什麼是Model Context Protocol(MCP)，串接AI與工具之間的橋樑

MCP 是一種創新的開放標準，旨在簡化 AI 系統（特別是大型語言模型，LLMs）與外部工具、數據源和服務的互動方式。MCP 最初由 Anthropic 開發，目的是解決傳統 API 整合中的碎片化問題以及資訊不互通現象，這些問題阻礙了 AI 獲取所需的數據以產生相關且準確的回應。通過提供一個通用協議，MCP 簡化了 AI 整合，使其比傳統的 API 方法更高效、可擴展且安全。

什麼是 MCP？

MCP 就像是 AI 系統的標準化「連接器」，類似於 USB-C 對設備的作用。它使 AI 模型能夠與各種工具、資料庫和服務無縫通訊，消除了為每個數據源進行自定義整合的需求。該協議支持實時雙向通訊，使 AI 模型能夠動態地搜尋數據並操作。例如，AI 助手可以通過單一的 MCP 整合來檢查日曆、預訂航班並發送電子郵件確認。

為什麼選擇 MCP 而非傳統 API？

傳統 API 要求開發者為每個服務編寫自定義程式碼、管理獨立的身份驗證方法並處理獨特的錯誤處理機制。這一過程既耗時又複雜，特別是在跨多個工具擴展時。相比之下，MCP 提供了一個單一的標準化協議，簡化了整合工作。

MCP 的工作原理

MCP 採用客戶端-伺服器架構：

• MCP 主機：需要訪問外部數據或工具的應用程序（例如 AI 驅動的 IDE 或桌面應用）。
• MCP 客戶端：與 MCP 伺服器保持一對一的連接。
• MCP 伺服器：輕量級伺服器，通過 MCP 公開特定功能並連接到本地或遠程數據源。
• 本地與遠程數據源：通過 MCP 伺服器安全訪問的文件、資料庫或外部服務。

這種架構充當橋樑，協調 AI 模型與工具之間的數據流和指令，而無需處理繁重的邏輯。

MCP 的實際應用

MCP 具有多種應用場景：

1. 旅行規劃助手：無需整合多個 API（如日曆、電子郵件和預訂系統），AI 助手可以通過 MCP 無縫檢查可用性、預訂航班並發送確認。
2. 高級 IDE：MCP 使程式編輯器能夠連接到文件系統、版本控制和文檔工具，上下文感知建議。
3. 複雜數據分析：AI 平台可以通過統一的 MCP 層自主與多個資料庫和可視化工具互動。

MCP 的優勢

• 簡化開發：編寫一次程式，即可多次整合，無需為每個工具重寫自定義程式。
• 靈活性：切換 AI 模型或工具時無需複雜的重新配置。
• 實時反應：持久的連接支持動態上下文更新。
• 可擴展性：隨著 AI 生態系統的增長，輕鬆擴展功能。

結論

MCP代表了 AI 整合領域的重大進步，它用一個統一、可擴展且安全的標準取代了碎片化的自定義 API。通過使 AI 系統能夠動態地與多樣化的數據源和工具互動，MCP 賦予開發者構建更複雜、上下文感知應用的能力

參考

• What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs
• Introducing the Model Context Protocol