Claude 終於能連網搜尋、存取本地檔案和資料庫了！這項突破性技術的背後是什麼？本文將詳細解析 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）的工作原理、核心功能與實際應用，幫助你全面了解這項被譽為「AI 領域 USB 介面」的革命性技術。

MCP 的基本概念與背景

什麼是 MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是由 Anthropic 公司於 2024 年 11 月開源的一種通訊協議，旨在解決大型語言模型（LLM）與外部資料源及工具之間的無縫整合需求。通過標準化 AI 系統與資料源的互動方式，MCP 幫助模型獲取更豐富的上下文資訊，生成更準確、更相關的回應。

簡單來說，MCP 就像給 AI 裝上了一個「萬能介面」，讓 AI 能夠與各種外部系統和資料源實現標準化的雙向通訊。正如 USB-C 提供了連接各種設備的標準化方式，MCP 也為連接 AI 模型和不同資料源提供了統一的方法。

MCP 的開發背景

在 MCP 出現之前，即使是最先進的 AI 模型也面臨與資料隔離的限制。每一個新的資料來源都需要專屬的客製化實現，這不僅增加了開發成本，還造成了效率低下和系統難以擴展的問題。

Anthropic 認為，隨著 AI 助理獲得主要採用，業界在模型功能上投入了大量資金，但就算是最複雜的模型也會受到與資料隔離的限制。MCP 正是為了解決這一挑戰而推出的，它允許開發人員在資料來源及 AI 工具之間建立安全的雙向連接。

MCP 的核心架構與工作原理

客戶端-伺服器架構

MCP 架構圖

MCP 採用經典的客戶端-伺服器架構：

MCP 主機(Host)：通常是發起連接的 LLM 應用程式，如 Claude Desktop 或其他 AI 工具。它負責管理 MCP Client 與 Server 的連線。
MCP 客戶端(Client)：在主機應用程式內部與伺服器保持 1:1 連接，負責協議通訊。它負責 AI 和 MCP Server 之間的溝通。
MCP 伺服器(Server)：輕量級程式，負責暴露特定的資料源或工具功能，並通過標準化協議與客戶端互動。它管理本地資料庫要輸出的內容指令，讓 Client 可以自選指令來運作。

通訊流程

MCP 的通訊基於 JSON-RPC 2.0，支援請求、回應和通知三種訊息類型，確保通訊的標準化和一致性。

整個流程如下：

用戶通過 AI 應用發送請求
AI 應用（主機）通過 MCP 客戶端向 MCP 伺服器發送請求
MCP 伺服器處理請求，存取相應的資料源或執行工具功能
伺服器將結果返回給客戶端
客戶端將資訊傳遞給 AI 模型
AI 模型基於這些資訊生成回應

MCP 的四大核心功能

MCP 四大核心功能

MCP 提供了四種核心原語（伺服器端原語），用於規範客戶端和伺服器之間的互動：

1. 資源(Resources)

資源表示 MCP 伺服器想要向客戶端提供的任何類型資料，可包括：

檔案內容
資料庫記錄
API 回應
即時系統資料
截圖和圖片
日誌檔案

每個資源由唯一的 URI 標識，並且可以包含文字或二進位資料。

2. 提示(Prompts)

MCP 中的提示是預定義的範本，可以：

接受動態參數
上下文
連結多個互動
指導特定工作流程
表面作為 UI 元素（如斜線命令）

3. 工具(Tools)

MCP 中的工具允許伺服器公開可由客戶端呼叫的可執行函數。工具的關鍵方面包括：

發現(tools/list)：客戶端可以列出可用的工具
呼叫(tools/call)：伺服器執行請求的操作並返回結果
靈活性：工具範圍從簡單的計算到複雜的 API 互動

4. 採樣(Sampling)

採樣是 MCP 的一項強大功能，允許伺服器通過客戶端請求 LLM 完成，從而實現複雜的代理行為，同時保持安全性和隱私性。這種人機互動設計確保用戶可以控制 LLM 所看到和生成的內容。

MCP 如何擴展 Claude AI 的能力

突破模型限制

在 MCP 出現之前，Claude 等 AI 模型存在一些固有的限制：

無法存取最新的即時資料
無法直接執行計算或運行代碼
無法與外部系統和服務互動

MCP 通過提供標準化的介面，打破了這些限制，使 Claude AI 等模型能夠：

存取最新的網路資料和資訊
執行複雜的計算和資料分析
呼叫各種專業工具和服務
與企業內部系統無縫整合

MCP 為 Claude 帶來的實際改變

MCP 使 Claude AI 能夠動態連接外部工具和資料源，大大擴展了其應用場景和解決問題的能力。例如，通過 MCP，Claude AI 現在可以：

直接查詢最新的網路資訊，提供更及時的回答
分析用戶上傳的文件和資料
執行代碼並返回結果
與企業內部系統整合，提供客製化的業務支援

MCP 的實際應用場景

1. 網際網路搜尋整合

通過 MCP，Claude 可以連接到搜尋引擎 API，實現即時網路搜尋功能。例如，使用 Brave Search 的 API，可以讓 Claude 獲取最新的網路資訊。

配置範例：

"mcpServers": {
  "brave-search": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
    ],
    "env": {
      "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

這使得 Claude 能夠回答關於最新事件、即時資料或網路資訊的查詢。

2. 資料庫存取能力

MCP 允許 Claude 連接到本地或遠端資料庫，如 SQLite、PostgreSQL 等。

配置範例：

"mcpServers": {
  "sqlite": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/Users/YOUR_USERNAME/test.db"]
  }
}

這使 Claude 能夠執行資料查詢、分析和管理任務，將自然語言轉換為 SQL 查詢。

3. 檔案系統整合

通過 MCP，Claude 可以存取用戶本地檔案系統中的指定資料夾。

配置範例：

"mcpServers": {
  "filesystem": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
      "/Users/YOUR_USERNAME/Desktop"
    ]
  }
}

這讓 Claude 能夠讀取、分析檔案內容，甚至建立或修改檔案。

4. 網頁抓取功能

MCP 使 Claude 能夠抓取和分析網頁內容。只要給 Claude 提供網頁 URL，它就能提取網頁內容，並進行翻譯、總結等操作。

5. 創意應用開發

有開發者已經展示了利用 MCP 讓 Claude 建立功能齊全的繪圖應用程式。Pietro Schirano 展示的原型證明，利用 AI 製作視覺和互動工具變得非常簡單，Claude+MCP 完全可以達到 Cursor 的功能效果。

如何開始使用 MCP

Claude Desktop 配置指南

安裝必要軟體：
- 安裝 Claude 桌面應用
- 安裝 Node.js（版本 20.16.0 或更高）
- 安裝 Python（3.10 或更高版本）
- 安裝 uv 和其他依賴項
配置 Claude：
- 找到或建立 Claude 的設定檔：/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- 添加需要的 MCP 伺服器配置
- 重啟 Claude 桌面應用使配置生效
開啟開發者模式：
- 打開 Claude 桌面應用
- 點擊選單欄中的「Claude」
- 選擇「Settings」
- 在「Developer」選項卡中勾選「Enable Developer Mode」

常見 MCP 伺服器推薦

除了上述提到的伺服器外，還有許多其他 MCP 伺服器可以使用：

Google Drive 伺服器：搜尋 Google Drive 雲端資料
Slack 伺服器：整合 Slack 的 Channel 管理和訊息功能
Memory 伺服器：知識圖形的持久記憶體系統
Google Maps 伺服器：位置服務、路線和地點細節
Fetch 伺服器：網頁內容獲取和處理

開發自訂 MCP 伺服器

開發者可以建立自訂的 MCP 伺服器，以滿足特定需求。官方提供了 Python 和 TypeScript 的 SDK 和範例，可以參考這些資源來開發自己的 MCP 伺服器。

MCP 的優勢與未來展望

MCP 的核心優勢

標準化：MCP 提供了一種統一的通訊協議，減少為每個資料源單獨開發連接器的需求。
靈活性：MCP 使 AI 應用可連接到各種資料源和工具，增強功能。
安全性：MCP 確保資料傳輸加密，實施嚴格的權限控制，用戶可配置存取範圍。
開放性：作為開放協議，MCP 允許任何開發者為其產品建立 MCP 伺服器。

潛在影響與挑戰

MCP 有望成為 AI 領域的「HTTP 協議」，推動 LLM 應用的標準化和去中心化。隨著生態系統的成熟，AI 系統在不同工具及資料集之間移動時，都能維持上下文，以更永續的架構來取代當前零散的整合方式。

結語

MCP 代表了 AI 整合領域的重大突破，為 Claude 等大型語言模型賦予了與外部世界互動的能力。它不僅簡化了開發過程，還提高了安全性和可擴展性，使 AI 能夠更好地融入各種工作流程和應用場景。

隨著更多開發者和企業採用 MCP，我們可以期待看到更多創新的 AI 應用和服務出現，進一步推動 AI 技術的發展和普及。MCP 不僅是一個技術協議，更是 AI 領域向更開放、更連接未來邁進的重要一步。

什麼是 MCP？

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