在人工智慧（AI）技術快速發展的 2025 年，一個名為 MCP（Model Context Protocol）的協議在去年底默默發表，近期卻突然成為 AI 圈熱門話題，掀起熱烈討論。這由 Anthropic 提出的開放協議，最初並未受到太多關注，甚至被部分人認為是技術「噱頭」。然而，短短幾個月後，它迅速躍升為業界焦點，吸引了開發者、企業甚至投資機構的目光。MCP 在 AI 模型與外部工具、資料源以及多種服務之間，提供更標準化且結構化的互動方式，甚至帶動了所謂「智慧代理」（AI Agent）往商業實用邁進的新一波浪潮。
為何所有 AI 公司都在談 MCP？
MCP 的誕生源於對當前 AI 發展瓶頸的直接回應。隨著像 GPT 和 Claude 這樣的大型語言模型（LLM）在自然語言處理領域大放異彩，它們的局限性也逐漸浮出水面──這些模型雖然能生成流暢的文字，但在與外部世界的互動上卻顯得力不從心。例如，要查詢數據庫、調用 API 或執行系統命令，開發者往往得為每個場景手動編寫繁瑣的程式碼，這不僅耗時費力，還導致應用場景的零碎化。
MCP 遵循用戶端-伺服器架構，透過一套通用的 API 介面，讓 AI 模型能以標準化的模式與外部資源交換。簡單來說，它就像一個「AI 通用轉接器」，無論是資料庫、API 還是本機檔案，MCP 都能讓模型順利串接。
MCP 的運作流程可分為三個階段：第一，AI 模型依照任務需求提出請求；第二，MCP 將這個請求轉送至對應的工具或服務；第三，處理結果回傳給模型，供進一步使用。這種模組化的設計不但簡化了開發流程，也賦予系統高度的彈性與可維護性。
MCP 的爆紅背後原因
MCP 的爆發與 AI 應用從「單一模型競爭」轉向「多模型協作」的趨勢密切相關。當前，企業與研究機構需要的不再是單一強大的模型，而是能夠跨領域、多任務整合的 AI 系統。MCP 恰好填補了這一空白，讓不同專長的模型能夠互相溝通、協作，進而解決複雜問題。
與此同時，業界的支持也持續 MCP 的熱度推波助瀾──微軟已將 MCP 整合進 Azure OpenAI 服務，而 Block、Apollo 等公司，以及 Zed、Replit、Sourcegraph 等開發工具也陸續採用 MCP。這種大規模的行業背書，讓開發者與企業開始正視 MCP 的潛力。
MCP 的優缺點
MCP 最大的長處是標準化與開放性：由於它不依賴特定模型，幾乎能與各家 AI 模型配合，也不受單一廠商的技術生態所限。這意味著開發者無須為每一種整合場景額外撰寫客製程式，省時又可避免許多潛在錯誤。
MCP 在現階段的市場環境下並沒有明確的對手，但有幾項技術在功能層面上部分重疊：像 OpenAI 的「Work with Apps」可以讓 ChatGPT 與本機應用互動，但由於它屬於專有模式，難以與 MCP 的開放環境相匹敵。Unified Intent Mediator（UIM）專注在模型間的協調，不同於 MCP 更著重於「AI 與外部工具連接」的設計；LangChain 的資訊寫出繁體中文文章。
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