人工智慧 (AI) 正迅速滲透到商業世界的每個角落，但這些系統的效能取決於它們適應並智慧地回應動態環境的能力。 隨著組織越來越多地採用機器學習和生成式 AI，通用型模型的局限性變得越來越明顯。 模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP) 是一種突破性的框架，旨在彌合 AI 理論潛力與在現實世界商業場景中的實際應用之間的差距。
上下文感知 AI 的必要性
轉向上下文感知 AI 的原因是需要能夠不僅處理資訊，而且還能理解其在更廣泛的營運上下文中的相關性和影響的系統。 這種演變超越了基本的聊天機器人整合和獨立模型，需要能夠精確回應、適應不斷變化的條件，並無縫整合到現有業務工作流程中的 AI 解決方案。
MCP 透過提供對即時資料、工具和工作流程的結構化存取，使 AI 系統能夠超越孤立的任務。 這種能力對於做出明智、對業務至關重要的決策至關重要，這些決策需要對手頭的情況有全面的了解。
模型上下文協定的運作方式：深入探討
MCP 為 AI 系統配備了必要的框架，以保持連續性、優先處理相關資訊並存取相關記憶體。 與早期專注於程式碼完成等狹隘任務的協定（如語言伺服器協定 (Language Server Protocol, LSP)）不同，MCP 授權模型存取更廣泛的工作流程，包括文件檢索、使用者歷史記錄和特定於任務的功能。
MCP 的機制
- 上下文分層： MCP 使 AI 模型能夠同時存取和處理多個上下文層，範圍從使用者意圖到即時系統資料和策略規則。 這些層可以根據特定任務進行優先排序或篩選，使 AI 能夠專注於相關資訊，而不會被不相關的細節淹沒。
- 會話持久性： 與每次互動後重置的傳統 AI 系統相比，MCP 支援模型保持其狀態的長時間運行的會話。 此功能使 AI 能夠從上次中斷的地方繼續，使其對於入職、規劃和複雜的審批等多步驟流程非常有價值。
- 模型-記憶體整合： MCP 透過將模型連接到外部記憶體系統（包括結構化資料庫、向量儲存和公司特定的知識庫）來超越模型內建記憶體的限制。 這種整合使模型能夠回憶起超出其初始訓練範圍的事實和決策，確保它能夠存取全面的知識庫。
- 互動歷史管理： MCP 仔細追蹤模型與使用者（或其他系統）之間的過去互動，為模型提供對此歷史記錄的結構化存取。 此功能有助於更智慧的後續追蹤、提高連續性，並最大限度地減少跨時間和管道重複提問的需要。
實施模型上下文協定的好處
強大的模型上下文協定將 AI 從單純的助理轉變為團隊可靠的延伸。 當模型始終如一地理解您的系統、工作流程和優先事項時，其輸出的品質會顯著提高，同時摩擦會顯著降低。 對於投資於可擴展 AI 的領導團隊來說，MCP 代表了一條從實驗到可靠結果的明確途徑。
MCP 的主要優勢
- 提高對模型輸出的信任和信心： 當 AI 決策紮根於現實世界的上下文中時，使用者更可能在關鍵工作流程中信任和依賴它們。 這種可靠性可以培養內部信心並加速跨團隊的採用。
- 改善法規遵循： MCP 可以在互動期間顯示相關的策略和規則，從而最大限度地降低不符合規範的輸出的風險。 此功能在金融和醫療保健等高度監管的行業中尤其重要。
- 更高的營運效率： 模型浪費更少的時間請求重複輸入或產生偏離目標的結果，從而減少返工和降低支援成本。 這種效率使團隊能夠專注於更高價值的任務。
- 更好的協作和知識共享： MCP 為 AI 提供對共享工具和內容的結構化存取，促進團隊之間更好的協調。 它還可以透過減少孤立的互動來促進跨部門的連續性。
- 更強大的創新基礎： 透過實施 MCP，公司可以構建更高級的 AI 工具，而無需每次都從頭開始，從而為更複雜、上下文感知的應用程式打開大門，這些應用程式可以與業務同步發展。
模型上下文協定的實際應用
幾家主要的科技公司已經採用了模型上下文協定，利用其功能來簡化開發、增強 AI 的日常實用性並減少工具和團隊之間的摩擦。
MCP 採用範例
- Microsoft Copilot 整合： Microsoft 將 MCP 整合到 Copilot Studio 中，以簡化建構 AI 應用程式和代理的過程。 這種整合使開發人員能夠建立可以與資料、應用程式和系統無縫互動的助理，而無需為每個連線編寫自訂程式碼。 在 Copilot Studio 中，MCP 使代理能夠從會話、工具和使用者輸入中提取上下文，從而在複雜任務期間產生更準確的回應並提高連續性。 例如，銷售營運團隊可以開發一個 Copilot 助理，透過從 CRM 系統、最近的電子郵件和會議記錄中提取資料來自動產生客戶簡報，即使沒有手動輸入也是如此。
- AWS Bedrock 代理： AWS 實施了 MCP 以支援程式碼助理和 Bedrock 代理，旨在處理複雜的任務。 這種進步使開發人員能夠建立更自主的代理，而無需為每個動作提供逐步說明。 MCP 使 Bedrock 代理能夠跨互動保留目標、上下文和相關使用者資料，從而實現更獨立的操作、減少微管理並改善結果。 例如，行銷機構可以部署 Bedrock 代理來管理多管道廣告活動設定。 由於 MCP，這些代理可以記住廣告活動的目標、受眾群體和先前的輸入，從而使它們能夠自動產生量身定制的廣告文案或跨平台設定 A/B 測試，而無需團隊重複指示。
- GitHub AI 助理： GitHub 已採用 MCP 來增強其 AI 開發人員工具，尤其是在程式碼輔助領域。 現在，模型可以理解開發人員的上下文，而不是將每個提示視為全新的請求。 透過實施 MCP，GitHub 的 AI 工具可以提供與更廣泛專案的結構、意圖和上下文一致的程式碼建議。 這樣可以產生更清晰的建議並減少更正。 例如，如果開發團隊正在開發合規性軟體，他們可以收到已經遵守嚴格架構模式的程式碼建議，從而減少花費在審查和修復自動產生程式碼的時間。
- Deepset 框架： Deepset 將 MCP 整合到其 Haystack 框架和企業平台中，以幫助公司建構可以即時適應的 AI 應用程式。 這種整合為將 AI 模型連接到業務邏輯和外部資料建立了清晰的標準。 透過利用 MCP，使用 Deepset 工具的開發人員可以使他們的模型能夠從現有系統中提取資訊，而無需自訂整合，從而提供了一種在不增加額外負擔的情況下實現更智慧 AI 的捷徑。
- Claude AI 擴展： Anthropic 已將 MCP 整合到 Claude 中，使其能夠存取和利用來自 GitHub 等應用程式的即時資料。 現在 Claude 可以動態檢索所需的資訊，而不是孤立地運作。 這種設定使 Claude 能夠處理涉及公司特定資料或正在進行的任務的更複雜的查詢。 它還增強了 Claude 管理跨多個工具的多步驟請求的能力。 例如，產品經理可以要求 Claude 透過從 Jira 或 Slack 等各種工作流程工具中收集更新來總結正在進行的專案的狀態，從而節省手動檢查的時間並促進識別阻礙因素或延遲。
實施模型上下文協定的考量因素
模型上下文協定釋放了功能更強大且上下文感知的 AI 系統的潛力，但有效實施它需要仔細考量。 企業團隊必須評估 MCP 如何與其現有基礎架構、資料治理標準和資源可用性相符。
MCP 實施的實際考量因素
- 與現有 AI 工作流程整合： 將 MCP 整合到您的組織中首先要了解它如何補充您現有的 AI 基礎架構。 如果您的團隊依賴微調的模型、RAG 管道或工具整合的助理，目標是無縫地整合 MCP，而無需重寫整個工作流程。 MCP 的靈活性在於其基於協定的方法，該方法允許在管道的各個階段進行選擇性採用。 但是，將其與您目前的工作流程協調層、資料管道或向量儲存邏輯對齊將需要一些初始配置。
- 隱私、治理和安全風險： MCP 增強了模型上下文和連續性，這意味著它會與持久性使用者資料、互動日誌和業務知識互動。 這需要徹底審查資料的儲存方式、誰可以存取它以及保留時間。 企業需要關於模型記憶體範圍、稽核日誌和權限層的明確策略，尤其是在 AI 系統處理敏感資訊或跨多個部門運作時。 儘早與現有治理框架保持一致可以防止日後出現潛在問題。
- 自行建構或購買： 組織可以選擇自行開發與 MCP 相容的基礎架構，以符合其內部架構和合規性要求，或者他們可以採用已經支援 MCP 的工具或平台。 該決定通常取決於您用例的複雜程度以及團隊內部的 AI 專業知識水準。 自行建構可以提供更大的控制權，但需要持續的投資，而購買可以提供更快的實施速度，風險更小。
- 預算預期： 與 MCP 採用相關的成本通常出現在開發時間、系統整合和計算資源中。 雖然這些成本在實驗或試點擴展期間可能很小，但生產級實施需要更全面的規劃。 預計首次實施 MCP 的中型企業將分配 250,000 美元到 500,000 美元。 此外，還要考慮與維護、日誌記錄基礎架構、上下文儲存和安全審查相關的持續費用。 MCP 提供價值，但它不是一次性投資，並且為長期維護編列預算至關重要。
AI 的未來：上下文感知和協作
模型上下文協定不僅僅是一種技術升級；它代表了 AI 系統如何在互動中理解和回應方式的根本性轉變。 對於尋求建構更一致、具有記憶感知能力的應用程式的企業來說，MCP 為先前分散的環境提供了結構。 無論您是開發助理、自動化工作流程還是擴展多代理系統，MCP 都為更智慧的協調和更高的輸出品質奠定了基礎。 它推動了無縫的、上下文感知的 AI 的承諾，這種 AI 了解業務運營的細微差別，並成為實現組織目標的真正合作夥伴。