在人工智慧 (AI) 領域前所未有的轉變中，科技巨頭 OpenAI 和微軟 (Microsoft) 放下了激烈的競爭，轉而支持 Anthropic 的模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP)。此舉象徵著在實現通用 AI Agent 互通性方面向前邁出了一大步，為跨多種工具和環境的無縫整合鋪平了道路。
AI 協作的崛起
在 AI 領域中，對於主導地位的無情追求，孕育了一種前所未有的合作氛圍，超越了企業和政府部門的傳統競爭。儘管在造福共同客戶的專案上的合作努力越來越普遍，但業界仍在努力應對實現廣泛互通性的挑戰。
然而，隨著 OpenAI 和微軟最近宣佈支持由 Anthropic 牽頭的開放標準「模型上下文協議」(MCP)，這種模式可能正處於深刻轉變的風口浪尖。此協議具有徹底改變 AI Agent 在多種工具和環境中互動方式的潛力。開發者發佈最新 MCP 規範，再加上業界領導者的重新支持，可能會開啟廣泛部署 Agentic AI 的大門。
模型上下文協議 (MCP) 揭秘
在深入探討關於 MCP 的最新公告細節之前，讓我們先回顧一下這項突破性協議的起源。Anthropic 在 2023 年推出了 MCP，作為一種開放原始碼機制，用於標準化 AI 用例中資料來源的連接方式。該協議的最新迭代將 MCP 定位為 AI Agent 連接標準的領先者。
MCP 的增強功能圍繞著加強 AI Agent 的安全性、功能和互通性。這些升級包括納入基於 OAuth 2.1 的授權框架，促進 Agent 和伺服器之間的安全通訊。
此外，可串流 HTTP 傳輸現在支援即時雙向資料流，增強了相容性，而 JSON-RPC 請求批處理的實施則減少了 Agent 和工具之間的延遲。作為這些改進的補充，新的工具註釋使 AI Agent 能夠執行更複雜的推理任務，並可存取更豐富的中繼資料。
OpenAI 對 MCP 的認可
OpenAI 對 MCP 的支持確認來自公司 CEO Sam Altman，他在 X 上發佈了一條訊息，內容為：’人們喜歡 MCP，我們很高興在我們的產品中添加支持。今天在 Agents SDK 中提供，並即將支持 ChatGPT 桌面應用程式 + Responses API！’
儘管內容簡短，但這條訊息意義重大。全球最普及的 AI 平台背後的公司，正在擁抱由競爭實體構思和推出的協議，以促進互通性。值得注意的是，OpenAI 並非孤軍奮戰。
微軟加入 MCP 運動
微軟也公開表示支持 MCP，並發佈了 Playwright-MCP，這是一個 ‘模型上下文協議 (MCP) 伺服器，提供使用 Playwright 的瀏覽器自動化功能’。從本質上講，這個新穎的伺服器使 AI Agent 能夠與網頁互動，將它們的能力擴展到僅僅回答關於網頁的問題之外。
OpenAI 和微軟與 MCP 結盟的消息具有深遠的影響。儘管 Anthropic 仍然是一個強大的競爭對手，但對於更廣泛的 AI 生態系統的整體利益似乎優先於競爭對抗。這個快速發展的生態系統不斷產生前所未有的情境。
互通性的必要性
互通性是蓬勃發展的 AI 領域不可或缺的基石。隨著 AI Agent 開啟新的機會，尤其是在工作流程中扮演互動角色時，迴避合作的公司可能會被拋在後面。
可能演變成通用 AI Agent 協議的出現是一個有希望的發展。理想情況下，這種程度的互通性也將促進共同價值觀，並促進由採用這些標準的公司推動的治理準則的制定。
深入探討 MCP 的技術層面
為了充分理解 MCP 的重要性，深入研究支撐其功能的技術複雜性至關重要。MCP 的架構被設計為模組化和可擴展的，使其能夠適應 AI 領域不斷變化的需求。
MCP 的關鍵元件之一是其標準化的資料格式。通過定義 AI Agent 溝通的通用語言，MCP 消除了對複雜翻譯層的需求，簡化了整合過程並減少了出錯的可能性。這種標準化的格式也有利於可重複使用元件和函式庫的開發，進一步加速了 MCP 的採用。
MCP 的另一個關鍵方面是其安全模型。基於 OAuth 2.1 的授權框架提供了一種強大的機制，用於控制對敏感資料和資源的存取。該框架確保只有經過授權的 Agent 才能存取特定資訊，防止未經授權的存取並降低資料外洩的風險。
MCP 對可串流 HTTP 傳輸的支持也值得注意。此功能支援 Agent 之間的即時資料交換，從而實現更靈敏和互動的應用程式。例如，AI Agent 可以使用可串流 HTTP 傳輸在使用者輸入訊息時提供即時回饋，從而創建更具吸引力和直觀的使用者體驗。
MCP 的更廣泛影響
MCP 的影響遠遠超出了技術領域。通過促進互通性，MCP 有潛力在 AI 行業中釋放新一波的創新浪潮。由於 Agent 能夠無縫地相互作用，開發人員可以創建以前不可能實現的更複雜和精密的應用程式。
例如，想像一個 AI 驅動的客戶服務 Agent，可以自動將複雜問題升級到專業的專家 Agent。如果沒有像 MCP 這樣的標準化協議，這種協作互動是不可能的。
MCP 還有可能實現 AI 的民主化。通過降低進入門檻，MCP 允許較小的公司和個人開發人員參與 AI 革命。這種更高的參與度可以帶來更具多樣性和活力的 AI 生態系統。
未來的挑戰與機遇
儘管 MCP 充滿希望，但也存在需要解決的挑戰。最大的挑戰之一是確保所有利害關係人都對標準和協議保持一致。這需要公司、開發人員和研究人員之間持續的協作和溝通。
另一個挑戰是解決與 AI 互通性相關的道德考量。隨著 AI Agent 變得更加互連，確保它們以負責任和合乎道德的方式使用至關重要。這需要制定明確的指導方針和法規來管理 AI Agent 的使用。
儘管存在這些挑戰，但 MCP 提供的機遇太重要了，不能忽視。通過擁抱互通性，AI 行業可以釋放其全部潛力，並創造一個 AI Agent 無縫整合到我們生活中的未來。
AI Agent 互通性的未來
OpenAI 和微軟等行業巨頭對 MCP 的支持清楚地表明，AI 的未來是協作和互通性的未來。隨著越來越多的公司和開發人員採用 MCP，其好處將變得更加明顯。
在未來的幾年中，我們可以預期會看到大量的 AI Agent 能夠無縫地相互作用，從而創建一個更加智慧和響應迅速的世界。這些 Agent 將能夠自動執行複雜的任務、提供個性化建議，甚至可以幫助我們解決世界上一些最緊迫的問題。
實現通用 AI Agent 互通性的旅程才剛剛開始，但早期的跡象是有希望的。憑藉行業領導者的持續支持和無數開發人員的奉獻精神，我們可以創造一個 AI Agent 成為世界上一種向善力量的未來。
細看 Playwright-MCP
微軟的 Playwright-MCP 值得更詳細的探討。此工具充當橋樑，允許 AI Agent 不僅處理來自網頁的資訊，而且還能主動與網頁互動。想像一個旨在預訂旅行的 Agent - 借助 Playwright-MCP，它可以導航航空公司網站、填寫表格並自主完成預訂。
此功能為基於 Web 的任務解鎖了新的自動化層級。AI Agent 現在可以執行複雜的工作流程，而不是僅僅提取資料，從而簡化流程並節省使用者寶貴的時間。Playwright-MCP 有效地將 Web 瀏覽器轉換為 AI Agent 功能的延伸。
其影響是深遠的。企業可以自動化客戶支持查詢、研究競爭性定價，甚至可以更有效率地管理社群媒體帳戶。開發人員可以創建利用 AI 提供個性化和動態使用者體驗的精密 Web 應用程式。
MCP 與 AI 治理的演進
圍繞互通性的討論自然會引發對治理的質疑。隨著 AI 系統變得越來越互連，建立明確的指導方針和道德框架變得至關重要。圍繞 MCP 的協作為塑造 AI 治理的未來提供了獨特的機會。
理想情況下，推動採用 MCP 的相同合作精神將延伸到共享原則和法規的制定。這可能包括建立資料隱私、安全性和透明度的標準，確保 AI 系統以負責任和合乎道德的方式使用。
協作式的治理方法對於建立對 AI 的信任和防止其濫用至關重要。通過共同努力，公司、政府和研究人員可以創建一個在保障社會價值觀的同時促進創新的框架。
長期願景：AI 無縫整合的世界
MCP 和類似計畫的最終目標是創造一個 AI 無縫整合到我們生活各個層面的世界。想像一個 AI Agent 預測我們的需求、自動化例行任務並提供個性化支持的未來，所有這些都無需我們費吹灰之力。
這個願景仍然需要數年才能實現，但近年來取得的進展是顯著的。憑藉持續的協作和創新，我們可以釋放 AI 的全部潛力，並創造一個技術使我們能夠比以往實現更多的未來。
實現 AI 無縫整合的旅程將需要克服重大的技術和道德挑戰。但潛在的回報太大了，不能忽視。通過擁抱互通性，我們可以建立一個 AI 成為世界上一種向善力量的未來。
開放原始碼在 AI 革命中的作用
MCP 的開放原始碼性質是其成功潛力的關鍵因素。通過免費提供該協議，Anthropic 鼓勵了廣泛的採用和協作。這使得來自世界各地的開發人員可以為該專案做出貢獻，從而實現更快的創新和更穩健和可靠的協議。
開放原始碼也促進了透明度和問責制。通過公開原始碼，任何人都可以審查和稽核該協議，確保其安全且在道德上合理。這種透明度對於建立對 AI 系統的信任至關重要。
MCP 的成功證明了開放原始碼在推動創新和促進 AI 行業協作方面的力量。隨著 AI 的持續發展，開放原始碼原則將在塑造其未來方面發揮越來越重要的作用。
除了 MCP：探索其他互通性努力
儘管 MCP 是向前邁出的重要一步，但重要的是要認識到它並非唯一旨在促進 AI 互通性的努力。一些其他組織和計畫正在努力解決此挑戰，每種方法都有其獨特的途徑。
其中一些努力集中於開發標準化的 API 和資料格式，而另一些則在探索用於 AI 通訊的新架構和協議。通過支持多種方法，AI 行業可以增加找到實現互通性的最佳解決方案的機會。
還需要注意的是，互通性不僅僅是一個技術挑戰。它還需要解決組織和文化障礙。公司需要願意共享資料並相互協作，即使它們是競爭對手。
解決互通性的安全影響
隨著 AI 系統變得更加互連，互通性的安全影響變得越來越重要。一個 AI Agent 中的漏洞可能會被利用來危及網路中的其他 Agent。
因此，開發強大的安全措施來保護 AI 系統免受網路攻擊至關重要。這包括實施強大的身份驗證和授權機制、加密敏感資料以及定期監控系統以查看可疑活動。
教育開發人員和使用者了解與 AI 互通性相關的安全風險也很重要。通過提高認識和推廣最佳實踐，我們可以降低安全漏洞的可能性。
AI 互通性的經濟影響
AI 互通性的經濟影響可能是巨大的。通過使 AI 系統能夠更有效地協同工作，我們可以釋放新的生產力和效率層級。這可能會導致經濟增長、創造就業機會和提高生活水準。
例如，AI 驅動的供應鏈管理系統可以優化物流、降低成本和縮短交貨時間。AI 驅動的醫療保健系統可以提供個性化的治療計畫、改善患者的治療效果並降低醫療保健成本。
AI 互通性的經濟效益將在經濟的各個部門實現。通過擁抱互通性，企業可以獲得競爭優勢，並為更繁榮的未來做出貢獻。
駕馭互聯 AI 的道德景觀
AI 系統的互連性質提出了複雜的道德考量。隨著 AI Agent 與彼此以及人類互動，確保它們以合乎道德和負責任的方式使用至關重要。
這包括解決諸如偏見、公平性和透明度等問題。AI 系統的設計應公平和公正，其決策應透明且可解釋。
還需要考慮 AI 對就業的潛在影響。隨著 AI Agent 自動化越來越多的任務，為工人提供再培訓和獲得新技能的機會至關重要。
通過解決這些道德考量，我們可以確保 AI 用於造福全人類。