人工智能（AI）技术日新月异的2025 年，名为MCP（Model Context Protocol）的协议去年底默默发表，近期突然成为AI 圈热门话题，掀起讨论热潮。这由Anthropic 提出的开放协议，最初未受太多瞩目，甚至部分人认为是技术「噱头」。然短短几个月后，却迅速跃升为业界焦点，吸引开发者、企业甚至投资机构的目光。 MCP 在AI 模型与外部工具、资料源以及多种服务之间，提供更标准化且结构化的互动方式，甚至带动了所谓「智能代理」（AI Agent）往商业实用迈进的新一波浪潮。
为什么这个在2023 年底就被提出的技术协议，直到现在才抢占讨论版面？
MCP 的诞生：回应AI 技术的痛点
从Anthropic 在2024 年11 月公布MCP 之初，就有「MCP 有潜力成为AI 领域的全新HTTP 协议」的说法出现──MCP 被视为一种标准化的「桥接技术」，可用以串联外界的各种API 以及AI 模型，包括像是Claude、ChatGPT 等大模型，还能在让各种开发者工具与开发平台协作。这里面最关键的就是「client-server architecture」，即官方文件所提到的「MCP 采客户端─伺服器架构，允许一个主机应用程式同时连接多个伺服器。」藉由让AI 模型成为客户端、或透过额外代理层去管理多个服务端，系统得以在标准化的基础上进行延伸。这种模式的目标是让AI 从「只能接收使用者输入并回传结果」的被动模式，迈向能够主动「调用工具」或「完成任务」的全新境界，某种意义上就是让AI 化身为更加能自主行动的智能代理。
MCP 的出现并非偶然，而是对当前AI 发展瓶颈的直接回应。随着像GPT 和Claude 这样的大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域大放异彩，它们的局限性也逐渐浮出水面──这些模型虽然能生成流畅的文字，但在与外部世界的互动上却显得力不从心。例如，要查询数据库、调用API 或执行系统命令，开发者往往得为每个场景手动编写繁琐的程式码，这不仅耗时费力，还导致应用场景的零碎化。
Anthropic 推出MCP 正是为了解决这问题。根据Anthropic 官方文件，MCP 想要透过标准化的互动方式，让AI 模型能像人类一样灵活地「调用工具」或「完成任务」。它提供了一个统一的「中介层」，让模型与外部资源，无论资料库、文件系统或硬体设备串接。不仅提升AI 实用性，也为人工智能代理（AI Agent）的商业化应用铺路。可说MCP 诞生代表AI 从单纯的语言生成，迈向更广阔的智能应用领域。
MCP 在2024 年11 月推出时，生态仍处于早期阶段，实际应用案例有限，开发者社群对其潜力尚未完全理解。到了2025 年初，情况开始改变，越来越多MCP 伺服器开发，GitHub、Google Drive 和Slack 相关开发，开发者开始看到MCP 的实用性，短短几个月就有超过250 个MCP 伺服器可用，让MCP 的生态系统迅速丰富起来。这些应用案例的积累，让开发者从「听起来不错」转变为「真的能用」，进而推动了MCP 的关注度提升。
一方面是因为许多新创公司在寻找突破口，另一方面也因为企业开始进一步要求AI 能解决更复杂、更跨领域的需求。过去那种透过单一模型来做所有事的方式、逐渐暴露出局限性，如专门做文字生成的模型，无法即时运行某些资料分析逻辑，或无法直接与特定档案系统进行互动。工程师若要让这些模型取得外部资讯，就得绑定特定开发框架或API，各家做法千差万别，难以形成规模。
到今年3 月，Datacamp 讨论MCP 实务操作的文章迅速窜红，详述开发者如何透过MCP 将AI 与现有的资料系统和云端服务整合，包括常见的Slack、Google Drive、GitHub 甚至一些金融业的专有系统。作者表示，MCP 在获取资讯与执行命令的效率高于原本临时拼凑的脚本，维护成本反而因此降低。他也指出，MCP 的特点是它不依赖特定模型，无论是Anthropic 的Claude、OpenAI 的ChatGPT，或是任何别的语言模型，都能在客户端透过MCP 做到「自动发现可用工具、动态调度外部资源」。
▲ MCP 推出后在一季的时间内使用率暴增。 （Source：Medium）
爆红的转折点：实用性与业界认可的双重加持
MCP 的爆发与AI 应用从「单一模型竞争」转向「多模型协作」的趋势密切相关。当前，企业与研究机构需要的不再是单一强大的模型，而是能够跨领域、多任务整合的AI 系统。 MCP 恰好填补了这一空白，让不同专长的模型能够互相沟通、协作，进而解决复杂问题。与此同时，业界的支持也持续MCP 的热度推波助澜──微软已将MCP 整合进Azure OpenAI 服务，而Block、Apollo 等公司，以及Zed、Replit、Sourcegraph 等开发工具也陆续采用MCP。这种大规模的行业背书，让开发者与企业开始正视MCP 的潜力。知名投资机构a16z 在其报告中更指出，MCP 有望催生一个全新的AI 技术栈，进一步点燃了市场的热情。
此外，MCP 的开放性也成为其爆红的重要因素。与OpenAI 的专有技术不同，MCP 是一个开源协议，任何人都可以参与开发与改进。这种特性降低了技术门槛，让中小型企业与独立开发者也能轻松上手，进而推动了MCP 在社群中的快速传播。
MCP 如何改变游戏规则
要理解MCP 为何能引发热潮，就必须深入探讨它的技术核心。根据Speakeasy 执行长Sagar Batchu 的说法，MCP 遵循用户端-伺服器架构，透过一套通用的API 介面，让AI 模型能以标准化的模式与外部资源交换。简单来说，它就像一个「AI 通用转接器」，无论是资料库、API 还是本机档案，MCP 都能让模型顺利串接。这代表MCP 伺服器能即时回应AI 的请求，使得API 更能贴合智能代理的工作流程。这种技术上的突破，让MCP 成为串起AI 模型与外部世界的「关键桥梁」。
MCP 的运作流程可分为三个阶段：第一，AI 模型依照任务需求提出请求；第二，MCP 将这个请求转送至对应的工具或服务；第三，处理结果回传给模型，供进一步使用。这种模组化的设计不但简化了开发流程，也赋予系统高度的弹性与可维护性。无论是HTTP 或WebSocket，MCP 都能因应各种通讯环境，确保系统顺畅运作。
更重要的是，MCP 内建了安全机制。对于涉及敏感操作的情境，例如删除档案或修改系统设定，MCP 规定必须取得人为审查才能执行──在企业应用场合中，这点尤其显得关键，能有效避免AI 失控带来的风险。 Prezi 的资深工程师Eduard Ruzga 在接受采访时提到，他透过MCP 结合Claude，取代了过去常用的工具例如Windsurf 和Cursor：他提到MCP 让Claude 不只会写程式码，还能浏览程式码库、绘制图示，甚至负责影片压缩等任务。这样的多功能运用，使他感受「跳脱传统开发环境的限制」，反而拥有一个能多面向解题的好帮手。 ，他打造的MCP 伺服器不仅能让Claude 读写档案、管理长时间执行的尝试，还会在操作前提示是否允许，进一步强化了系统的可控性与实用效益。
在商业情境中，MCP 同样有亮眼表现。像Dub 这类连结分享平台已经导入MCP 伺服器，让行销团队能藉由AI 直接查询上一周最热门的连结资料，甚至自动生成视觉化报表。对电商业者而言，MCP 可协助AI 助手即时调阅销售资料、产出报告并提出行销建议，大幅节省人工分析的时间与成本。
在智能居家领域，MCP 也展现了高实用度。使用者只要对AI 说一句「客厅的灯暗一些」，AI 就能透过MCP 与家电沟通，马上调整灯光亮度。从资料查询到任务执行，MCP 的弹性特质让AI 得以在各行各业施展拳脚，也解释了它近期名声飙升的原因。
MCP 的优势与隐忧同在
MCP 最大的长处是标准化与开放性：由于它不依赖特定模型，几乎能与各家AI 模型配合，也不受单一厂商的技术生态所限。这意味着开发者无须为每一种整合场景额外撰写客制程式，省时又可避免许多潜在错误。此外，MCP 也有望促进一个全新生态体系的形成。 a16z 的报告提到，一旦MCP 普及，技术门槛可能进一步降低，非专业人士也能轻松结合AI 与各种应用，为智能代理的商业化开启新的想像。甚至还可能跟区块链技术整合，透过智能合约来实现AI 调用与收益分享的去中心化机制，替Web3 发展另辟新局。
MCP 在现阶段的市场环境下并没有明确的对手，但有几项技术在功能层面上部分重叠：像OpenAI 的「Work with Apps」可以让ChatGPT 与本机应用互动，但由于它属于专有模式，难以与MCP 的开放环境相匹敌。 Unified Intent Mediator（UIM）专注在模型间的协调，不同于MCP 更着重于「AI 与外部工具连接」的设计；LangChain 则是用来串联AI 工作流程的框架，并非标准化外部整合的方案，可视为和MCP 互补而非竞争。
不过，MCP 的发展仍有许多问题需要解决：首先，模型间的协作相对耗费计算资源，这在环境限制多或硬体条件不足的情况下，可能成为瓶颈；此外，MCP 的通讯协议仍需持续最佳化，才能在效率与正确性更进一步；再来市场竞争也是另一个变数，虽然当前缺少能直接替代MCP 的开放协议，但OpenAI 的「Work with Apps」已实现了部分目标功能。 Sagar Batchu 在访谈中预言，未来可能会出现「schema wars」（协定之争），直到有个统一标准成形。假设如果科技巨头推出更强大的专有协定，MCP 的竞争优势可能受到冲击。
最后，AI 模型本身的进化或许也会淡化MCP 的必要性──若未来有模型能不依赖任何中介层就直接读懂外部系统，MCP 的角色或将被边缘化。不过，短期内此种情况仍不太可能落实，企业部署还是离不开具备审查与安全管理功能的通用协定，这也是MCP 目前的价值核心。
未来展望：MCP 能否引领AI 新时代？
随着应用场景不断增加，MCP 也有机会成为未来10 年AI 技术的主要基石之一──从提升开发效率到催生跨领域应用，MCP 的潜力相当值得期待。最佳化很有可能成为AI 能持续在不同状况下交替使用的「新HTTP」，就像当年HTTP 协定彻底改变了网际网路的生态一样。然而，若竞争对手端出更强大的替代方案、或有强大的模型跳脱协议束缚自创新局，MCP 的光环或许就会逐渐消退。但以目前的态势来看，MCP 的时代似乎才正要开启。
从去年底的静悄悄亮相，到如今成为AI 圈的热门议题，MCP 的崛起之路可谓戏剧化。它不仅有效解决了AI 模型与外部连结的需求痛点，也仰仗标准化和开放性赢得了技术界的赞赏。无论是开发者效能提升，还是企业应用拓展，MCP 都展现出一股改变游戏规则的力量。整体来看，MCP 之所以能在近期迅速走红，主要在于它正好抓住了AI 发展的关键转折，并以务实可行的方式让AI 应用得以更为全面化。
正如Anthropic 官方文件所言：「MCP 是将AI 代理与API 之间的缺口补足的产品。」
