MCP：AI 的標準化協議，將如何整合AI生態應用

MCP (Model Context Protocol)

MCP是一種通訊協議 (Protocol)，提供統一的方法來讓 AI 連接第三方工具，使 AI 應用軟體能夠透過統一介面存取各種服務。

協議 (Protocol) 在軟體工程中用作標準化接口，透過標準化來解決，軟體或硬體相互不支援的問題。

主要目標是突破 LLM 的孤立性，使 LLM 可以透過 MCP 直接使用外部工具，讓 AI 不僅能推理，還能與外部數據和工具整合。

任何標準化都是由當前的科技領頭來定義，在未來都會在不斷調整協議標準，因此不用在 MCP 的定義上太過糾結

MCP 的運作架構

MCP 的核心概念

1. 標準化 (Standardization)
2. 通訊方式 (Communication Methods)
3. 工具整合 (Tool Integration)

MCP 採用 Client-Server 架構：

MCP Hosts (AI 應用程式)

MCP 的主體，AI 助理、AI 邊緣運算等

MCP Clients (協議客戶端)

與 MCP 建立連線，並獲得相對應的服務

MCP Servers (工具與數據提供者)

任何與 MCP 協議 配合的服務軟體

最後在這裡補充介紹 AI 代理 (AI Agents)，這兩者之間的目標與概念有著相互的關係。

AI 代理 (AI Agents)

AI 代理 是一種能夠根據用戶目標主題，自主執行任務的人工智慧系統，傳統的工作方式是人思考再到執行，對應 AI LLM 則是從協助人類思考，再由人類自己完成目標任務，而 AI 代理 的目標則是由 AI 自己邏輯推理，再到執行任務。

那麼該如何執行任務? 它是如何驅動電腦軟體硬體來完成工作？這也呼應了MCP 的架構用途，AI 代理 必須在邏輯推理過後繼續與外部工具以及服務互動，以完成複雜的任務。