什麼是 MCP？

MCP 是 Anthropic (Claude) 主導發佈的一個開放的、通用的、有共識的協議標準。它就像給 AI 大模型裝了一個"萬能接口"，讓 AI 模型能夠與不同的數據源和工具進行無縫交互。

類似於 USB-C 接口的標準化連接方式，MCP 提供了一種統一的方法，將 AI 模型連接到各種數據源和工具。它旨在替換碎片化的 Agent 代碼集成，使 AI 系統更可靠、更高效。

MCP 架構

MCP 遵循客戶端-服務器架構，包含以下幾個核心部分：

1. MCP 主機（MCP Hosts）：發起請求的 AI 應用程序，如聊天機器人、AI 驅動的 IDE 等
2. MCP 客戶端（MCP Clients）：在主機程序內部，與 MCP 服務器保持 1:1 的連接
3. MCP 服務器（MCP Servers）：為 MCP 客戶端提供上下文、工具和提示信息
4. 本地資源（Local Resources）：本地計算機中可供 MCP 服務器安全訪問的資源，如文件、數據庫
5. 遠程資源（Remote Resources）：MCP 服務器可以連接到的遠程資源，如通過 API 提供的數據

為什麼需要 MCP？

目前，我們還不能同時通過某個 AI 應用來實現聯網搜索、發送郵件、發佈博客等多種功能。這些功能單獨實現並不困難，但要全部集成到一個系統中則十分複雜。

開發場景示例

想象一下在日常開發中，通過 IDE 的 AI 助手來完成以下工作：

• 詢問 AI 查詢本地數據庫已有的數據來輔助開發
• 詢問 AI 搜索 Github Issue 來判斷某問題是否為已知 bug
• 通過 AI 將某個 PR 的意見發送給同事的即時通訊軟件(如 Slack)進行 Code Review
• 通過 AI 查詢甚至修改當前 AWS、Azure 的配置來完成部署

有了 MCP，只要其他服務都遵循 MCP 標準，就能像萬能接口一樣，讓開發變得更高效。

MCP 實際應用案例

編程助手示例

假設你正在使用一個 AI 編程助手(MCP 主機)來幫助寫代碼。當你需要查找某個函數用法時：

1. AI 助手通過 MCP 客戶端向 MCP 服務器發送請求
2. MCP 服務器接收請求後，從代碼庫或文檔中查找相關信息
3. MCP 服務器將結果返回給 AI 助手
4. AI 助手根據返回的信息，生成代碼或解釋展示給你

教育管理場景

使用 MCP 後，你可以直接對 AI 說："幫我查一下最近數學考試的平均分，把不及格的同學名單整理到值日表裡，並在微信群提醒他們補考。"AI 會自動完成：

1. 用 MCP 連接你的電腦，讀取 Excel 成績
2. 用 MCP 連接微信，找到相關聊天記錄
3. 用 MCP 修改在線文檔，更新值日表

整個過程無需手動操作，數據也不會離開你的設備，安全又高效。

MCP 的主要優勢

1. 統一標準：不用重複造輪子，所有工具通過一個接口連接，如同所有電器都用 USB-C 充電口
2. 數據安全：數據不用上傳到雲端，AI 直接在本地處理，避免數據外洩
3. 上下文理解：MCP 讓 AI 更"懂"上下文，如請求"總結上週班會重點"時，它能自動調取會議錄音、聊天記錄和筆記文檔，綜合信息提供答案

通過建立通用標準，服務商可以基於協議推出自家服務的 AI 能力，支持開發者更快地構建更強大的 AI 應用。開發者也不需要重複造輪子，通過開源項目可以建立強大的 AI Agent 生態。MCP 能在不同應用/服務之間保持上下文，增強整體自主執行任務的能力。

總結

MCP正在重新定義AI與世界的交互方式——它讓AI從“封閉的思考者”變為“主動的執行者”。無論是開發者、企業還是普通用戶，都能通過這一協議解鎖更智能、更安全的自動化體驗。從今天起，嘗試用MCP讓你的AI助手真正“動起來”吧！