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AI MCP 教學完整指南

 

一、什麼是 MCP（Model Context Protocol）？

MCP（Model Context Protocol） 是一種由 AI 系統使用的「上下文交換協議」，目的是讓 大型語言模型（LLM） 能夠安全、結構化、可擴充地存取外部資料與工具。

你可以把 MCP 想成：

👉 AI 世界的「USB / API 標準」

在 MCP 出現之前：

  • 每個 AI Agent

  • 每個工具（DB、API、File、Service）

  • 幾乎都要「客製整合」

結果就是：

  • 整合成本高

  • 維護困難

  • AI Agent 很難重用

MCP 的核心價值：
👉 用「標準化協議」把 AI 與外部世界 接起來。

二、為什麼需要 MCP？它解決了什麼問題？

傳統 LLM 的限制

LLM 本身有幾個硬傷：

  • ❌ 無法直接讀取資料庫

  • ❌ 無法存取公司內部系統

  • ❌ 無法即時使用工具

  • ❌ 上下文（Context）管理混亂

以前常見做法是：

  • 手寫 prompt

  • 用 function calling

  • 每個工具都自己定義格式

👉 完全沒有標準

MCP 的出現，讓事情變簡單

MCP 定義了 AI 與工具之間的統一互動方式，包含：

  • Context（上下文）

  • Resources（資源）

  • Tools（工具）

  • Prompts（提示）

讓 AI Agent 可以像「插件化」一樣擴充能力。

三、MCP 的核心組成概念

1️⃣ MCP Server

  • 提供 工具與資料

  • 例如：

    • 資料庫查詢

    • 檔案系統

    • REST API

    • 公司內部服務

👉 MCP Server = 能力提供者

2️⃣ MCP Client（AI / Agent）

  • 例如 ChatGPT、AI Agent

  • 透過 MCP 呼叫工具

  • 不需要知道實作細節

👉 MCP Client = 能力使用者

3️⃣ MCP 定義的三大能力

🔹 Resources（資源）

  • 結構化資料

  • 例如：

    • 使用者資料

    • 設定檔

    • 文件內容

🔹 Tools（工具）

  • 可執行的行為

  • 例如：

    • 查詢訂單

    • 建立工單

    • 呼叫內部 API

🔹 Prompts（提示模板）

  • 可重用的 Prompt

  • 降低 Prompt Engineering 成本

四、MCP 要怎麼用？（實際使用流程）

基本流程概念

AI Agent
   ↓
MCP Client
   ↓
MCP Server
   ↓
資料 / 工具 / 系統

實際使用情境範例

📌 情境：公司內部 AI 助理

你希望 AI 能夠：

  • 查詢訂單

  • 查詢庫存

  • 產生報表

有 MCP

  • AI：我需要「查詢訂單」

  • MCP：自動呼叫 getOrderById

  • 回傳結構化結果

  • AI 再進行分析與回覆

沒有 MCP

  • 每個功能都要客製

  • prompt 超長

  • 錯誤難追

五、MCP 的優點

✅ 1. 標準化整合

  • 不再每個 AI 都重寫一次工具整合

  • 工具可以重複使用

✅ 2. AI Agent 可組合化

  • 一個 Agent 可接多個 MCP Server

  • 像「樂高」一樣組合能力

✅ 3. 安全性更好

  • MCP Server 可控權限

  • 不讓 AI 直接碰敏感系統

✅ 4. 更適合企業級應用

  • 內部系統

  • 私有資料

  • 高可維護性

👉 這點對企業導入 AI 超級重要

六、MCP 的缺點與限制

⚠️ 1. 初期學習成本

  • 要理解 MCP 架構

  • 要設計 Server

⚠️ 2. 尚在發展中

  • 生態系還沒完全成熟

  • 工具數量仍在成長

⚠️ 3. 不適合超簡單情境

  • 如果只是單一 API

  • MCP 可能顯得過重

七、MCP 與 AI Agent 的關係

你可以這樣理解：

元件 角色說明
LLM 大腦，負責理解語意、推理與生成回應
AI Agent 行動決策者，負責判斷何時該使用工具、執行任務流程
MCP 感官與手腳，負責連接外部資源、系統與可執行工具

👉 MCP 是讓 AI「真的能做事」的關鍵技術

八、MCP 的未來趨勢

🔮 1. AI Agent 標準協議化

  • MCP 很可能成為「事實標準」

  • 類似 HTTP / REST

🔮 2. 與企業系統深度整合

  • ERP

  • CRM

  • WMS

  • 金融系統

🔮 3. Multi-Agent + MCP

  • 多 AI Agent 共享 MCP Server

  • 協作完成複雜任務

🔮 4. 與低程式 / 無程式平台結合

  • 非工程師也能「組 AI」

九、誰適合學 MCP？

  • ✅ 軟體工程師

  • ✅ 架構師

  • ✅ 想做 AI Agent 的人

  • ✅ 企業內部系統整合者

特別是你這種 .NET 背景 + 系統架構導向 的工程師，其實非常吃香。

十、總結

MCP 不只是 AI 的新名詞，而是一個「讓 AI 進入真實世界」的關鍵橋樑。

如果你未來想做：

  • AI Agent

  • 企業 AI

  • 跨系統自動化

👉 MCP 幾乎是必學

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