隨著大型語言模型（LLM）在自然語言處理領域的顯著進展，如何突破訓練資料的局限、使 AI 系統能夠即時存取與調用外部資訊，成為推動應用落地的重要挑戰。傳統上，連接 AI 與各式外部工具或資料來源常需為每個服務撰寫客製化整合程式碼，不僅開發成本高昂，且難以統一管理。Model Context Protocol（MCP）的出現，正是為了解決這一問題，提供一個標準化、模組化且安全的接口，協助 AI 系統實現與各種外部資源的無縫整合。 1. MCP 的定義與核心理念 MCP 是由 Anthropic 等機構於 2024 年晚期推出的開放標準，旨在為大型語言模型與外部數據、工具、API 之間建立統一的溝通橋樑。其核心目標包括： 打破資料孤島：使 AI 模型不再受限於固定的訓練資料，而能夠擴展上下文、即時存取外部資訊。
標準化整合：取代零散且繁瑣的客製化 API 整合，提供一個統一的協議接口，讓開發者只需一次實現，即可在不同應用間重複使用。
安全與用戶主權：強調使用者對資料流向與工具調用的明確同意，並在設計上採取嚴格的存取隔離機制，保護用戶隱私與系統安全。 圖例說明 MCP 主機：希望透過 MCP 存取資料的程式，如 Claude 桌面版、IDE 或 AI 工具
MCP 用戶端：與伺服器保持 1:1 連線的協定用戶端
MCP 伺服器：每個負責提供特定能力的輕量級程式，透過標準 Model Context Protocol 暴露功能
本地資料來源：你的電腦上的檔案、資料庫與服務，可讓 MCP 伺服器安全存取
遠端服務：透過網際網路可用的外部系統（如 API），MCP 伺服器可連結的資料 資料來源／出處：https://modelcontextprotocol.io/introduction 2. 技術架構與設計原則…
