人工智慧正在迅速發展，隨之而來的是對人工智慧模型與外部世界互動的需求。傳統上，人工智慧模型是獨立運作的，無法直接存取或處理來自外部來源（例如檔案、資料庫或線上服務）的資料。這種限制阻礙了真正通用和智慧的人工智慧應用程式的開發。然而，一種新的標準正在出現，以應對這一挑戰：模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）。
MCP 由 Claude AI 聊天機器人背後的公司 Anthropic 開發，是一種開放原始碼協定，旨在使人工智慧模型能夠無縫連接到外部資料來源、讀取資訊並執行操作。 這種創新協定有望開啟人工智慧功能的新時代，使人工智慧模型變得更具上下文感知能力、反應能力，並最終更有用。
對通用連接性的需求
人工智慧模型在其原生狀態下，實際上與存在於其訓練參數之外的大量資料海洋隔絕。這種隔離為尋求建立可以利用即時資訊、個人化使用者體驗或自動化複雜任務的人工智慧應用程式的開發人員帶來了重大障礙。
過去，公司必須為每個應用程式開發自訂連接器，這是一個耗時且資源密集型的過程。 想像一下，每次需要過河都要建造一座獨特的橋樑。 MCP 旨在透過提供通用連接器來解決此問題。 這種通用協定允許人工智慧模型與外部資料來源互動，類似於通用轉接器允許您將不同的電子設備插入任何電源插座的方式。
例如，使用 MCP，您可以將 Claude 等人工智慧模型連接到 Google Drive 或 GitHub，使其能夠存取和處理檔案、文檔和程式碼儲存庫。 這開闢了廣泛的可能性，從自動化文檔摘要和程式碼分析到智慧搜尋和內容生成。
MCP 的運作方式：雙向連接
MCP 在人工智慧模型和資料來源之間建立安全且具有上下文感知的雙向連接。 這種連接透過兩個關鍵元件來促進：MCP 伺服器和 MCP 客戶端。
MCP 伺服器充當連接器，提供人工智慧模型請求的資料。 將其視為圖書館員，根據請求從圖書館的書架（資料來源）中檢索特定的書籍（資料）。
另一方面，MCP 客戶端是人工智慧模型透過其請求資料的介面。 例如，Claude Desktop 應用程式充當 MCP 客戶端，向 MCP 伺服器發送特定資訊的請求。
MCP 伺服器接收請求，從適當的來源檢索請求的資料，然後將其傳輸回 MCP 客戶端，以供人工智慧模型處理。 這種無縫的資訊交換允許人工智慧模型以動態和反應靈敏的方式存取和利用外部資料。
賦能開發人員：構建 MCP 伺服器和客戶端
MCP 旨在成為以開發人員為中心的工具，使開發人員能夠構建根據其特定需求量身定制的自訂 MCP 伺服器和客戶端。 這種開放原始碼方法促進了創新，並允許快速開發新的整合和應用程式。
開發人員可以為廣泛的服務和資料來源建立 MCP 伺服器，包括 Google Maps、WhatsApp、Slack、Google Drive、GitHub、Bluesky、Windows、macOS 和 Linux。 這允許使用者在 ChatGPT 等人工智慧聊天機器人中獲取來自這些服務的資訊，從而擴展它們的功能和用途。
此外，開發人員可以將 MCP 伺服器連接到他們的本地檔案系統，使人工智慧模型能夠讀取和修改他們電腦上的檔案。 這為自動化諸如文檔編輯、程式碼生成和資料分析等任務開闢了令人興奮的可能性。
MCP 的開放原始碼性質鼓勵社群參與和協作。 任何人都可以透過構建新的 MCP 伺服器和客戶端、改進現有伺服器和客戶端或提供回饋和建議來為專案做出貢獻。 這種協作方法確保 MCP 始終保持尖端和相關的技術。
釋放大型語言模型（LLM）的潛力
MCP 為 LLM 開啟了大門，使其能夠利用其智慧功能與外部應用程式、工具和服務互動。 雖然 Claude 桌面應用程式已經支援 MCP，但 Google、Microsoft 和 OpenAI 等主要科技公司已宣布採用該協定的計劃。
MCP 的這種廣泛採用將加速人工智慧模型與各種工作流程和應用程式的整合，使它們對更廣泛的受眾更易於存取和使用。
MCP 與 AI 代理：了解差異
雖然 MCP 看起來可能像一個人工智慧代理，但重要的是要了解它們之間的區別。 MCP 是一種通訊協定，可促進人工智慧模型與外部資料來源之間的互動。 它不具備人工智慧代理的獨立決策能力。
人工智慧代理通常會根據其自身的內部邏輯和目標來規劃、做出決策和執行任務。 另一方面，MCP 僅啟用不同系統之間的存取，為人工智慧代理提供做出明智決策所需的資訊。
然而，MCP 在增強人工智慧代理的可靠性和有效性方面發揮著至關重要的作用。 透過提供對外部資料來源的存取，MCP 使人工智慧代理能夠以更明智和具有上下文感知的方式運作，從而帶來更好的結果。
代理人工智慧時代：MCP 在塑造未來中的角色
隨著我們進入代理人工智慧時代，MCP 將在使行動驅動的人工智慧助手變得更加通用和強大方面發揮至關重要的作用。 Google 在 Google Next 2025 活動上最近宣布的 Agent2Agent 協定（A2A）進一步強調了人工智慧系統之間互通性和通訊的重要性。
根據 Google 的說法，A2A 是一個開放協定，可以補充 Anthropic 的 MCP，為代理提供有用的工具和上下文。 這種協作方法突顯了人們越來越認識到需要標準化的協定，以促進人工智慧模型和資料來源之間的無縫互動。
探索可用的 MCP 伺服器
雖然許多社群驅動的 MCP 伺服器正在由獨立開發人員開發，但 Anthropic 已經為使用者創建了幾個出色的 MCP 伺服器以供探索。 例如，Google Drive MCP 伺服器允許使用者使用 Claude Desktop 應用程式從 Google Drive 搜尋和存取檔案。
Filesystem MCP 伺服器使用戶能夠讀取、寫入、建立、刪除、移動和搜尋其本地電腦上的檔案。 Slack MCP 伺服器可以管理頻道、發布訊息、回覆討論串以及檢索訊息。 此外，GitHub MCP 伺服器允許使用者管理儲存庫、執行檔案操作和建立分支。
擴展生態系統：社群驅動的 MCP 伺服器
MCP 生態系統正在迅速擴展，越來越多的社群驅動的 MCP 伺服器可用於各種服務和應用程式。 一些流行的範例包括 Google Calendar MCP，它允許使用者查看行程表並新增或刪除事件。
其他社群開發的 MCP 伺服器包括用於 Airtable、Airbnb、Apple Calendar、Discord、Excel、Figma、Gmail、Notion、Spotify、Telegram、X（以前稱為 Twitter）和 YouTube 的伺服器。 這種多樣化的 MCP 伺服器範圍展示了該協定的多功能性和適應性。
徹底改變 AI 聊天機器人：超越簡單的對話
MCP 有望徹底改變我們與人工智慧聊天機器人的互動方式。 這種技術使人工智慧應用程式能夠超越簡單的對話，並在跨不同工作流程執行操作方面變得真正有用。
想像一下，一個人人工智慧聊天機器人不僅可以回答您的問題，還可以安排約會、管理您的待辦事項清單以及自動執行您的日常任務。 MCP 透過提供人工智慧模型與外部世界之間的必要連接，使這一願景成為現實。
透過 MCP，人工智慧聊天機器人可以存取和處理來自各種來源的資訊，從而使它們能夠提供更個人化、具有上下文感知能力且可操作的回應。 這將改變我們與人工智慧互動的方式，使其成為我們日常生活中不可或缺的一部分。
總之，模型上下文協定是一項具有顛覆性的技術，它有可能釋放人工智慧的全部潛力。 透過為人工智慧模型提供通用連接器以存取外部資料來源，MCP 正在實現人工智慧功能的新時代，使人工智慧比以往任何時候都更加通用、反應靈敏和有用。 隨著 MCP 生態系統的不斷發展壯大，我們可以期望看到更多創新的應用程式和整合出現，從而改變我們生活和工作的方式。