人工智能代理承諾透過自動化任務、提供洞察力以及以日益複雜的方式與客戶互動來徹底改變業務運營。然而，如何可靠、高效地將這些代理連接到即時資訊，並使它們能夠採取有意義的行動仍然是一個重大障礙。這種集成複雜性通常限制了人工智能部署的範圍和有效性。
為了應對這一挑戰，Anthropic 創建了 模型上下文協議 (MCP)，有些人將其稱為’人工智能的 USB-C 端口’。該協議的重點不在於擴展核心人工智能模型，而是在於標準化人工智能應用程式連接和利用外部工具和資料來源的方式。它為在企業內部構建集成、可互操作的人工智能解決方案提供了一個基礎層。
Anthropic 透過開發伺服器、工具和軟體開發工具包 (SDK) 來展示其使用，這些工具包與其核心原則保持一致，證明了該協議的可行性。雖然單一、普遍採用的協議尚未到來，但其基本原則正受到越來越多的關注，並得到了一個不斷壯大的社區的支持，他們正在探索代理交互的開放標準。
在 OpenAI、Replit 和一個主要的開放原始碼生態系統等公司的額外支持下，該協議正獲得早期的關注。
MCP 在企業中的定位
對於企業而言，其實際意義是巨大的。模型上下文協定透過無縫地將人工智能代理連接到您獨特的即時業務資料，並從通用知識轉變為特定的運營洞察力，從而解鎖更智慧、更具上下文感知能力的人工智能代理。
一個主要的賣點是快速集成多個資料來源，例如客戶關係管理 (CRM) 系統、企業資源規劃 (ERP) 軟體、行銷分析或支持平台，而無需傳統的技術摩擦和漫長的開發週期。
雖然我們已經看到主要的軟體供應商宣佈了代理功能，但大多數都專注於自動化重複任務中更安全的一面。允許代理與即時業務資料互動和操作提出了巨大的機遇和重大挑戰。在不同的 AI 平台上以受控、安全的方式添加此上下文會產生深刻的影響。
MCP 的可能用例範圍從透過集成 Slack、Jira 和 Figma 等工具來加速內部軟體開發工作流程，到支援複雜、資料驅動的面向客戶的解決方案。此外，戰略性地選擇支持或計劃支持類似 MCP 標準的供應商有助於您的人工智能堆疊在未來保持競爭力，確保更大的靈活性並避免日後被供應商鎖定。
模型上下文協定的內部運作
MCP 為 AI 應用程式提供了一個’通用遙控器’，使它們能夠識別可用的操作（工具）並按需訪問必要的資訊（資源），這可能是在預定義的提示或使用者指令的指導下進行的。
人工智能系統不必依賴開發人員在設計時對集成進行硬編碼，而是可以在運行時’讀取’外部系統的指令。這種轉變將人工智能與固定的集成分離，使企業能夠更快地發展其能力、插入新工具或更新資料來源，從而更快地回應變化並大大降低開發成本。從長遠來看，MCP 生態系統設想了豐富的、可組合的 AI 應用程式和複雜的代理行為，這些行為可能透過雙向通信來實現。
從頭開始創建一個協議是困難的，因此 Anthropic 團隊受到了已建立的協議的啟發，例如用於標準化編輯器-工具交互的軟體開發中的 LSP（語言伺服器協議）。此外，MCP 的目標是簡單性和可擴展性，採用 JSON RPC 等已建立的格式。
在早期，REST（具象狀態傳輸）的支持者添加了一個具有前瞻性的約束，稱為 HATEOAS — 超媒體作為應用程式狀態的引擎。它提供了透過超媒體實現完全動態的客戶端-伺服器交互的願景，但並未在 Web API 領域得到廣泛採用。模型上下文協定在人工智能的背景下復興了這個強大的想法。
MCP 旨在解決的集成瓶頸
如今，集成人工智能通常意味著開發人員必須費力地預先編程人工智能與外部系統（如 CRM、ERP 或內部資料庫）之間的每個特定連接。這種方法是脆弱的——外部工具的更改通常需要開發人員重寫集成。它也很慢，阻礙了當今業務環境中所需的快速部署和適應。
MCP 希望改變這種模式。其目標是允許 AI 應用程式以動態、即時的方式發現並連接到新工具和資料來源，就像一個人透過點擊網站上的連結來導航和交互一樣。
在早期發現大型語言模型的功能並瞭解它們在使用外部知識方面的局限性之後，許多團隊開始採用諸如檢索增強生成 (RAG) 之類的技術，該技術主要側重於在向量空間中表示內容並獲取與查詢相關的相關片段來告知回應。
雖然有用，但 RAG 本身並不能解決使 AI 代理能夠與多個即時資料來源交互或透過軟體工具和 API 執行操作的問題。在啟用這些動態功能時，尤其是在現有軟體解決方案中，需要一種更強大和標準化的方法。
如何在 MCP 時代保持競爭力
儘管新標準面臨著典型的挑戰，但由於強大的企業需求和不斷壯大的開發人員社區，MCP 正在獲得顯著的關注。對於商業領袖而言，這代表著一個需要戰略行動的關鍵轉變：審核您的人工智能基礎設施，啟動重點試點項目，評估供應商對互操作性的承諾，並建立內部擁護者來探索實施機會。
隨著模型上下文協定從新興趨勢發展為基本基礎設施，組織必須制定戰略性準備——現在進行小型實驗以發展競爭優勢，同時在競爭對手之前將自己定位為充分利用這些深度集成的 AI 系統。未來屬於能夠根據需要利用連接到其精確資料和工具的 AI 代理的企業。
為了全面理解模型上下文協定 (MCP) 的變革潛力，有必要深入研究它旨在解決的現有集成挑戰、其技術複雜性以及它在各種企業應用中的實際影響。以下各節將更詳細地探討這些方面。
深入集成瓶頸：人工智能部署面臨的挑戰
人工智能技術的承諾在於其能夠自動化任務、提高決策能力並以前所未有的方式改善客戶體驗。然而，將人工智能模型無縫集成到現有企業系統中一直是一個重大瓶頸。傳統的人工智能集成方法通常涉及：
- **定制開發：**開發人員必須為人工智能模型需要與之交互的每個系統手動創建連接器。這需要深入瞭解各個系統的 API、資料結構和身份驗證機制。
- **脆弱的集成：**定制集成對底層系統的變化非常敏感。外部工具的更新、API 的更改或資料結構的修改可能會導致集成中斷，需要昂貴的維護和重新開發工作。
- **可擴展性限制：**隨著組織採用更多的人工智能驅動的應用程式，定制集成的數量呈指數增長。管理和維護這些集成變得越來越複雜和耗時，阻礙了人工智能部署的可擴展性。
- **資料孤島：**人工智能模型需要訪問來自各個來源的資料才能提供準確的洞察力並做出明智的決策。然而，資料通常孤立在不同的系統中，難以訪問和集成。
- **安全問題：**集成多個系統會帶來安全風險。開發人員必須確保透過集成安全地傳輸和儲存資料，並防止未經授權的訪問。
這些挑戰導致了人工智能部署的成本增加、部署時間延長以及總體有效性降低。MCP 旨在透過提供標準化的集成方法來解決這些挑戰，該方法減少了定制開發的需求、提高了魯棒性並啟用了更安全、更可擴展的人工智能部署。
模型上下文協定的技術複雜性
MCP 採用各種技術來簡化人工智能集成並啟用動態交互。以下是其一些關鍵元件：
- **協議規範：**MCP 定義了一組標準化的協議，用於人工智能代理發現和與外部工具和資料來源交互。這些協議指定了資料格式、消息傳遞協議和身份驗證機制。
- **工具清單：**工具清單是一種元資料文檔，描述了外部工具的功能和要求。人工智能代理可以使用工具清單來發現可用的工具、瞭解其功能以及確定如何與之交互。
- **資源適配器：**資源適配器充當人工智能代理和外部資料來源之間的橋樑。它們將來自資料來源的資料轉換為人工智能代理可以理解的標準化格式。
- **安全性：**MCP 包含強大的安全機制，以確保透過集成安全地傳輸和儲存資料。這些機制包括身份驗證、授權和加密。
- **動態發現：**MCP 啟用人工智能代理動態發現和連接到新工具和資料來源。這消除了對預先配置的集成的需求，並允許人工智能代理適應不斷變化的環境。
透過使用這些技術，MCP 提供了集成人工智能應用程式的標準化、安全且可擴展的平台。
企業應用中 MCP 的實際影響
MCP 有潛力改變各個行業的企業運營。以下是一些可能的用例：
- **客戶服務：**人工智能驅動的聊天機器人可以利用 MCP 來訪問客戶資訊、產品目錄和訂單歷史記錄。這使聊天機器人能夠提供更個性化和準確的支持，從而提高客戶滿意度並減少人工干預。
- **軟體開發：**人工智能代理可以使用 MCP 來自動化軟體開發工作流程。例如，人工智能代理可以使用 MCP 來集成代碼儲存庫、問題跟蹤系統和構建自動化工具。這可以提高開發人員的生產力並加快軟體發佈週期。
- **供應鏈管理：**人工智能代理可以使用 MCP 來優化供應鏈運營。例如，人工智能代理可以使用 MCP 來訪問即時庫存資料、預測需求並自動下達訂單。這可以降低成本、提高效率並減少中斷。
- **金融服務：**人工智能代理可以使用 MCP 來檢測欺詐活動、評估信用風險並提供個性化的財務建議。這可以提高效率、降低風險並改善客戶體驗。
- **醫療保健：**人工智能代理可以使用 MCP 來分析患者資料、診斷疾病並開發個性化的治療計劃。這可以改善患者的治療效果、降低成本並提高醫療保健系統的效率。
這些只是 MCP 如何改變企業運營的幾個例子。隨著 MCP 的不斷發展和成熟，它有潛力釋放人工智能的全部潛力，並在各個行業推動創新。
面臨的挑戰與未來方向
雖然 MCP 具有巨大的前景，但重要的是要承認其發展和採用過程中面臨的挑戰。這些挑戰包括：
- **標準制定：**建立一套廣泛接受的 MCP 標準需要相關利益相關者的合作，包括人工智能供應商、軟體開發人員和企業。確保互操作性和避免碎片化對於 MCP 的成功至關重要。
- **安全性：**隨著人工智能代理訪問越來越多的敏感資料，確保集成的安全變得至關重要。MCP 必須包含強大的安全機制以防止未經授權的訪問、資料洩露和其他安全威脅。
- **複雜性：**MCP 的技術複雜性可能會成為小型組織或人工智能專業知識有限的組織的障礙。必須開發工具和資源來簡化 MCP 的實施，並使其更易於訪問。
- **採用：**企業可能不願採用 MCP，因為他們已經對現有的集成方法進行了大量投資。為了鼓勵採用，MCP 必須提供明確的價值主張和強大的投資回報率。
- **治理：**需要建立一個治理框架來管理 MCP 的發展和採用。該框架應包括流程，用於解決爭議、管理變更和確保合規性。
為了克服這些挑戰，MCP 社區必須繼續合作、創新和共享知識。以下是 MCP 未來的幾個可能方向：
- **標準化：**繼續努力開發一套廣泛接受的 MCP 標準。這應包括資料格式、消息傳遞協議和安全機制的標準。
- **工具：**開發工具和資源以簡化 MCP 的實施並使其更易於訪問。這應包括軟體開發工具包 (SDK)、示例代碼和文檔。
- **社區：**培養一個充滿活力的 MCP 社區，鼓勵相關利益相關者之間的協作、創新和知識共享。
- **互操作性：**優先考慮 MCP 與現有標準和技術的互操作性。這將使企業能夠更輕鬆地將 MCP 集成到其現有基礎設施中。
- **安全：**繼續增強 MCP 的安全機制以應對新出現的威脅。這應包括對身份驗證、授權和加密的改進。
透過解決這些挑戰和追求這些未來方向，MCP 有潛力釋放人工智能的全部潛力，並在各個行業推動轉型。