確保其成功採用。這些挑戰包括：
安全問題: 隨著 AI 系統與外部資源的整合越來越緊密，安全問題變得越來越重要。至關重要的是，要以安全的方式實作 MCP，以防止未經授權存取敏感資料和資源。
可擴展性: 隨著 AI 應用程式和外部資源的數量增加，重要的是確保 MCP 可以擴展以滿足不斷增長的需求。這需要高效且可擴展的基礎架構來支援該協定。
互通性: 為了使 MCP 真正有效，它需要與廣泛的 AI 系統和外部資源互通。這需要 AI 行業的標準化和協作。
儘管存在這些挑戰，但 MCP 的未來是光明的。隨著 AI 格局的不斷發展，MCP 將在塑造 AI 整合的未來並推動下一波 AI 驅動的創新中發揮關鍵作用。透過提供一種標準化且安全的方法，將 AI 系統與外部工具和資料來源連接起來，MCP 將釋放 AI 應用程式的新可能性，並改變我們與技術互動的方式。