MCP：AI時代的「通用語言」 徹底革新智慧系統的協作模式
在人工智慧（AI）應用日益普及的今天，企業正面臨著一個嚴峻挑戰：如何讓AI與現有系統高效且低成本地協同運作？「模型語境協定」（Model Context Protocol，簡稱MCP）正迅速崛起，成為解決這項核心難題的關鍵新標準，它承諾將徹底改變AI與外部工具的整合方式，開啟智慧系統協作的新篇章。
文章目錄
什麼是MCP？AI整合面臨的挑戰與突破
MCP（Model Context Protocol）是由開發Claude的Anthropic公司所提出的一種「共通規格」（Protocol），它旨在讓大型語言模型（Large Language Model, LLM）與AI代理（AI Agent）能夠與外部工具和資料庫進行互動與對話。可以將MCP理解為AI系統之間溝通的「共通語言」，它解決了企業在深化AI應用時所面臨的「整合成本」（Integration Cost）日益增高的根本問題。
為了讓您更直觀地理解MCP，我們可以將其比喻為AI領域的「USB-C」。在USB普及之前，我們必須為每種周邊設備攜帶不同的充電器和連接線，因為每個設備都採用獨特的標準。然而，USB-C的出現，使一條線纜就能為各種設備充電和傳輸數據。MCP在連接AI與各種系統方面，扮演的正是類似「USB-C」的角色。
AI整合的「M×N問題」：從繁瑣到簡化
過去，若想將LLM或AI代理與公司的客戶關係管理（CRM）或庫存管理系統連結，每一次都需要單獨開發專用的「轉接程式」（API串接）。AI模型或欲整合的工具每更換一次，就需要重新開發。這種問題被稱為「M×N問題」，意即M個AI與N個工具整合時，可能需要多達M×N種客製化開發。
我們的獨家調查顯示，51.0%的企業認為AI整合的挑戰在於「AI工具或系統提供商的獨有規格導致的供應商鎖定（Vendor Lock-in）」，另有37.8%則表示「各工具或系統規格不同導致整合困難」。這些數據清晰地揭示了AI整合的高門檻。
| AI整合面臨的挑戰 | 企業受訪者比例 |
|---|---|
| 供應商鎖定風險高 | 51.0% |
| 各工具規格不一難整合 | 37.8% |
MCP則將這種連結方式標準化。一旦AI和外部工具都支援MCP這項共通規格，它們就能像「將USB線插入埠口」一樣，輕鬆且自由地相互連接。這使得AI不再只是「擁有知識的對話夥伴」，而是能夠實際操作組織系統、執行業務的「實踐型夥伴」。MCP的導入，能將整合所需的開發工時大幅降低至「M+N」，幫助企業在控制成本的同時，迅速擴展AI代理的應用範圍。
MCP如何運作？伺服器與協定基礎
MCP作為連接AI與外部工具的介面，採用了成熟的「客戶端-伺服器模型」（Client-Server Model）通訊方式。這是一種常見的機制，將服務區分為「請求方（客戶端）」與「提供方（伺服器）」。
在MCP的運作中，主要包含兩個角色：
這種簡單的角色劃分讓AI客戶端無須了解連接工具的具體運作機制。只需使用「MCP」這套共通語言進行溝通，就能依需求調用各種伺服器（工具）的功能。
JSON-RPC 2.0：MCP的通訊規約
MCP客戶端與伺服器之所以能順暢對話，是因為它們以JSON-RPC 2.0這項明確定義的「通訊規約」（Protocol）為基礎。JSON-RPC顧名思義，是利用簡潔的JSON（JavaScript Object Notation）數據格式，呼叫遠端電腦功能（Procedure）的規則。
MCP的通訊都遵循JSON-RPC的規範：
JSON-RPC是全球廣泛使用的標準規約。以其為基礎，開發人員無須從零開始設計通訊方式，使新的工具或AI更容易支援MCP，進而加速整個生態系統的發展。
導入MCP的四大核心優勢
導入MCP最大的優勢在於解決「M×N問題」，從根本上改善開發週期與成本。而在此「成本降低」的直接效益基礎上，企業將進一步獲得以下四項具體優勢：
1. 跨系統自動化，極大化生產力
MCP讓AI從單純的資訊檢索工具，進化為實際執行業務的「數位同事」。許多企業的業務並非單一系統就能完成。例如，「從CRM中提取最新客戶名單，基於此名單進行銷售預測，並將結果透過聊天工具報告給相關人員」等一系列工作，都需要跨越多個系統執行。支援MCP的AI代理能夠跨越這些系統之間的藩籬，實現自律性的任務執行。
透過AI代理跨系統自動化，員工得以將以往耗費在單純數據輸入或轉錄的時間，轉移至更具創造性與附加價值的業務上，這將顯著提升組織整體生產力。
2. 強化AI決策，即時掌握最新資訊與專業知識
生成式AI常見的挑戰，如「學習數據過時」或「無法存取內部資訊」，是導致「幻覺」（Hallucination，即AI生成不準確或虛假資訊）的主要原因。MCP正是解決這些問題的關鍵。
透過MCP，AI可以安全且自由地連接即時市場數據、新聞速報，甚至高度機密的內部知識庫。這使得AI能始終依據最新且精確的資訊做出判斷。例如，AI可以根據最新產業趨勢制定商業策略，或依據即時庫存狀況調整生產計畫。由於AI回覆的可靠性大幅提升，企業將能更實際地利用AI來輔助重要的商業決策。
3. 確保資安與治理，建立統一管理機制
隨著AI業務應用的擴展，資訊安全與治理的重要性日益增加。尤其當AI存取企業機密資訊或個人數據時，其管理體制必須嚴格。MCP透過為AI與外部工具的整合設置「共通關卡」，有效應對此挑戰。
企業無須為每個工具設定不同的安全規範，只需在MCP伺服器端明確定義「允許哪個AI存取哪個工具的哪些功能」的存取政策。例如，可以精細地控制「允許AI A僅瀏覽客戶資料，但不允許更新或刪除」。
此外，所有透過MCP進行的互動都會被記錄並可供審核，即使發生問題也能輕鬆追蹤原因。這正是高達94.6%的企業認為「AI整合的共通規則」至關重要的原因，尤其是對於受嚴格法規限制的行業或大型企業，此優勢更為不可或缺。MCP有效地標準化AI應用中的安全政策，有力支援建立受控且安全的AI使用環境。
4. 實現彈性AI策略，避免供應商鎖定
特定IT廠商壟斷整個系統的「供應商鎖定」（Vendor Lock-in）是損害企業彈性的經營風險。MCP是降低此風險的有力對策。
MCP並非由特定企業獨佔的技術，而是一種開放的標準規格。這讓企業得以擺脫單一AI平台的束縛，自由地組合當時最佳的模型或工具。例如，企業可以從A公司的AI模型，流暢地切換到性能更優的B公司新模型，而無需大幅度修改整合部分。這使企業始終掌握技術主導權，並建立持續利用最尖端技術的體制。
MCP的商業應用場景：兩大實踐範例
將MCP所帶來的效益具體落實到業務場景中，可以描繪出更清晰的圖像。MCP這項共通規格，有望將以往可能因部門或工具而分散的AI應用，提升至全公司層級。本章將以兩個實踐性情境為基礎，介紹MCP在商業現場的具體應用案例。
1. 敏捷服務開發：加速AI代理上市與迭代
挑戰：一家提供專案管理SaaS的公司，為了保持競爭優勢，希望持續推出「預測專案延遲的AI」或「自動生成週報的AI」等高附加價值的新功能（AI代理）。然而，每次實作這些AI代理時，都需要單獨開發與既有後端系統（任務管理資料庫、用戶認證基礎設施等）的整合介面，耗費大量時間與成本，成為新功能上市的瓶頸。
MCP解決方案：導入MCP，建立「共通連接埠」的MCP伺服器。一旦建立的整合元件可以重複利用，即可實現快速且安全的AI代理開發與新增環境。
應用案例：例如，若能預先建立與客戶關係管理系統（CRM）整合的MCP伺服器，之後在開發「摘要銷售活動的AI代理」或「預測解約風險的AI代理」時，便無須從零開始重新建構CRM整合部分。
所帶來的價值：這將大幅提升整體服務的開發效率與治理水平，加速業務成長。
2. 強化全公司治理：預防影子IT與實現統籌管理
挑戰：多個部門各自導入AI的結果，導致整合規則與安全等級參差不齊，缺乏全公司層級的治理。
MCP解決方案：導入全公司共通的「認證與授權關卡」MCP伺服器。如此一來，各部門就能在安全的共通基礎上開發AI代理，有效預防因安全等級不一而產生的「影子IT」（Shadow IT，指未經IT部門批准而在組織內部部署的IT系統）。
應用案例：例如，可集中管理各AI的存取權限，允許人事部門開發的AI「存取個人資料庫」，而行銷部門的AI則僅能獲得「CRM的瀏覽權限」。
所帶來的價值：這有助於在尊重各部門自主性的同時，強而有力地推動企業不可或缺的資訊安全治理，實現受控且安全的AI應用。
導入MCP前需注意的三大考量點
MCP極大地拓展了AI應用的可能性，但這並不意味著它適用於所有情況。為了最大化其效益，您必須冷靜評估自身情況，判斷是否適合導入。具體來說，以下三點是重要的考量因素：
1. 工具整合需求較少或單一的狀況
MCP主要解決的是眾多AI與工具複雜整合時的「M×N問題」。因此，如果您的企業需要整合的工具數量不多，或者業務主要透過單一系統完成，那麼導入MCP的效益可能有限。
例如，如果只使用一種AI，且僅需與一個核心系統整合，這種「一對一」的整合方式，傳統的客製化API串接便足以應對，甚至可能比導入MCP更有效率。在這種情況下，若硬性導入MCP，反而可能增加建置與維護MCP伺服器的額外成本與時間，反而變得不經濟。
考慮導入MCP時，首要步驟是盤點企業的業務流程和所使用的工具，客觀評估「是否真的需要多樣化的工具整合」以及「整合成本未來是否可能大幅增加」。
2. 資安防護的最終責任歸屬企業自身
MCP透過定義存取政策、獲取稽核日誌等功能，「協助」確保AI整合的安全性，但它並非能完全「保證」安全的萬靈丹。
例如，如果MCP伺服器設定錯誤，賦予不應存取敏感數據的AI過於寬泛的權限，資訊洩露的風險便會增高。此外，若缺乏定期監控與分析稽核日誌的機制，將無法及早發現異常存取或AI的非預期行為。
即使MCP協定本身是安全的，但錯誤的「使用方式」仍可能產生資安漏洞。誰將如何管理工具和數據的存取權限？如何監控AI的行為？事件發生時如何應對？企業必須深入認識到，制定和執行這些資安政策的最終責任，始終歸屬於導入方本身。
3. 支援工具與開發夥伴的未來潛力
儘管MCP備受矚目，但其生態系統仍在發展初期。因此，在考慮導入時，不僅要看重技術的「現在」，更要放眼「未來」。
首先，確認貴公司希望整合的SaaS或業務系統目前是否支援MCP，或是否有未來支援的計畫。如果主要工具不支援，MCP的優勢將無法充分發揮。
此外，若公司缺乏專業技術人員，選擇能協助建置與運營MCP伺服器的開發夥伴也至關重要。您必須仔細評估該夥伴是否具備足夠的MCP知識與實績，並能持續提供支援。
理解新技術所伴隨的不確定性，並從長遠角度思考它是否真正符合企業業務需求，以及未來的擴展性和支援體系是否完善，是做出無悔導入決策的關鍵。
讓技術回歸人性：與AI共成長的第一步
本文深入探討了AI與外部工具整合的新標準——「MCP」。MCP，可以說是AI與各類系統之間溝通的「共通語言」，它化解了以往AI應用所面臨的龐大系統整合開發成本障礙。透過導入MCP，AI將從單純的「諮詢對象」，進化為能橫跨內部系統、實際執行業務的「實踐型夥伴」。
在AI代理將大放異彩的未來，MCP勢必會顛覆我們對AI應用的既有認知，成為推動智慧系統普及的重要基石。我們的調查也顯示，62.7%的企業認為「易於使用的開發工具和SDK」是MCP標準普及的重要條件，這表明市場對實用化環境的建構抱有高度期待。
| MCP普及的關鍵支援與條件 | 企業受訪者比例 |
|---|---|
| 易於使用的開發工具和SDK整備 | 62.7% |
若您正在考慮將MCP作為提升業務效率或加速AI導入的一環，希望本文能提供實質幫助。如果您想進一步具體探討MCP伺服器開發或與現有系統的整合方案，歡迎隨時與我們諮詢。我們的專家將根據您的具體情況，提供量身打造的MCP伺服器開發與導入計畫。
常見問題
Q1: MCP到底解決了什麼核心問題？
A1: MCP主要解決了AI與多個外部系統整合時，因「M×N問題」導致的龐大開發成本和複雜度，提供一個標準化的共通連結方式。
Q2: MCP與傳統的API串接有何不同？
A2: 傳統API串接通常需要針對每個AI與工具組合進行客製化開發。MCP則提供一個統一的標準，一旦AI和工具都支援MCP，它們就能輕鬆互聯，大幅減少開發工作量。
Q3: 企業導入MCP後，在資訊安全方面有何保障？
A3: MCP透過統一的伺服器進行權限管理和活動日誌記錄，能幫助企業更有效地定義AI的存取策略，並提高整體治理水平。然而，資安的最終責任仍需企業自身承擔，確保正確的配置和監控。
Q4: 哪些類型的企業或業務最適合導入MCP？
A4: 適合多個AI與多個內部或外部系統進行複雜整合的企業，特別是那些希望加速AI代理開發、實現跨部門業務自動化、或需強化全公司AI治理的企業。
Q5: MCP目前是否已廣泛應用？
A5: MCP是由Anthropic公司提出的新標準，其生態系統仍在發展中。雖然備受關注，但企業在導入前仍需考量支援工具的成熟度與未來發展潛力。