MCP Model Context Protocol 完全解析：打造 AI 工具整合的通用標準
MCP 是什麼？為什麼 AI 開發者都該知道
如果你曾經嘗試讓 AI 模型連接外部服務——讀取 Google Drive 文件、更新 Jira 工單、查詢資料庫——你就知道這件事有多痛苦。每個服務都有自己的 API，每次整合都要寫專屬的連接器。
MCP（Model Context Protocol）就是為了解決這個問題而生的。它是 Anthropic 在 2024 年推出的開放標準，定義了 AI 模型如何連接外部工具和資料源的統一協議。簡單來說，它就像是 AI 世界的 USB 標準——一旦一個服務實作了 MCP Server，任何支援 MCP 的 AI 客戶端都能直接使用它，不需要額外的整合工作。
到了 2026 年 3 月，MCP 的 Python 和 TypeScript SDK 月下載量已經突破 9700 萬次，Anthropic 也已經把 MCP 捐贈給 Linux Foundation 的 Agentic AI Foundation，創始成員包括 AWS、Google、Microsoft、OpenAI 等巨頭。這已經不是一家公司的專案，而是整個產業的基礎設施。
MCP 架構：Client、Server、Transport
MCP 的架構很簡潔，三個核心角色：
- MCP Client：AI 應用端（如 Claude Code、Cursor），負責發送請求
- MCP Server：提供工具和資料的服務端，封裝外部 API
- Transport：通訊層，支援 stdio（本地）和 HTTP+SSE（遠端）
MCP Server 可以暴露三種能力：
- Tools：可執行的操作（如查詢資料庫、發送郵件）
- Resources：可讀取的資料（如檔案內容、API 回應）
- Prompts：預定義的提示模板
實作：用 Python 建構第一個 MCP Server
FastMCP 是 Python SDK 提供的高階 API，讓你幾行程式碼就能建立一個 MCP Server：
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("weather-service")
@mcp.tool()
async def get_weather(city: str) -> str:
"""Get current weather for a city."""
# 實際專案中這裡會呼叫天氣 API
return f"{city} 現在晴天，28°C"
@mcp.resource("weather://forecast/{city}")
async def get_forecast(city: str) -> str:
"""Get 7-day forecast for a city."""
return f"{city} 未來七天晴時多雲"
if __name__ == "__main__":
mcp.run()就這樣，你就有了一個提供天氣查詢工具的 MCP Server。任何支援 MCP 的 AI 客戶端都可以直接呼叫這個工具。
MCP vs A2A：兩個協議的定位差異
你可能會聯想到 Google 推出的 A2A（Agent-to-Agent）協議。兩者的定位不同：
- MCP：解決「AI 如何連接工具」的問題，是工具連接層
- A2A：解決「Agent 如何與 Agent 協作」的問題，是 Agent 協調層
它們並不衝突，反而是互補的。未來的 AI 架構很可能是：MCP 處理工具呼叫，A2A 處理 Agent 間的通訊。如果你對多 Agent 架構有興趣，可以參考LangGraph Agent 部署的教學。
MCP 生態系現況
截至 2026 年 3 月，MCP 生態系已經非常成熟：
- SDK：Python 和 TypeScript 官方 SDK，月下載 9700 萬+
- MCP Server：社群已有數百個開源 MCP Server，覆蓋 Notion、PostgreSQL、AWS 等
- Docker MCP Toolkit：300+ 容器化的 MCP Server，一鍵部署
- AI 客戶端：Claude Code、Cursor、Windsurf 等都已支援 MCP
特別提一下 Claude Code 的 MCP Tool Search 功能——它實現了 MCP Server 的懶載入，可以減少高達 95% 的 context 使用量。這對於同時連接多個 MCP Server 的場景非常重要。
安全性考量
使用 MCP 時有幾個安全性重點要注意：
- Tool Poisoning：惡意的 MCP Server 可能在工具描述中注入指令
- 權限控制：MCP Server 應該实行最小權限原則
- 輸入驗證：所有來自 AI 的輸入都應該被驗證
OWASP 已經發布了 Agentic AI Top 10 安全風險清單，建議所有 MCP Server 開發者都要熟悉。配合LangSmith Agent 可觀測性工具，可以有效監控 MCP 工具的使用狀況。
實際應用場景
- 開發工具整合：Claude Code 透過 MCP 連接 GitHub、Jira、Slack
- RAG 系統：用 MCP 連接向量資料庫和知識庫
- 資料分析：AI 透過 MCP 直接查詢 PostgreSQL、BigQuery
- 自動化工作流：結合多個 MCP Server 實現跨服務自動化
如果你想了解更多 Agent 架構的實作，Google ADK 多 Agent 框架也是值得參考的方案。
總結：MCP 是 AI 開發的必備基礎
MCP 已經從一個實驗性協議變成了 AI 開發的基礎設施。如果你正在建構 AI 應用，學會 MCP 是必經之路。它讓你的 AI 應用能夠透過統一的標準連接任何外部服務，而不用為每個服務寫專屬的整合程式碼。現在就開始建立你的第一個 MCP Server 吧！