MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是由人工智能公司 Anthropic 于 2024年11月 推出的開放標準協議，旨在為大型語言模型（LLM）與外部數據源、工具及服務提供標準化連接，從而提升AI在實際應用中的靈活性和執行能力。以下是其核心要點：

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一、核心定義與功能

1. AI的“萬能接口”
   MCP被類比為“AI領域的USB-C接口”，通過統一通信標準，解決傳統API集成的碎片化問題，使AI模型（如ChatGPT、Claude）能夠無縫連接數據庫、文件系統、API工具（如GitHub、Slack）等外部資源。

2. 主動執行能力
   不同于傳統AI僅生成文本，MCP支持AI直接操控現實工具，例如自動發送郵件、查詢數據庫、生成代碼或預訂機票，推動AI從被動響應轉向主動執行。

3. 安全與效率優化
   通過預定義協議減少代碼定制需求，降低開發門檻，同時確保數據交互的安全性。

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二、技術架構與工作原理

1. 核心組件

   • MCP Host：宿主應用（如Claude Desktop、IDE），提供AI交互環境并管理外部系統連接。
   • MCP Client：協議客戶端，將AI的請求轉換為標準化消息。
   • MCP Server：輕量級中間件，暴露特定功能接口（如數據庫查詢、文件讀寫），供AI調用。

2. 工作流程

   • 客戶端獲取可用工具列表，結合用戶查詢發送給LLM。
   • LLM決策是否調用工具，通過Server執行操作并整合結果返回用戶。

3. 與RAG、Agent的區別

   • RAG 僅輔助信息檢索，而MCP支持實際操作。
   • AI Agent 強調自主性，MCP則專注標準化通信，兩者互補。

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三、優勢與創新

1. 動態工具集成
   允許運行時發現新工具（如臨時接入GitHub API），突破傳統預定義函數的限制。

2. 上下文感知與多步任務
   AI可跨多步驟任務保持上下文（如先查數據庫再生成報告），避免單次檢索的局限性。

3. 開放生態與協作網絡

   • 開發者只需構建一次MCP Server，即可被多個宿主應用（如Claude、Cursor、VS Code）復用。
   • 支持跨服務協作（如整合Google Maps、Yelp數據生成旅行計劃），打破傳統應用孤島。