AI代理「萬能插頭」技術MCP爆紅，統一標準對接外部數據

2025年3月18日 - 信報

2025年，人工智能代理（AI Agent）技術迎來爆發式增長，Model Context Protocol（MCP，模型上下文協議）因而迅速成為AI領域的關鍵熱點。作為一種標準化協議，MCP讓AI模型能高效對接外部數據與工具，猶如「萬能插頭」，大幅簡化應用開發與系統集成。其開源後迅速引發業界關注，然而市場對其前景看法分歧，並伴隨着各種陰謀論與爭議。

中國初創公司推出的AI代理Manus迅速走紅，有網友成功獲取Manus沙盒運行代碼，代碼訊息顯示Manus使用了Claude模型及29個該模型的專用工具。外界一度猜測，Manus是通過Claude開發商、美國公司Anthropic旗下的MCP技術，以其標準化接口連接大語言模型與外部資源。

純文字指令自主3D建模

Manus聯合創始人兼首席科學家季逸超其後澄清，團隊產品實際並沒有使用MCP技術架構，但後來又補充原因單純是工作項目早於MCP推出前已經展開，所以才趕不上使用。

最近Manus流行起來，開發者討論要如何複製它的成功，首先亦會想到MCP。MCP是由Anthropic開發的一項技術標準，旨在讓AI模型能夠安全、高效地訪問並整合各種數據源、工具、程式以至其他AI模型。自2024年底開源後，MCP很快被應用於多個項目，例如最近就有人用MCP，將AI Claude模型跟設計軟件Blender連結起來，讓用戶單靠文字指令，就能讓模型自動製作3D建模。以往要連接各種數據源，須依賴傳統應用程式介面（API），但API設計欠缺統一標準，導致若有多個應用程式需要連接不同服務，彼此之間每種組合都需要進行單獨設計，增加了開發和維護的複雜性。

代理工序實現自給自足

若果以插頭和插座來作比喻，傳統API好比兩腳圓插或三腳方插等，要駁入同類型插座才能運作；MCP則像是統一的萬用插頭，任何組合都能透過它進行連接。降低成本之餘，也提高了系統靈活度和可擴展性，特別適合自主執行多步驟任務的AI代理。

MCP的最大潛在價值在於，用統一標準跟外部資源進行雙向通訊後，日後可容許AI無縫、迅速、動態地訪問業務數據與工具，甚至自主發現和連接新的數據、工具去處理任務，真正做到代理工序上的自給自足。

同時，MCP也更好地顧及安全考量，並於協議層面內置多種保障措施，包括採用端到端加密、訪問題控制策略及不同工具間的數據隔離機制。再者，它還支持自託管（self-hosting）部署，亦即容許企業將其MCP伺服器部署在自有內網或雲端，大幅減少數據外洩風險。

科技巨企憂遭削壟斷優勢

現時開發工具廠商如Replit、Codeium、Sourcegraph，都與MCP協作將AI代理引入其平台。不過，業界也並非沒有人對MCP表示反對。像Google DeepMind的施密德（Philipp Schmid），去年批評MCP操作程序同樣複雜，設計過度配合Anthropic旗下的Claude模型。

還有一點值得注意的是，其他科技巨企現時未必願意接受MCP，因這會削弱其原有的壟斷優勢。特別是對閉源模型來說，開放標準可能要求企業公開部分技術細節。就連跟Anthropic有深度合作關係的亞馬遜（Amazon），至今也沒公開表態支持MCP。

儘管如此，巨企內部看來仍然存在不同聲音，譬如有Google Workspace團隊成員最近希望深入探索此領域，並列出第三方開發者與MCP整合Google服務的項目清單，而微軟（Microsoft）官方人員也提及Semantic Kernel組件、Azure OpenAI服務可以支援MCP。

來源：

https://www1.hkej.com/dailynews/finnews/article/4025072/AI%E4%BB%A3%E7%90%86%E3%80%8C%E8%90%AC%E8%83%BD%E6%8F%92%E9%A0%AD%E3%80%8D%E6%8A%80%E8%A1%93MCP%E7%88%86%E7%B4%85