Model Context Protocol（MCP）是什么？AI世界的USB-C界面

2025-03-31分类：人工智能阅读（）

人工智能（AI）助手越来越聪明，但你是否想过：为何它们无法直接读取你的文件、浏览你的电子邮件或造访企业数据库，来给出更贴近需求的回答？原因在于现今的 AI 模型往往被局限在各自的平台中，无法方便地连接不同的资料来源或工具。Model Context Protocol（MCP）正是为了解决这个问题而诞生的全新开放标准。

简而言之，MCP 就像是为 AI 助手打造的一个「通用介面」，让各种 AI 模型能够安全、双向地连接到你所需要的外部资讯和服务。接下来，我们将以深入浅出的方式介绍 MCP 的定义、功能与设计理念，并透过比喻和例子来说明它如何运作。此外，我们也会分享学界与开发社群对 MCP 的初步反应、讨论 MCP 面临的挑战与限制，以及展望 MCP 在未来人工智能应用中的潜力和角色。

MCP 的由来与目标：为 AI 搭建资料桥梁

随着 AI 助手广泛应用，各界投入大量资源提升模型能力，但模型与资料的隔阂却成了一大瓶颈。

目前每当我们希望 AI 学习新的资料来源（例如新的资料库、云端文件、企业内部系统），往往需要为每一种 AI 平台和每一个工具打造客制化的整合方案。

不仅开发繁琐且难以维护，还导致所谓「M×N 整合难题」：如果有 M 种不同的模型和 N 种不同的工具，理论上就需要 M×N 种独立整合，几乎无法随着需求扩充。这种碎片化的方式仿佛回到了电脑尚未标准化时代，每接一种新设备就得安装专属驱动和介面，极为不便。

MCP 的宗旨正是打破这种藩篱，提供通用且开放的标准来连接 AI 系统与各种资料来源。Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出 MCP，希望让开发者不用再为每个资料源各自开发「插头」，而是用一种标准协定来沟通所有资讯。

有人形象地将它比喻为 AI 世界的「USB-C 介面」：如同 USB-C 标准化了设备连接，MCP 也将提供给 AI 模型一种统一的「语言」来存取外部资料和工具。借由这个共同的介面，最前沿的 AI 模型将能突破资讯孤岛的限制，获取所需的上下文资讯，产生更相关、有用的回答。

MCP 如何运作？工具与资料的通用「翻译官」

为了降低技术门槛，MCP 采用了直观的 Client-Server（用户端-伺服器）架构。

可以将 MCP 想像成一位居中协调的「翻译官」：一端是AI 应用（Client，用户端），例如聊天机器人、智能编辑器或任何需要 AI 协助的软体；另一端则是资料或服务（Server，伺服器），例如公司的资料库、云端硬碟、电子邮件服务或任何外部工具。

开发者可以针对某个资料源撰写一个 MCP 伺服器（一个轻量程式），让它以标准格式对外提供该资料或功能；同时，AI 应用内建的 MCP 用户端则可按照协定与伺服器沟通。

这种设计的妙处在于：AI 模型本身并不需要直接调用各种 API 或资料库，它只要透过 MCP 用户端发出请求，MCP 伺服器就会充当中介，把 AI 的「意图」翻译成对应服务的具体操作，执行后再将结果传回 AI。整个过程对使用者而言非常自然，他们只需以日常语言向 AI 助手下指令，其余的沟通细节都由 MCP 在幕后打点完成。

举一个具体例子来说明：假设你希望 AI 助手帮你处理 Gmail 邮件。首先，你可以安装一个 Gmail 的 MCP 伺服器，并透过标准的 OAuth 授权流程让该伺服器获得你 Gmail 帐户的造访权限。

之后，在与 AI 助手对话时，你可以问：「帮我查查老板寄来的关于季度报告的未读邮件有哪些？」AI 模型接收到这句话，会识别出这是一个邮件查询任务，于是使用 MCP 协定向 Gmail 伺服器发出搜寻请求。MCP 伺服器用先前储存的授权凭证，代你造访 Gmail API 搜索邮件，并将结果返回给 AI。随后 AI 整理资讯，用自然语言回答你找到的邮件摘要。同样地，若你接着说「请删除上周所有行销邮件」，AI 又会透过 MCP 发指令给伺服器执行删邮件的操作。

整个流程中，你无需直接打开 Gmail，只透过与 AI 的对话就完成了查邮件和删邮件的任务。这正是 MCP 带来的强大体验：AI 助手透过一座「上下文桥梁」直接接入了日常应用的操作。

值得一提的是，MCP 支援双向互动，不仅 AI 可以「读取」外部资料，也能透过工具对外执行动作（例如新增日历事件、发送邮件等）。这就好比 AI 不只拿到资料「书本」，还配有一组可用的「工具箱」。透过 MCP，AI 可以在合适的时机自主决定使用某项工具来完成任务，例如在回答程式问题时自动调用资料库查询工具获取资料。这种灵活的上下文维持让 AI 在不同工具和数据集之间切换时，仍能记住相关背景，提高了解决复杂任务的效率。

MCP 的四大特色

MCP 之所以引发关注，在于其整合了开放、标准化、模组化等多项设计理念，使 AI 与外部世界的互动更进一步。以下是 MCP 几个重要的特色：

开放标准：MCP 是以开源形式发布的协定规范。任何人都可以查看其规范细节并加以实作。这种开放性意味着不属于任何单一厂商私有，减少了绑定特定平台的风险。开发者可以放心地为 MCP 投入资源，因为一旦采用，未来即使切换 AI 服务提供商或模型，引入的新模型也能沿用相同的 MCP 接口。换言之，MCP 增强了不同厂牌模型之间的相容性，避免厂商锁定，带来更多弹性。
一次开发，多方适用：过去开发者为某 AI 模型打造的插件或整合，无法直接套用到另一模型上；但有了 MCP，相同的资料连接器可以被多种 AI 工具重复使用。举例来说，你不必为 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 各写一套连接Google云端硬碟的整合程式，只需提供一个遵循 MCP 标准的「Google Drive 伺服器」，两者都能接入使用。这不仅节省开发维护成本，也让 AI 工具生态系统更繁荣：社群可以共享各类 MCP 整合模组，新模型上线时也能直接利用既有的丰富工具。
上下文与工具并重：MCP 名为「模型上下文协定」，其实涵盖了多种提供 AI 辅助资讯的形式。根据规范，MCP 伺服器可以提供三类「原语 (primitive)」给 AI 使用：其一是「Prompt」（提示语），可以理解为预先设定的指令或范本，用来引导或限制 AI 的行为；其二是「Resource」（资源），指结构化的资料，例如文件内容、资料表等，可以直接作为 AI 输入的上下文；最后是「Tool」（工具），也就是可执行的函数或行动，如前述查询资料库、发送邮件等操作。同样地，AI 用户端这边也定义了两种原语：「Root」和「Sampling」。Root 提供伺服器造访用户端档案系统的入口（例如允许伺服器读写用户的本地档案），而 Sampling 则允许伺服器向 AI 请求一次额外的文本生成，用于实现进阶的「模型自我回圈」行为。虽然这些技术细节普通用户不需深入了解，但这种设计展现了 MCP 的模组化思想：将 AI 与外界互动所需的元素拆分成不同类型，方便日后扩充和优化。例如 Anthropic 团队就发现，将传统「工具使用」概念细分为 Prompt、Resource 等类型，有助于让 AI 明确区分不同意图，更有效地利用上下文资讯。
安全与授权考量：MCP 的架构充分考虑到资料安全与权限控管。所有MCP伺服器在造访敏感资料时，通常都需要先经过用户授权（例如前述 Gmail 范例透过 OAuth 取得权杖）才能运作。在新版的 MCP 规范中，更引入了基于 OAuth 2.1 的标准认证流程作为协定的一部分，以确保用户端与伺服器之间的通讯经过适当验证和授权。此外，对于某些高风险的操作，MCP 建议保留人类在回圈中的审核机制——也就是在 AI 尝试执行关键动作时，让使用者有机会确认或拒绝。这些设计理念显示出 MCP 团队对安全性的重视，希望在扩展AI功能的同时，避免引入过多新的风险点。

学界与开发社群的初步反应

MCP 问世后，立刻引发了科技圈和开发社群的热烈讨论。业界普遍对这项开放标准表示期待与支持。

例如，OpenAI 执行长 Sam Altman 在 2025 年 3 月的一则贴文中宣布，OpenAI 将在旗下产品中加入对 Anthropic MCP 标准的支援。这意味着广受欢迎的 ChatGPT 助手未来也可透过 MCP 接入各种资料来源，显示出两大 AI 实验室合作推广共同标准的趋势。他表示：「大家都很喜欢 MCP，我们很高兴在所有产品中增加对它的支援」。

事实上，OpenAI 已将 MCP 整合进其 Agents 开发套件，并计划很快在 ChatGPT 桌面应用和回应 API 上提供支援。这样的表态被视为 MCP 生态重要的里程碑。

不仅龙头公司关注，开发者社群对 MCP 的反响同样热烈。在技术论坛 Hacker News 上，相关讨论串在短时间内吸引了数百则留言。不少开发者将 MCP 视为「终于出现了标准化的LLM 工具插件介面」，认为它本身并未带来全新的功能，但透过统一介面有望大幅减少重复造轮子的工作。有网友形象地总结：「简而言之，MCP 就是试图用老牌的工具/函数调用机制，为 LLM 插上标准化的通用插件接口。它不是引入新能力，而是希望解决 N×M 的整合问题，让更多工具被开发出来使用。」这样的看法点出了 MCP 的价值核心：在于标准化而非功能性创新，但标准化本身对生态系统有巨大的推动作用。

同时，也有开发者在初期提出了疑问与建议。例如，有人反映官方文件对「上下文 (context)」一词的定义不够清晰，希望能看到更多实际例子来理解 MCP 能做什么。Anthropic 的工程师也在讨论中积极回应，解释说：「MCP 的要旨是把你在乎的东西带给任何装有 MCP 用户端的 LLM 应用。你可以把资料库结构当作资源提供给模型（让它在对话中随时调阅），也可以提供一个查询资料库的工具。如此一来，模型可自行决定何时使用该工具来回答问题。」透过这种说明，许多开发者更加理解 MCP 的实用性。总体而言，社群对 MCP 的态度是谨慎乐观的，认为它有潜力成为产业共同标准，虽然仍需时间观察成熟度与实际效益。

值得一提的是，MCP 在发布不久就吸引了一批早期采用者。例如支付公司 Block（前称 Square）和多媒体平台 Apollo 等已将 MCP 整合进内部系统；Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph 等开发者工具公司也宣布正与 MCP 协作，提升自家平台的 AI 智能功能。

Block 的技术长甚至公开称赞：「像 MCP 这样的开放技术，就像架起 AI 通往现实应用的桥梁，让创新更为开放透明并植根于协作。」由此可见，业界从新创公司到大型企业都对 MCP 表现出浓厚兴趣，跨领域合作逐渐形成一股潮流。Anthropic 产品长 Mike Krieger 也在社群贴文中欢迎 OpenAI 的加入，并透露「MCP 作为一个蓬勃发展的开放标准，已有数以千计的整合在进行，生态系统持续成长」。这些正面反馈显示 MCP 在推出初期便取得相当程度的认可。

MCP 可能面临的四个挑战与限制

尽管 MCP 前景看好，但在推广与应用上仍有一些挑战与限制需要克服：

跨模型的普及与相容性：要发挥 MCP 的最大价值，必须有更多的 AI 模型与应用支持这一标准。目前 Anthropic Claude 系列和 OpenAI 部分产品已经表态支援，微软也宣布为 MCP 推出相关整合（例如提供让 AI 使用浏览器的 MCP 伺服器）。然而，其他主要玩家如 Google、Meta 及各种开源模型是否会全面跟进，仍有待观察。如果未来标准出现分歧（例如各家各推不同协定），开放标准的初衷将难以完全实现。因此，MCP 的普及需要产业形成共识，甚至可能需要标准组织介入协调，确保不同模型间真正的相容互通。
实作与部署难度：对开发者而言，MCP 虽然免去撰写多套整合程式的麻烦，但初始实作仍需投入学习和开发时间。编写一个 MCP 伺服器涉及理解 JSON-RPC 通讯、原语概念以及与目标服务的对接。一些中小型团队可能暂时没有资源自行开发。不过，好消息是 Anthropic 已提供 Python、TypeScript 等 SDK 和范例程式码，方便开发者快速上手。社群也在持续释出预建的 MCP 连接器，涵盖如 Google Drive、Slack、GitHub 等常见工具。甚至有云端服务（如 Cloudflare）推出一键部署 MCP 伺服器的方案，简化了在远端伺服器架设 MCP 的过程。因此，随着工具链成熟，MCP 的实作门槛预期会逐步降低。但在目前过渡期，企业导入 MCP 仍需权衡开发成本、系统相容性等因素。
安全性与权限控制：让 AI 模型可以自由调用外部资料和操作工具，本身就伴随新的安全风险。首先是存取凭证的安全：MCP 伺服器通常需要保存对各服务的凭证（如 OAuth token）以代user执行操作。如果这些凭证被不肖人士窃取，攻击者可能架设自己的 MCP 伺服器冒充，用户身份，进而取得用户所有资料存取权，例如阅读全部邮件、代发讯息、批量窃取敏感资讯等。由于这种攻击利用的是合法的 API 通道，甚至可能绕过传统的异地登入警示而不被发现。其次是 MCP 伺服器自身的防护：作为汇集多个服务钥匙的中介，一旦 MCP 伺服器被入侵，攻击者即可掌握所有已连接服务的存取权，后果不堪设想。这被形容为「一键盗走整座王国的钥匙」，特别是在企业环境下，单点失守可能让攻击者长驱直入多个内部系统。再者，还有提示词注入攻击的新威胁：攻击者可能透过在文件或讯息中藏匿特殊指令，诱使 AI 在不经意间执行恶意操作。例如，一封看似普通的邮件中暗藏指令，当 AI 助手读取该邮件内容时，被植入的隐藏命令触发，让 AI 透过 MCP 执行了未经授权的动作（如将机密文件偷偷外传）。由于使用者往往难以察觉这类隐晦的指令存在，传统上「阅读内容」与「执行动作」之间的安全边界在此变得模糊，造成潜在风险。最后，权限范围过广也是隐忧之一：为了让 AI 有弹性完成多样任务，MCP 伺服器通常会请求较广的授权（例如对邮件具有读写删除全权，而非仅查询）。再加上 MCP 集中管理了许多服务的造访，万一发生资料泄漏，攻击者可以交叉分析多源资料，获取更全面的用户隐私，或甚至合法的 MCP 营运者也可能滥用跨服务的数据来建立完整的用户轮廓。总而言之，MCP 带来便利的同时，也重塑了原有的安全模型，需要开发者和使用者都提高风险意识。在推广 MCP 的过程中，如何制定完善的安全最佳实践（如更细致的权限控管、强化凭证保护、AI 行为监督机制等）将是重要课题。
规范演进与治理：作为一项新兴标准，MCP 的规范细节可能会随着实际应用反馈进行调整和升级。事实上，Anthropic 在 2025 年 3 月就发布了更新版本的 MCP 规范，引入了如前述 OAuth 标准认证、即时双向通讯、批次请求等改进，以增强安全性与相容性。未来，随着更多参与者加入，可能还会扩充新的功能模组。如何在开放社群中协调规范演进也是一项挑战：需要有明确的治理机制来决定标准的走向，保持向下相容同时满足新需求。另外，企业在采用 MCP 时也要注意版本的一致性，确保用户端与伺服器遵循相同版本的协定，否则可能出现沟通不良的情况。不过，这类标准化协定的演进可以参考网际网路标准的发展历程，在社群共识下逐步完善。随着 MCP 越来越成熟，我们有机会看到专门的工作组或标准组织来主导其长期维护，确保这项开放标准始终服务于整个AI生态的共同利益。

MCP 的未来潜力与应用展望

展望未来，Model Context Protocol（MCP）可能在人工智能应用中扮演关键的基础角色，带来多方面的影响：

多模型协作与模组化 AI：随着 MCP 普及，我们或许会看到不同 AI 模型之间的协同工作更加顺畅。透过 MCP，某个 AI 助手可以方便地使用另一个 AI 系统提供的服务。例如，一个文字对话模型可以经由 MCP 调用一个图像辨识模型的能力（只需将后者封装成 MCP 工具），实现跨模型的优势互补。未来的 AI 应用可能不再是单一模型独撑，而是多个专长不同的 AI agent 经由标准化协定互相配合。这有点类似软体工程中的微服务架构：各个服务（模型）各司其职，透过标准介面沟通协作，组成一个更强大的整体。
繁荣的工具生态：MCP 为 AI 工具建立了共通的「插槽」，预期将催生一个繁荣的第三方工具生态系。开发者社群已经开始贡献各种 MCP 连接器，只要有新的数位服务出现，便可能很快有人开发出对应的 MCP 模组。未来，用户想让 AI 助手支援某个新功能，可能只需下载或启用一个现成的 MCP 插件，而无须等待 AI 供应商官方开发支持。这种生态模式有点像智能手机的 App Store，只不过「app」在这里是提供给 AI 使用的工具或资料来源。对企业而言，也可以建立自家内部的 MCP 工具库，供各部门AI应用共用，逐步形成组织级的 AI 生态。长远来看，随着大量开发者投入，MCP 生态的丰富度将大幅提升 AI 助手的应用边界，让 AI 真正融入更多元的业务场景与日常生活。
新型态的标准化协作：历史经验告诉我们，统一的标准往往能催生爆炸性的创新 — 正如网际网路因为 TCP/IP、HTTP 等协定而得以互联万物。MCP 作为 AI 时代的关键协定之一，有潜力促进业界在 AI 工具介接上的合作共通。值得注意的是，Anthropic 采取开源协作的方式来推广 MCP，也鼓励开发者共同改进协定。未来，我们或许会看到更多公司和研究机构参与 MCP 标准的制定，使之更加完善。同时，标准化也降低了创业团队进入 AI 工具市场的门槛：新创公司可以专注于打造创意工具，因为透过 MCP，他们的产品天然就能被各种 AI 助手调用，不必各自适配多家平台。这将进一步加速 AI 工具的百花齐放，形成良性循环。
AI 助手能力的飞跃：综合来说，MCP 所带来的将是一场AI 助手能力的升级。透过即插即用的上下文协定，未来的 AI 助手将能存取使用者已有的所有数位资源”，从个人装置到云端服务，从办公软体到开发工具。这意味着，AI 可以更深入地理解使用者当前的情境、手头的资料，从而给出更贴切的协助。例如，商业分析助理可以同时连接财务系统、日历行事历和电子邮件，综合资讯主动提醒你重要的异动；又或者，开发者的编程AI除了读懂代码库，还能接入专案管理工具、讨论串纪录，真正成为理解整个开发脉络的智能伙伴。多模多能的 AI 助手将不再只是聊天回答问题，而能执行复杂任务、串连各种服务，成为我们工作和生活中更不可或缺的帮手。

总而言之，Model Context Protocol（MCP）作为一项新兴的开放标准，正在为 AI 模型与外部世界之间架起桥梁。它让我们看见了一个趋势：AI 助手将从孤岛走向联网合作的生态。当然，新技术的落地从来不是一蹴可几的，MCP 仍需要时间来验证其稳定性与安全性，各方也需共同努力制定最佳实践。然而，可以肯定的是，标准化、协作化是 AI 发展的必然方向之一。在不久的将来，当我们使用 AI 助手完成各种复杂任务时，或许很少会注意到 MCP 的存在—正如我们今日上网早已不需了解 HTTP 如何运作。但正是这样深藏幕后的协定，塑造并支撑了整个生态的繁荣。MCP 所代表的理念，将推动 AI 更紧密地融入人类的数位生活，为人工智能应用开启新的篇章。

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