模型情境協定 (Model Context Protocol, MCP) 在人工智慧領域代表著一個顯著的進展，它提供了一個標準化的方法來整合 AI 模型與外部數據來源、API 和服務。由 Anthropic 在 2024 年下半年推出，MCP 的目標是超越模型特定整合的限制，建立一個適用於任何語言模型的通用框架。
MCP 的採用正在迅速獲得動力。到 2025 年 3 月，OpenAI 已經宣布在其平台上支持該協議，而 Microsoft 此後已將 MCP 兼容性整合到其生態系統中的各種服務中。這種廣泛的採用突顯了 MCP 作為在生成式 AI 模型、多樣化的數據來源和眾多服務之間建立整合的實際標準的潛力。本綜合指南深入探討 MCP 的基本架構，探索它如何標準化數據交換，並提供將 MCP 整合到您自己的應用程式中的見解。
了解模型情境協定的機制
MCP 基於一個簡單的架構運作，該架構包含三個基本組件，這些組件促進了 AI 模型、服務和數據來源之間的無縫互動：
- MCP 主機 (MCP Hosts): 這些組件啟動並監督語言模型和 MCP 伺服器之間的連接。目前，只有少數應用程式支持主機功能，包括 Claude Desktop 和 GitHub Copilot。
- MCP 伺服器 (MCP Servers): 這些伺服器旨在向客戶端公開資源、工具和提示。通常，它們在用戶的機器上本地運行，通常部署為 npm 套件、Docker 容器或獨立服務。值得注意的是，目前沒有對完全遠端的 MCP 伺服器的標準化支持。
- MCP 客戶端 (MCP Clients): 這些是由主機產生的輕量級子進程。每個客戶端都與伺服器保持專用的點對點連接，從而可以檢索情境並促進無縫互動。
一個 MCP 伺服器能夠提供三種主要類型的功能：
- 資源 (Resources): 這包括結構化數據，例如數據庫記錄或 API 回應，語言模型可以利用這些數據與本地文件互動並參考外部資訊。
- 工具 (Tools): 這些是伺服器公開的函數，語言模型可以在獲得用戶批准後自動調用。
- 提示 (Prompts): 這些包括提示或預先編寫的提示模板，旨在幫助用戶更有效地完成特定任務。
構建 MCP 伺服器
開發 MCP 伺服器涉及以標準化格式公開 API 和數據，以便生成式 AI 服務可以輕鬆使用。單個客戶端可以同時建立與多個伺服器的連接。
這種模組化意味著任何可用的 API 都可以轉換為 MCP 伺服器，並以一致的方式打包以用於生成式 AI 應用程式。MCP 的主要優勢之一在於它能夠通過自然語言命令輕鬆訪問服務。此外，它通過充當生成式 AI 工具和基於雲端的服務之間的媒介，減輕了構建自定義整合和邏輯的負擔。
優先考慮隱私和控制
MCP 的設計通過其架構和數據保護措施，高度重視資源控制和隱私：
- 通過伺服器公開的資源需要用戶批准，然後語言模型才能訪問它們。
- 可以配置伺服器權限以限制資源公開，從而保護敏感數據。
- 本地優先架構可確保數據保留在用戶的設備上，除非明確共享，從而增強用戶隱私和控制。
將 MCP 整合到應用程式開發中：實用指南
讓我們深入研究將 MCP 伺服器整合到您的開發工作流程中的實際範例。
MCP GitHub 存儲庫維護著可用 MCP 伺服器的公共目錄。此外，Microsoft Copilot Studio 等供應商也提供自己的 MCP 伺服器。一個值得注意的例子是 Cloudflare 的 MCP 伺服器，它使您能夠通過支持 MCP 的客戶端（例如 Anthropic 的 Claude）直接與您的 Cloudflare 資源互動。
要安裝 Cloudflare MCP 伺服器（使用 NPX），只需在終端中執行以下命令：