人工智慧領域正在經歷快速發展，大型語言模型（LLMs）的能力日益增強。然而，將這些強大的模型與現實世界的資料和工具整合仍然面臨著諸多挑戰。傳統上，連接 AI 模型與各種資料來源通常需要為每個資料來源編寫定製化的程式碼，這不僅耗時，而且容易出錯 。這種為連接 M 個不同的 LLM 和 N 個不同的工具而產生的“MxN”問題，導致了整合過程的複雜性，並阻礙了 AI 應用的廣泛採用和不同系統之間的互操作性 。為了應對這些挑戰，Anthropic 近期推出了模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP），作為一種開放標準，旨在提供一個統一的解決方案，以取代這些臨時性的整合方法 模型上下文協議（MCP）可以被定義為 Anthropic Claude 專門設計的一種開放協議標準，其目標是在 AI 模型和開發環境之間建立標準化的上下文互動 。通過提供對上下文資訊的標準化訪問，MCP 使得 AI 模型能夠更好地理解和處理程式碼 。該協議通過引入客戶端和伺服器的概念來運作：客戶端通常嵌入在基於 LLM 的應用程式中，例如 Claude Desktop 應用，它們負責發起對資源的請求；而 MCP 伺服器則由客戶端啟動，處理這些請求並執行所需的操作，這些操作可能涉及到使用額外的工具、程式語言或處理程序 。MCP 的核心功能在於標準化上下文互動，這預示著在 AI 領域，“上下文”正日益成為實現超越簡單問答等高級功能的關鍵要素。Anthropic 將 MCP 定位為一個開放協議，這表明其戰略意圖是圍繞 Claude 模型建構一個協作生態系統，鼓勵更廣泛的採納和社區貢獻 為了幫助讀者快速理解 MCP 的本質，可以將其比作 AI 領域的 USB-C 介面 。正如 USB-C 提供了一種連接各種裝置和外設的通用方式，MCP 也為連接 AI 系統和各種工具及資料來源提供了一種統一的方法 。它就像一個通用介面卡，使得 AI 模型能夠與各種外部系統進行無縫互動 。這種類比有效地傳達了 MCP 的核心價值主張：標準化和普遍相容性。這表明 AI 領域正朝著對這種通用標準的需求發展，以促進不同 AI 模型和工具之間的互操作性 MCP 的技術詳解