AI 带来的意义便是解放人类劳动力，提升大多数工作能力的下限，然而目前 LLM 局限性仍大，必须来回对话才能给出建议，且必须用户根据建议亲自执行，距离真正利用 AI 帮我们工作还有一段落差。

而现在如果可以透过与 AI 对话，实际利用你的电脑进行邮件回覆、报表撰写等功能，甚至还可以帮你自动化炒币，是不是越来越接近解放生产力的愿景？而这项技术就是目前在 AI 领域的当红关键字 - MCP

MCP 是什么？

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月发布的一套「标准化协定」，用来解决过去 AI 模型只能「说」却无法「做」的问题。

首先先将 MCP 命名拆解

• Model：模型，指的就是各种 AI 大型语言模型（例如 GPT、Claude、Gemini 等）

• Context：脉络，代表给模型的额外资料或者外部工具

• Protocol：协议，通用、标准化的「规范」或者「接口」

合在一起就是：透过统一规范，让 AI 不只会「说」，还能直接操控外部工具完成各种任务。

一般我们最常使用的 LLM，像是 ChatGPT、Grok 等等，只能根据对话内容进行「文字输入、文字输出」。如果我们要让 AI 帮忙实际执行操作，例如去电脑资料夹读档案、发 Email、查资料库等，通常先是下指令给 LLM，用户再经由 LLM 的回应自己动手操作，最后再把结果回报给 AI，AI 再给我们文字建议，我们继续操作，如此往复循环。

MCP 的出现，让 AI 不但能读取电脑本地的档案、连线到某个远端资料库，甚至能直接操作特定的网路服务。也就是说，AI 不再仅仅只是输出文字，而是能替你完成很多重复性或流程性的工作。

运作方式简述

• MCP Host（管理员）：负责管理、协调整个 MCP 的运作。例如 Claude Desktop 就是一种 Host，能协助 AI 存取你本地端的资料或工具。

• MCP Client（用户端）：接收使用者的需求，并与 LLM（AI 模型）进行沟通。常见例子包括各种整合了 MCP 的聊天介面或 IDE（如 Goose、Cursor、Claude Chatbot）。

• MCP Server（伺服器）：可以视作是一组「已经整理好、带有注解」的 API 集合，提供 AI 可以使用的功能。例如读取资料库、发送邮件、管理档案、呼叫外部服务等。

有了 MCP，AI 不只能理解人类语言，还能把特定的文字直接翻译成动作指令，进而完成自动化操作。例如，帮你整理销售报表、发邮件给客户，甚至透过指令直接在 Blender 上进行 3D 建模。

参考：https://www.youtube.com/watch?v=FDRb03XPiRo&t=4s

MCP 的重要性为何？ 打通 AI 与外部工具的桥梁