你今天已經第十次重構 AI 代理流程——又一個脆弱的 API 整合，又一輪手動傳遞上下文，只為了避免系統出錯。硬編碼驗證流程、標準化 API 回應、拼湊端點——這不是 AI 開發，而是整合地獄。
打造能無縫整合多方資料來源的 AI 代理應該很簡單，但現實卻是分散、重複且難以擴展。每個工具都說自己的語言，讓你只能不斷想辦法繞路，而無法真正實現自動化。
Anthropic 希望透過 Model Context Protocol（MCP）改變這一切——讓 AI 代理能以標準化方式存取與運用外部資料，不再陷入無止盡的整合惡夢。但它真的能解決問題嗎？讓我們來深入解析。
什麼是協議？
協議是一套規則與慣例，定義系統之間如何通訊與交換資料。與僅限於特定實作的 API 不同，協議建立了通用的互動標準。常見的例子包括：
- HTTP（超文本傳輸協議）——定義網頁瀏覽器與伺服器如何通訊。
- OAuth（開放授權協議）——跨平台安全驗證的標準。
協議確保系統間的互通性——不必每個系統都重新發明資料交換方式，協議能標準化流程，降低複雜度，讓整合更容易擴展。
雖然協議並非強制或具法律效力，但隨著時間推移，協議的普及會形塑全球系統互動的基礎——正如 HTTP 發展為更安全且廣泛接受的 HTTPS，徹底改變了網際網路上的資料傳輸方式。
什麼是 Model Context Protocol（MCP）？
Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 所開發的開放標準，目的是簡化 AI 模型存取與互動外部資料來源的流程。
MCP 不再要求 AI 系統針對每個服務進行客製化 API 整合、手動結構化請求與驗證，而是提供統一架構，讓 AI 代理能以標準化方式擷取、處理並運用結構化資料。
簡單來說，MCP 定義了 AI 模型該如何請求與使用外部資料——無論是資料庫、API、雲端儲存或企業應用——開發者不必再針對每個來源硬編碼 API 邏輯。
MCP 為什麼會被創造？
AI 模型，特別是 LLM（大型語言模型）與自主代理，需要存取外部工具與資料庫，才能產生精確且有脈絡的回應。然而，目前 AI 與 API 的互動效率低落，為開發者帶來大量額外負擔。
現今，要讓 AI 代理整合外部系統，必須：
- 針對每個工具（CRM、雲端儲存、客服系統等）進行客製化 API 整合。
- 每個 API 都要設置驗證（OAuth、API 金鑰、Session Token）。
- 手動格式化資料，讓 API 回應能被 AI 模型使用。
- 管理不同服務的速率限制與錯誤處理。
這種做法無法擴展。每新增一個整合就要寫客製邏輯、除錯與維護，導致 AI 自動化變得緩慢、昂貴且脆弱。
透過定義共通協議，MCP 讓 AI 模型能更有效掌握資料，不必再為每個系統打造專屬 API 橋接。
MCP 如何運作？
目前，AI 代理仰賴客製 API 呼叫、逐一驗證服務、手動解析回應，形成難以擴展的脆弱整合網。
MCP 不再要求 AI 代理單獨對每個 API 互動，而是建立統一協議，將驗證、請求執行與資料格式化的複雜度抽象化——讓 AI 系統專注於推理，而非底層整合邏輯。
MCP 的用戶端-伺服器架構
MCP 採用用戶端-伺服器架構，規範 AI 模型如何擷取與互動外部資料來源。
- MCP 用戶端可以是 AI 代理、應用程式或任何需要結構化資料的系統。
- MCP 伺服器則作為中介，從各種 API、資料庫或企業系統擷取資料，並以一致格式回傳。
AI 模型不再直接發送 API 請求，而是由 MCP 伺服器處理驗證、資料擷取與回應標準化。這代表 AI 代理不必再管理多組 API 憑證、不同請求格式或不一致的回應結構。
舉例來說，若 AI 模型需要同時從 Google Drive、Slack 與資料庫取得資訊，不需分別查詢每個 API，只需送出一份結構化請求給 MCP 伺服器，由伺服器處理請求、彙整所需資料，並回傳有組織的回應。
MCP 請求-回應生命週期
典型的 MCP 互動遵循結構化的請求-回應流程，消除重複 API 呼叫並標準化資料擷取。
1. AI 代理將結構化請求送至 MCP 伺服器。不需針對每個 API 編寫請求，代理只需以統一格式描述所需資料。
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. MCP 伺服器處理請求，驗證身分、檢查權限，並決定要查詢哪些外部系統。
3. 查詢會平行執行，也就是同時從多個服務擷取資料，而非依序進行，大幅降低整體延遲。
4. 來自不同來源的回應會被標準化為結構化格式，方便 AI 模型處理。
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
與需手動解析的原始 API 回應不同，MCP 確保所有取得的資料都遵循可預期的結構化格式，讓 AI 模型更容易理解與運用。
查詢執行與回應彙整
MCP 透過結構化執行流程，優化 AI 模型與外部系統的互動。
- 請求驗證確保 AI 模型在擷取資料前擁有必要權限。
- 查詢路由決定需要存取哪些外部服務。
- 平行執行可同時從多個來源擷取資料，減少序列化 API 請求造成的延遲。
- 回應彙整將結構化資料整合為單一回應，AI 模型不必再手動處理多個原始 API 輸出。
藉由減少重複請求、標準化回應並集中處理驗證，MCP 消除了不必要的 API 負擔，讓 AI 自動化更易於擴展。
MCP 的限制
Model Context Protocol（MCP）是讓 AI 模型更有能力以結構化、可擴展方式互動外部系統的重要一步。不過，和所有新興技術一樣，MCP 仍有一些限制需在廣泛採用前加以解決。
驗證挑戰
MCP 最大的承諾之一是讓 AI 代理不再依賴特定 API 整合，但驗證（AuthN）仍是一大難題。
目前，API 認證方式相當分散——有些服務採用 OAuth，有些依賴 API 金鑰，也有些需要基於工作階段的認證。這種不一致性讓新 API 的接入變得耗時，而 MCP 目前尚未內建能處理這種複雜情況的認證框架。
MCP 仍需外部機制來驗證 API 請求，這代表使用 MCP 的 AI 代理人必須依賴額外的解決方案（如 Composio）來管理 API 憑證。雖然 MCP 已將認證功能列入開發規劃，但在完全實作前，開發者仍需自行處理多系統間的認證問題。
身份管理不明確
另一個尚未解決的問題是身份管理——當 AI 代理人透過 MCP 發出請求時，外部系統會認為請求來自誰？
舉例來說，如果 AI 助理透過 MCP 查詢 Slack，Slack 應該將這個請求視為來自：
- 最終使用者？（意思是 AI 代表人類行動。）
- AI 智能代理本身？（這將需要 Slack 另外處理基於 AI 的互動。）
- 共用系統帳號？（這可能會帶來安全性與存取控制的疑慮。）
在企業環境中，這個問題更為複雜，因為存取控制政策會決定誰能取得哪些資料。若身份對應不明確，MCP 整合可能會遇到存取受限、安全風險或跨平台不一致等問題。
MCP 已規劃支援 OAuth，有望釐清身份處理方式，但在完全實作前，AI 模型在存取第三方服務時，可能會遇到權限相關的困難。
廠商綁定與生態系分裂
MCP 目前由 Anthropic 主導，這讓其長期標準化前景產生疑問。隨著 AI 生態系發展，其他大型業者（如 OpenAI 或 DeepSeek）很可能會推出自己的 AI 與系統互動協議。
如果出現多個競爭標準，產業可能會分裂，開發者被迫在不同且不相容的方案中做選擇。MCP 是否能維持主流地位，或僅成為眾多選項之一，仍有待觀察。
AI 服務商會圍繞 MCP 標準化嗎？
MCP 提供一個通用框架，減少 AI 整合時的分散現象，目前每個連接都需要客製化解決方案，導致複雜度提升。
要讓 MCP 成為廣泛接受的標準，主要 AI 服務商必須採用它。像 OpenAI、Google DeepMind 和 Meta 等公司尚未表態，讓其長期可行性充滿不確定性。若缺乏產業協作，出現多個競爭協議的風險仍然很高。
部分公司已開始採用 MCP。Replit、Codeium 和 Sourcegraph 已整合 MCP，讓他們的 AI 代理人能更順暢地與結構化資料互動。不過，MCP 若要從早期實驗階段走向普及，仍需更廣泛的採用。
除了 AI 公司之外，全球標準化的努力也可能影響 MCP 的未來。像 ISO/IEC JTC 1/SC 42 等組織正致力於制定 AI 整合框架。中國的 AI 標準委員會等國家級倡議，也顯示出搶占下一代 AI 協議主導權的競賽。
MCP 仍在持續演進中。如果產業能圍繞 MCP 統一，AI 整合將更具互通性與可擴展性。但若競爭標準出現，開發者可能會面臨分裂的生態系，而非統一解決方案。
打造可與 API 整合的 AI 代理人
MCP 簡化了 AI 的互動流程，但認證與結構化 API 存取仍是關鍵挑戰。Botpress 支援 OAuth 與 JWT，讓 AI 代理人能安全認證並與 Slack、Google 日曆、Notion 等服務互動。
透過 Autonomous Node，AI 代理人可根據 LLM 做出決策並動態執行任務。Botpress 提供結構化方式，協助打造能跨多系統連接的 AI 代理人。
立即開始建立—免費使用。
常見問題
1. MCP 是否可以設定為符合 SOC 2、HIPAA 或 GDPR 標準？
可以，MCP 可設定為符合 SOC 2、HIPAA 或 GDPR 標準，但是否合規取決於 MCP 伺服器的實作與部署方式。你必須確保資料處理安全，包括加密（靜態與傳輸中）、嚴格存取控制、資料最小化及稽核記錄。
2. AI 智能代理如何判斷何時要觸發 MCP，何時只依賴內部記憶體？
當查詢需要即時或外部資訊，而代理人內部記憶中沒有時，AI 代理人會觸發 MCP。這個判斷依據提示工程或邏輯規則，例如檢索標記或特定意圖，來決定是否需取得結構化資料。
3. MCP 是否相容於現有的 RAG（檢索增強生成）架構？
是的，MCP 與 RAG 架構相容，因為它為代理人提供結構化方式來檢索外部資訊。與手動撰寫 API 呼叫不同，MCP 讓 AI 代理人能在不同資料來源間進行情境查詢。
4. 哪些類型的商業工作流程最能受益於 MCP 整合？
擁有多個分散系統的商業流程——如客服、銷售支援、IT 運維與內部知識管理——最能從 MCP 整合中受益。MCP 能簡化跨部門資料存取，讓 AI 代理人取得所需情境或執行動作，無需針對每個工具進行客製化整合。
5. 新創公司如何在不大幅更動資料架構的情況下導入 MCP？
新創公司可循序漸進導入 MCP，先針對 Slack、HubSpot 或 Notion 等高影響力工具，利用現成連接器或簡易自訂處理器實作。由於 MCP 抽象化整合層，團隊可無需重構後端系統就導入使用。
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