模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是 AI Agent (AI 助理) 技术发展的重要突破，解决了 AI 无法存取外部数据的瓶颈，让 AI 能够通过标准化协议与本地电脑、数据库及网络服务互动。MCP 通过服务器、客户端与主机的协作机制，使 AI 助理能执行更复杂的任务，如数据库查询、网页调试与档案管理，进而从被动回应者转变为主动任务执行者。
在没有 MCP 的状况下，AI 要读取分析数据必须要我们手动把数据上传，或是贴到 GPT 的对话框内，能分析的数据其实相当有限。
但 MCP 的协议出现，让 AI 可以直接读取电脑内的数据、档案、甚至是云端硬盘内的所有数据，MCP 最大的贡献就是让 AI 得到数据的范围大幅增加，不仅限于单一档案或是一小段文字。
MCP 诞生的背景：解决 AI 助理光说不做的障碍
传统的 AI 助理（像 ChatGPT 或 Claude）擅长对话与文字生成，但它们最大的限制是无法直接存取使用者的电脑、数据库或网络服务。例如，当你问 AI：「帮我整理我电脑内这些 Excel 档案的资料」，它无法直接读取你的电脑档案 (不然就是要把档案上传到 GPT)，只能给你一些 Excel 公式建议。实用性上有相当大的隔离，而这种隔离使 AI 像是一座孤岛，无法与外界互通。
MCP 的出现，就是为了搭建这座「桥梁」。它是一个开放原始码的协议，允许 AI 助理安全地存取外部数据，让 AI 更像一个真正的助手，而不只是「说话」的机器。例如，MCP 就像是一个智能家居系统的中央控制器，让你的 AI 助理能够打开灯光、调整温度，甚至查看冰箱里还有哪些食材，而不只是告诉你「某某冰箱有什么功能」。
再举个例子，假设你是一名企业分析师，想让 AI 助理帮你整理 SQL 数据库里的销售数据。没有 MCP，AI 只能告诉你「SQL 查询语法怎么写」，但有了 MCP，AI 可以直接执行 SQL 查询，把数据拉出来分析，甚至自动产生报表。这让 AI 从一个「建议者」，真正变成一个「执行者」。
整理一下现在 AI 能做到的，以及有了 MCP 之后 AI 进化的比对：
| 指令 | 有 MCP 之前 | 有 MCP 之後 |
|---|---|---|
| 帮我整理销售报表 | AI 只能说：「请给我数据，我帮你分析。」 你还得自己打开 Excel 上传。 | AI 通过 MCP 连接到你的档案系统，打开 Excel，整理数据后生成图表，直接回传给你。 |
| 帮我写好回复内容寄给客户 | 好，已经写好了内容，但我没办法寄给客户。请打开 Gmail 自己寄吧！ | AI 通过 MCP 调用 Email 服务，自动起草并发送邮件，同时在 CRM 中更新客户状态为「已联系」 |
| 帮我关灯 | 我无法连接到你家的灯具，但你可以自己走到开关前面，把灯关闭。 | AI 通过 MCP 连接到智慧家庭系统，执行关灯指令，并回复：「灯已关闭。」 |
MCP 是谁开发的？
MCP 是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月所发布的协议。Anthropic 是专注于人工智能（AI）研究和开发的企业，专门写程序的 Claude AI 就是 Anthropic 的代表作品。
MCP 是如何运作的？为什么能让 AI 真的「动手」
MCP 是由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月发布的协议。Anthropic 是专注于人工智能（AI）研究和开发的企业，专门编程的 Claude AI 就是 Anthropic 的代表作品。MCP 是怎么运作的呢？为什么能够让 AI 真正地 “动手” 呢？
MCP 的架构包含几个核心部分：
MCP 管理员 (Host)：像是一个指挥中心，负责管理 MCP Client 与 Server 的连线。例如，Claude Desktop 就是一个 MCP 管理员，它能够让 Client 透过 MCP 存取你的本地数据库和本地工具。
MCP 客户端 (Client)：负责 AI 和 MCP Server 之间的沟通，包括传送 AI 指令到 MCP Server 内，以及接收 MCP Server 回传的讯息。
MCP 服务器 (Server)：负责管理本地数据库要输出的内容指令 (如新增、修改、删除都是一条不同的指令)，让 Client 可以自选指令来运作。这些指令包括可以让 AI 读取数据库、存取档案，甚至与网页互动。
本地数据 (Local Data Sources)：自己电脑内的数据，如数据库、档案、软件等
远程数据 (Remote Services)：网络上的数据库，如 Google Drive、One Drive 内的数据
官方用 Server 来命名，感觉会容易让人误解，可以想象 Server 就是一群已经写好的 API。AI 透过 MCP 协议进来后，API 上面有注解可以帮助 AI 了解自己要把哪些 API 拿去运作才能达成任务。所以 MCP 整个白话逻辑，就是工程师先把 API 整理好，写好注解，让 AI 透过协议来拿走，拿走后分析注解就能去比对 Prompt 任务来执行 API。
MCP 让 AI 进一步发展为「AI Agent」
MCP 不只是让 AI 能够读取外部信息，还让 AI 变成一个主动执行工作的智能代理（AI Agent）。举几个实际应用：
GitHub 管理：AI 助理通过 MCP 读取 GitHub 项目的提交记录，甚至帮你建立新的储存库，减少手动操作的时间。
网页分析：通过 MCP，AI 可以「检查」网页的 HTML 结构、分析错误，甚至帮你找出哪个 JavaScript 代码出了问题。
文件处理：AI 能够直接读取本地 Excel、CSV 档案，整理数据，甚至产生报表，而不只是告诉你「Excel 里怎么写公式」。
想象你是一名营销人员，想让 AI 助理帮你分析 Google Analytics 的数据，找出哪个广告活动表现最好。
如果没有 MCP，AI 只能告诉你如何登录 GA、怎么看数据图表；但有了 MCP，AI 能直接存取你的 GA 账户，把数据整理成 Excel 报表，甚至提供最佳化建议，真正解放专业人士的双手。
MCP 的优势：标准化、安全性与开发生态
MCP 的出现，为 AI 助理带来三大优势：
标准化整合：在没有 MCP 的情况下，开发者必须针对不同的 API 各自开发整合方案，导致开发成本高、维护困难。而 MCP 提供了一个统一的标准，让 AI 助理能够轻松连接各种数据来源。就像 USB 让各种装置（键盘、鼠标、随身碟）能够统一连接到电脑，MCP 也让 AI 能够标准化地与不同的数据系统沟通。
资料安全性：MCP 所有的数据存取都在使用者本地端执行，并且需要明确授权，确保数据不会被不当存取或外泄。例如，你的 AI 助理不会随意存取你的个人资料，除非你明确允许它读取特定的文件或数据库。
开发生态：MCP 是开放原始码的协定，这意味着更多开发者可以参与其中，创建更多功能强大的工具。目前，Anthropic 等公司已经开始开发 MCP 伺服器，未来可能会有更多第三方开发者加入，让 AI 的应用更加多元。
迎接 AI 智能体的全新时代，MCP 会是下一个重大突破
MCP 解决了 AI 助理「只能说不能做」的限制，让它真正成为一个可以处理数据、执行工作，甚至主动管理外部系统的智能代理。虽然目前 MCP 还在发展阶段，许多功能仍在完善中，但它的潜力已经非常明显。
未来，当 MCP 技术更加成熟，我们或许可以看到 AI 智能体帮忙处理更多实际任务，例如：
自动化商业报告：AI 自动从财务系统拉取数据，生成月度营收报表。
智慧家庭控制：AI 直接存取你的智慧家居系统，帮你调整灯光、播放音乐。
个人 AI 秘书：AI 帮你整理邮件、安排行程，甚至处理发票报销。
MCP 的出现，代表 AI 助理即将迈入个人化、功能更强大的新时代。随着技术不断演进，MCP 将成为 AI 更深入融入工作与生活的关键桥梁，值得所有 AI 开发者与使用者关注与探索。
