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Gemini 與模型上下文協定 (MCP) 的交互作用分析

1. 緒論

  • **背景脈絡：**大型語言模型 (LLM) 的快速發展，以 Google 的 Gemini 為例，已在各個應用領域引發變革，展現出在自然語言理解與生成、程式碼合成以及創意內容創作方面的卓越能力 1。這些模型已成為各種應用程式不可或缺的一部分，推動了跨行業的創新。然而，這些 LLM 的一個基本限制在於它們與即時數據和外部世界的固有隔離。它們的知識主要侷限於訓練數據，導致潛在的過時，並且無法直接與外部系統交互以執行操作或檢索最新的資訊 3。這就迫切需要有效的機制將 LLM 與外部資源整合，以釋放它們在動態和上下文感知應用中的全部潛力。傳統上，將 LLM 與外部數據源和工具整合涉及為每個特定的整合開發客製化的解決方案。這種方法通常會導致分散且複雜的生態系統，其特點是開發時間增加、維護成本更高以及在不同的 LLM 和服務之間實現無縫互操作性方面存在挑戰 5。缺乏標準化的方法阻礙了整合工作的可擴展性和可重用性。
  • **模型上下文協定 (MCP) 簡介：**為了應對與傳統整合方法相關的挑戰，模型上下文協定 (MCP) 作為一種由 Anthropic 最初提出的開放標準應運而生，成為一個有前景的解決方案 4。MCP 旨在提供一個統一且標準化的框架，使 AI 代理能夠安全高效地存取各種外部資源，包括內容儲存庫、業務工具和開發環境。MCP 的核心目標是標準化應用程式向 LLM 提供上下文資訊的方式，從而促進更模組化、可互操作和可擴展的 AI 生態系統 7。透過建立用於上下文交換的通用協定，MCP 旨在簡化可以與現實世界無縫交互的 AI 應用程式的開發。
  • **報告目標：**本報告旨在對 Google 的 Gemini AI 模型目前如何使用模型上下文協定 (MCP) 進行全面分析。鑑於初步調查結果中缺乏明確的本機支援，本分析將深入研究中介服務和第三方實作在促進這種交互作用方面的作用。此外，本報告將透過檢視 Google 旨在使 Gemini 能夠與外部數據源和功能整合的原生策略和工具，提供一個比較性的視角。此比較將突顯在 Gemini 的背景下，基於 MCP 的方法和原生方法的優勢和限制。
    **潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**MCP 作為一個開放標準的出現，突顯了 AI 社群內一個重要的潛在趨勢：越來越多人認識到 LLM 與更廣泛的數位生態系統之間標準化互操作性的迫切需求。這表明，孤立的 LLM 的局限性越來越被視為構建真正先進且實用的 AI 應用程式的主要障礙。Anthropic 作為 LLM 市場中 Google 的直接競爭對手開發了 MCP，這引發了策略複雜性的問題。雖然 MCP 的開放性鼓勵廣泛採用，但 Google 可能更傾向於推廣其自身的專有整合解決方案和標準，這可能會導致 LLM 整合協定領域的競爭態勢。

2. 理解模型上下文協定 (MCP)

  • **定義與核心原則：**模型上下文協定 (MCP) 是由 Anthropic 開發的開放原始碼協定，它建立了一種標準化的方法，供應用程式向大型語言模型 (LLM) 提供上下文資訊 5。它可以被理解為 AI 應用程式的「USB-C 連接埠」，為將 AI 模型與各種數據源和外部工具連接提供了一個通用介面。MCP 旨在促進 AI 模型與各種數據源和工具之間的無縫且安全的連接，從而提高互操作性，並顯著減少為每個特定的 LLM 和外部資源組合客製化編碼整合的需求 1。這種標準化簡化了開發過程，並提高了依賴外部數據的 AI 應用程式的可維護性。MCP 的核心原則是將 LLM 的固有能力與特定外部系統整合的複雜性分離。這種分離允許採用更模組化和可擴展的方法來構建複雜的 AI 應用程式，其中 LLM 可以專注於其推理和生成的核心優勢，同時依賴 MCP 來標準化地存取外部上下文和功能 4。
  • **客戶端-伺服器架構：**MCP 基於客戶端-伺服器架構範例，其設計靈感來自成熟的語言伺服器協定 (LSP)，該協定已成功地將語言支援標準化到各種開發工具中 1。在 MCP 的背景下，AI 應用程式充當客戶端（或主機），啟動與公開特定功能或提供對特定數據源存取的 MCP 伺服器的通訊。
  • **MCP 客戶端/主機：**這些是需要存取外部數據或工具以增強其功能的 AI 應用程式或平台（例如，Anthropic 的 Claude Desktop、AI 增強的整合開發環境 (IDE)，如 Cursor）1。這些客戶端負責啟動與 MCP 伺服器的連接並管理交互流程。
  • **MCP 伺服器：**這些是輕量級的獨立程式，充當中介，提供標準化的方式來存取各種外部系統、工具和數據源（例如，關聯式資料庫、外部 API、本機檔案系統、版本控制系統，如 Git）1。MCP 伺服器可以部署在本機使用者裝置上，也可以遠端部署在專用伺服器上，從而在部署和存取方面提供了靈活性 3。每個伺服器通常專注於提供對特定類型整合或特定數據源的存取。
  • **主要組成部分：**MCP 框架定義了三個主要組成部分，有助於 AI 模型與外部系統之間的交互：
  • **工具：**這些是預定義的可執行函數，LLM 可以透過 MCP 協定調用這些函數來在外部世界中執行特定操作。範例包括查詢天氣 API 以檢索目前的天氣資訊、與財務計算器交互以執行計算或存取數據處理工具以操作資訊 4。工具使 LLM 能夠將其功能擴展到文本生成之外，並參與更動態和面向操作的任務。
  • **資源：**這些代表 LLM 可以透過 MCP 協定存取的數據源，其功能類似於傳統 REST API 中的 GET 端點。資源提供了一種機制，使 LLM 能夠從各種來源（如資料庫、外部 API 或知識庫）檢索即時或靜態資訊，而無需伺服器端進行大量的計算處理 4。這使 LLM 能夠保持準確且相關的最新數據。
  • **提示：**這些是預定義的範本或指令，用於指導 LLM 如何有效地利用 MCP 伺服器公開的可用工具和資源。透過以最佳化方式組織交互，提示有助於 LLM 生成更準確、可靠且上下文相關的回應，同時最大限度地減少計算開銷並確保有效利用所提供的工具和資源 4。
  • MCP 的優勢：
  • **簡化數據連接：**MCP 最顯著的優勢之一是它能夠簡化 AI 應用程式與各種數據源連接的過程。MCP 提供了一個單一的標準化協定，可用於與各種系統交互，而無需開發人員為每個特定的數據源編寫客製化整合程式碼，從而顯著減少了開發工作量並提高了效率 13。
  • **增強安全性：**MCP 透過更好地控制數據流並消除開發人員直接與 LLM 提供者共享敏感 API 金鑰的需求來增強數據交互的安全性 6。MCP 伺服器可以實作內建的安全機制並強制執行特定的安全策略，確保數據交互符合定義的約束並保護敏感資訊 9。
  • **提高互操作性：**MCP 透過使不同的 AI 模型（無論其底層架構或供應商如何）能夠以標準化的方式連接到各種數據源和工具來促進 AI 生態系統內更高的互操作性。這為開發人員提供了更大的靈活性，使他們能夠在不同的 LLM 提供者之間無縫切換，或針對特定任務使用不同的 LLM，而無需重寫其整個應用程式的整合邏輯 1。
  • **增強模組化和可擴展性：**MCP 的模組化設計允許獨立更新、測試、擴展和重用工具和資源，而無需修改核心整合邏輯。這提高了程式碼的可重用性，並簡化了 AI 應用程式的維護和演進 4。
  • **即時雙向通訊：**與傳統的 API 交互通常是單向的（請求-回應）不同，MCP 支援 LLM 與外部系統之間持久的即時雙向通訊 5。這使得更動態和交互式的 AI 應用程式成為可能，允許 LLM 不僅檢索數據，還可以觸發外部系統中的操作並接收即時更新。

**潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**MCP 的架構靈感來自語言伺服器協定 (LSP)，這強烈暗示 MCP 的設計者旨在為 AI 整合創建一個類似的強大且可擴展的生態系統。LSP 在將語言支援標準化到各種開發工具方面的成功為 MCP 在實現廣泛採用和顯著簡化 AI 與外部系統的整合方面提供了引人注目的模型。MCP 設計中對安全考量的顯著強調，例如避免直接共享 API 金鑰的機制，清楚地表明在將 LLM 與外部系統整合時，對於數據存取的敏感性有深刻的認識。這種主動的安全方法表明，MCP 的開發人員認識到所涉及的潛在風險，並從一開始就尋求建立保護措施。MCP 伺服器能夠在本機使用者裝置上或遠端專用伺服器上運行的固有靈活性，在解決不同的部署情境和滿足不同的安全與基礎架構需求方面提供了顯著的優勢。然而，正如一些研究片段所指出的，目前以本機伺服器為主的趨勢可能會帶來與更廣泛的分配和實施健全的沙箱機制以確保安全操作相關的挑戰。

3. Google Gemini：架構與功能

  • **Gemini 系列概述：**Gemini 代表 Google DeepMind 最新且最先進的多模態大型語言模型系列，被定位為其先前旗艦模型 LaMDA 和 PaLM 2 的繼承者 2。這個模型系列標誌著 Google 在 AI 研究和開發方面邁出了重要一步。Gemini 系列包含幾種不同的模型，每種模型都經過精心設計和優化，以滿足特定的使用案例和效能需求：
  • **Gemini Ultra：**這是 Gemini 系列中最強大且最大的模型，旨在處理需要大量計算資源和先進推理能力的高度複雜任務。它非常適合複雜的研究項目和精密的創意工作 2。
  • **Gemini Pro：**此模型在效能和效率之間取得了平衡，使其成為廣泛任務的多功能選擇。它目前已整合到 Google 的對話式 AI 服務 Gemini（前身為 Bard）中，作為通用語言理解和生成的主要模型 2。
  • **Gemini Flash：**這是 Gemini Pro 模型的一個輕量級且高效的版本，專為需要快速回應時間且對計算成本敏感的應用程式而優化。它透過知識蒸餾等技術實現其效率，其中較小的模型經過訓練以模仿較大、更強大的模型的行為 16。
  • **Gemini Nano：**這是 Gemini 系列中最小且資源最受限的模型，專為部署在智慧型手機等邊緣裝置上而設計。其緊湊的尺寸和低處理能力要求使其適用於直接在使用者裝置上啟用 AI 驅動的功能，例如文本摘要和語言翻譯 16。
  • **底層架構：**Gemini 系列模型的核心是 Transformer 架構 17，這是一種革命性的神經網路架構，由於其有效處理文本等序列數據的能力，已成為大多數現代大型語言模型的基礎技術。值得注意的是，Gemini 1.5 引入了一個重要的架構創新，即混合專家 (MoE) 架構 17。與作為單個大型神經網路運作的傳統單體 Transformer 模型不同，MoE 模型由多個較小的專業神經網路（稱為「專家」）組成。在處理過程中，模型會根據特定的輸入智慧地選擇並激活最相關的專家路徑，從而提高效率並改進效能，尤其是在複雜任務方面。第一代 Gemini 模型（「Gemini 1」）主要採用僅解碼器的 Transformer 架構，並進行了特定的修改，以確保在 Google 的張量處理單元 (TPU) 上進行高效的訓練和推論 16。
  • **多模態能力：**Gemini 系列的一個決定性特徵和關鍵優勢是其原生多模態性 2。與早期通常透過獨立的專用組件處理不同數據類型（文本、圖像、音訊、影片、程式碼）的 AI 系統不同，Gemini 的架構從一開始就明確設計為在單個統一框架內同時處理和理解多種形式的數據。這種固有的多模態性使 Gemini 能夠進行更動態和上下文豐富的交互，使其能夠同時分析和推理不同的輸入類型，從而與僅在文本數據上訓練的模型相比，實現更全面的理解 16。
  • 優勢與特點：
  • **推理：**Gemini 模型，尤其是 Gemini 2.5 等較新的版本，在推理能力方面展現出顯著的進步 20。它們能夠分析複雜的資訊、得出邏輯推論，並有效地整合上下文細微差別以得出充分論證的結論。
  • **程式碼：**Gemini 在程式碼的各個方面都展現出卓越的熟練度，包括產生高品質的程式碼片段、理解現有的程式碼庫以及執行複雜的程式碼轉換和編輯任務 17。
  • **長上下文窗口：**Gemini 1.5 Pro 以其異常大的上下文窗口而著稱，在標準配置中能夠處理多達 100 萬個 token，實驗版本甚至可以達到 1000 萬個 token 17。這個廣泛的上下文窗口使模型能夠在單個提示中理解和推理大量資訊，顯著增強了其處理複雜和長篇內容的能力。
  • **與 Google 生態系統的整合：**Gemini 與 Google 的各種產品和服務（包括 Google Workspace 應用程式 (Docs、Gmail、Sheets)、Google Cloud Platform 服務、Google 搜尋、YouTube 和 Google 地圖）享有深度且無縫的整合 18。這種緊密的整合為使用者提供了便利的方式來存取和利用 Google 生態系統內的數據和功能。

**潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**Google 在 Gemini 的架構設計中策略性地強調原生多模態性，這強烈暗示了其建立能夠以更直觀和類似人類的方式與世界互動的 AI 的長期願景。透過使模型能夠同時處理和理解各種形式的感官輸入，Google 旨在彌合人類感知與人工智慧之間的差距。Gemini 1.5 中採用混合專家 (MoE) 架構是 Google 致力於在模型效能、計算效率和可擴展性之間取得關鍵平衡的顯著指標。透過有選擇地激活模型內專業的「專家」網路，MoE 使 Gemini 能夠以高準確度處理複雜任務，同時優化資源利用，這對於在現實世界的應用中大規模部署先進的 AI 模型至關重要。Gemini 與 Google 廣泛的產品和服務生態系統的深度和廣泛整合提供了一個重要的策略優勢。這種緊密的結合使 Gemini 能夠無縫地存取和利用 Google 環境中的大量數據和功能，從而可能減少對於主要侷限於 Google 生態系統的整合情境中，對外部標準化協定（如 MCP）的直接需求。然而，這種強大的內部整合也可能造成某種程度的供應商鎖定，並可能限制與 Google 領域之外的服務和平台的互操作性。

4. Gemini 與 MCP 的交集

  • **原生 MCP 支援：**根據所提供的研究資料進行全面審查，目前沒有明確的證據表明 Google 的 Gemini 模型提供對模型上下文協定 (MCP) 的原生內建支援。關於 Gemini 的功能和能力的官方 Google 文件和公告並未顯著提及 MCP 整合。在 Reddit 等線上平台上，使用者表達了對 Gemini 中 MCP 支援的渴望，這進一步暗示了目前 Gemini 框架內缺乏原生 MCP 功能 23。這些使用者請求突顯了與其他已採用 MCP 的 LLM 相比，Gemini 在整合能力方面存在的感知差距。Reddit 上的一則有見地的評論指出，許多 LLM 缺乏 MCP 知識可能歸因於其訓練數據的截止日期，通常早於 MCP 等較新協定的廣泛採用和記錄 24。這意味著原生 MCP 支援可能是未來模型訓練和更新中考慮的功能。
  • **第三方 MCP 伺服器實作：**儘管 Gemini 本身明顯缺乏原生 MCP 支援，但一個值得注意的趨勢是出現了幾個旨在彌合 Gemini 和 MCP 生態系統之間差距的第三方專案和倡議。這些實作主要採用 MCP 伺服器的形式，這些伺服器充當中介，使 MCP 相容的客戶端能夠與 Google 的 Gemini API 交互。
  • **mcp-server-gemini：**這個託管在 GitHub 上的開放原始碼專案提供了一個具體的範例，說明了專為 Google 的 Gemini API 設計的 MCP 伺服器實作 25。這個伺服器充當關鍵組件，允許 MCP 感知的應用程式（例如 Anthropic 的 Claude Desktop）利用 Gemini 模型的強大功能。
  • **主要功能：**mcp-server-gemini 擁有多項重要功能，包括完全支援 MCP 協定，從而實現與 MCP 客戶端的全面交互。它還提供即時回應串流，從而提供更具互動性和流暢的使用者體驗。實作了安全處理 Gemini API 金鑰的功能，以確保使用者憑證的機密性。此外，伺服器還提供了配置模型參數的選項，讓使用者可以控制溫度和最大輸出 token 等方面。該實作使用 TypeScript 編寫，TypeScript 是 JavaScript 的強型別超集，以其可擴展性和可維護性而聞名 25。
  • **功能：**此伺服器的主要功能是充當客戶端（例如 Claude Desktop）使用的 MCP 協定與 Google 的 Gemini 原生 API 之間的翻譯器或適配器。當客戶端向伺服器發送 MCP 請求時，伺服器會解釋該請求，將其翻譯成 Gemini API 可以理解的格式，然後將其轉發到 Google 的基礎架構。收到來自 Gemini API 的回應後，伺服器會根據 MCP 協定格式化該回應，然後將其發送回原始客戶端 25。
  • **mcp-gemini-tutorial：**另一個重要的專案是 mcp-gemini-tutorial，這是一個提供關於如何建構可以與 Google 的 Gemini 2.0 模型交互的 MCP 伺服器的全面教學的儲存庫 10。本教學對於希望建立自己的與 Gemini 的客製化 MCP 整合的開發人員來說，是一個寶貴的資源。
  • **重點：**本教學的主要重點是指導開發人員完成建構公開特定工具的完整 MCP 伺服器的過程。教學中提供的範例展示了 Gemini 與 Brave Search API 的整合，使 MCP 伺服器能夠提供一般網路搜尋和本地商家搜尋等功能，然後任何相容的 MCP 客戶端都可以利用這些功能與 Gemini 交互 10。
  • **第三方伺服器如何充當中介：**這些第三方 MCP 伺服器充當重要的中介或適配器，有效地實現了 MCP 相容的客戶端與可能採用不同底層通訊協定的 Gemini API 之間的通訊 25。交互序列通常涉及 MCP 客戶端（例如 Claude Desktop）啟動一個根據 MCP 協定格式化的請求並將其發送到指定的 MCP 伺服器。收到 MCP 請求後，伺服器的邏輯旨在解釋請求的意圖並將其翻譯成對應的 Google Gemini API 調用，並遵守 Gemini 服務預期的特定要求和格式。然後，伺服器透過網路將此翻譯後的請求傳輸到 Google 的 Gemini API 端點。一旦 Gemini API 處理了該請求，它就會將回應返回給 MCP 伺服器，通常採用 Gemini API 特有的格式。MCP 伺服器執行的關鍵步驟是將從 Gemini API 收到的回應重新格式化為符合模型上下文協定的規範。這確保了回應採用標準化的格式，原始 MCP 客戶端可以輕鬆理解和處理。最後，MCP 伺服器將此 MCP 格式化的回應發送回等待的客戶端，完成通訊週期並允許客戶端應用程式透過標準化的 MCP 介面利用從 Gemini 模型獲得的結果。
    **潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**Google 的 Gemini 的第三方 MCP 伺服器實作的出現和積極開發強烈表明，開發人員社群對此類整合存在顯著的需求。這表明開發人員認識到即使在 Google 沒有提供官方原生支援的情況下，將標準化的 MCP 框架與 Gemini 的強大功能結合使用的潛在優勢。這些專案的存在突顯了開放 MCP 標準的靈活性和適應性，使其能夠擴展並應用於 Anthropic 最初創建者之外的各種 LLM。現有的第三方 MCP 伺服器針對 Gemini 的主要使用案例是使 Anthropic 的 Claude Desktop 能夠與 Google 的 LLM 交互，這指向了 AI 領域一個有趣的潛在情境。這表明使用者可能希望在單個統一的 MCP 相容環境中策略性地結合使用來自競爭供應商的不同 LLM 的優勢和功能。例如，使用者可能偏好 Claude 的使用者介面或特定功能，同時希望利用 Gemini 的推理或多模態能力來完成某些任務。MCP 促進了這種跨平台 LLM 的使用。需要部署一個單獨的 MCP 伺服器來促進 MCP 客戶端與 Google Gemini API 之間的通訊，這強烈暗示 Gemini 的原生 API 並不固有地遵守模型上下文協定定義的規範和標準。這種缺乏直接 MCP 相容性意味著希望將 Gemini 與基於 MCP 的應用程式或工作流程整合的開發人員目前需要依賴這些中介伺服器解決方案來處理兩個不同協定之間請求和回應的翻譯和格式化。這種對第三方伺服器的依賴在整合過程中引入了額外的複雜性和潛在的依賴性。

5. 使用案例與範例

  • **透過 MCP 增強功能：**透過有效地利用 MCP 伺服器作為中介，Google 的 Gemini 可以潛在地存取更廣泛的外部工具和數據源，從而顯著擴展其能力和功能，超越其在訓練期間獲得的固有知識和技能 4。
  • **即時數據存取：**MCP 伺服器可以專門設計用於使 Gemini 能夠從各種來源（包括即時資料庫、動態 API 和其他即時數據流）檢索最新的資訊。此功能將使 Gemini 能夠克服影響大多數 LLM 的固有知識截止限制，確保其回應和操作基於最新的可用資訊 4。
  • **與特定應用程式的交互：**可以開發專用的 MCP 伺服器，以促進 Gemini 與各種特定應用程式和服務之間的無縫交互。例如，可以創建伺服器以允許 Gemini 與使用者日曆交互以安排約會、管理電子郵件客戶端以發送和接收消息、存取客戶關係管理 (CRM) 系統以檢索客戶數據或與開發環境整合以協助程式碼編寫任務 1。
  • **自動化工作流程：**MCP 的標準化性質可以顯著促進涉及 Gemini 的複雜和自動化多步驟工作流程的創建。在這種情境下，Gemini 可以自主地利用透過各種 MCP 伺服器公開的一系列不同的工具和資源，以最小的人為干預實現複雜的目標 4。例如，可以指示 Gemini 研究一個主題、總結研究結果、起草電子郵件並安排後續會議，所有這些都透過與不同 MCP 伺服器的交互來協調。
  • **研究資料範例：**mcp-gemini-tutorial 提供了一個具體的範例，說明如何使用 MCP 伺服器將 Google 的 Gemini 與 Brave Search API 整合 10。此整合使 Gemini 模型在透過 MCP 客戶端收到使用者提示時，能夠使用 Brave Search 的功能執行一般網路搜尋和本地商家搜尋。這展示了 MCP 在將 Gemini 的資訊檢索能力擴展到其內部知識庫之外的實際應用。mcp-server-gemini 專案允許 Anthropic 的 Claude Desktop 與 Gemini 交互 25，這表明了一個使用案例，使用者可能希望在單個 MCP 啟用的環境中利用不同 LLM 的優勢。例如，使用者可能因其特定功能或介面而使用 Claude，同時利用 Gemini 的推理能力來處理某些類型的查詢，所有這些都透過 MCP 連接進行。
  • **使用者體驗與討論：**在 Reddit 等平台上的討論揭示了使用者體驗，並突顯了人們認為 Google 的 Gemini 需要改進記憶體管理。一些使用者對 Gemini 內建的「已儲存資訊」功能的限制表示沮喪，並表達了對 MCP 支援的渴望，並將其與其他 LLM（如 Claude）透過 MCP 伺服器提供的更靈活和有效的記憶體管理功能進行比較 23。這表明使用者驅動的需求，希望在 Gemini 中加入類似 MCP 的功能，以增強個人化和上下文感知能力。一位使用者特別提到了他們使用 MCP 記憶體伺服器與 Claude 有效管理個人資訊並獲得量身定制建議的積極體驗，這暗示了一個有價值的用例，如果 Gemini 提供 MCP 支援，則可能可以複製該用例 23。這突顯了 MCP 在使與 Gemini 的交互更具個人化和上下文感知方面的潛力。
    **潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**使用者對於 Google 的 Gemini 中類似 MCP 的記憶體管理功能的明確需求表明，Google 原生處理使用者特定資訊和偏好的方法可能無法完全滿足所有使用者的需求，尤其是那些熟悉其他 LLM 生態系統中基於 MCP 的記憶體解決方案的靈活性和有效性的人。這表明 Gemini 可以透過採用或提供更強大和標準化的機制來管理使用者上下文（可能從 MCP 的原則中汲取靈感）來獲益。透過 MCP 伺服器將 Gemini 與 Brave Search API 整合的實際範例有效地展示了創建高度專業化的 AI 代理的潛力，這些代理可以無縫地結合強大的 LLM（如 Gemini 的推理能力）和外部工具（如 Brave Search 的搜尋能力）提供的特定功能。在這種情況下，Gemini 理解和處理自然語言的能力透過 Brave Search 從互聯網檢索資訊的能力得到增強，從而產生了一個更通用且能夠執行資訊檢索任務的 AI 代理。這突顯了 MCP 在促進 LLM 的優勢（Gemini 的推理能力）和外部工具的優勢（Brave Search 的搜尋能力）之間實現協同合作方面的作用。mcp-server-gemini 專案使 Anthropic 的 Claude Desktop（競爭對手的產品）能夠透過 MCP 協定存取和利用 Google 的 Gemini 的功能，這指向了 AI 領域一個新興的趨勢：未來可能具有更大的互操作性以及使用者能夠選擇和組合最適合特定任務的 LLM（無論其原始供應商如何）的能力。標準化的協定（如 MCP）可以在促進這種多 LLM 生態系統方面發揮關鍵作用，使使用者能夠在統一的框架內無縫地利用不同模型的獨特優勢。

6. Google 的 Gemini 原生整合方法

  • **函數呼叫：**Google 的 Gemini API 原生支援稱為函數呼叫的功能，這為開發人員提供了一種直接且整合的機制，將 Gemini 模型與外部工具和應用程式介面 (API) 連接起來 28。此功能使模型能夠超越簡單地產生文本回應，而是理解何時調用特定函數或與外部系統交互以滿足使用者的請求會更有益。當使用函數呼叫時，Gemini 模型會分析使用者的提示，如果它確定外部函數呼叫有助於處理該請求，則它不會以自然語言答案回應，而是以結構化的 JSON 物件回應。此 JSON 物件指定應調用的函數名稱以及執行該函數所需的必要參數 28。Gemini API 中的函數呼叫服務於三個主要使用案例：
  • **增強知識：**它使 Gemini 能夠存取來自外部來源（如資料庫、API 和知識庫）的最新資訊，有效地擴展其知識範圍，使其超出其訓練數據 28。
  • **擴展功能：**它允許 Gemini 利用外部工具執行模型本身固有能力之外的計算或存取專門功能，例如使用計算器進行複雜的數學運算或創建圖表和視覺化 28。
  • **執行動作：**它提供了一種方式，使 Gemini 能夠使用 API 與外部系統交互，代表使用者執行現實世界的動作，例如安排約會、創建發票、發送電子郵件或控制智慧家庭設備 28。 這種原生函數呼叫功能為開發人員提供了一種直接且可能更緊密集成的方式來擴展 Gemini 的功能，而無需依賴外部標準化的協定（如 MCP）。
  • **與 Google Workspace 應用程式的整合：**Gemini 與 Google Workspace 套件中的各種應用程式（如 Gmail、Google 文件和 Google 雲端硬碟）擁有深度且無縫的整合 18。這種整合允許使用者直接存取和檢索儲存在這些服務中的內容的資訊，並從 Gemini 獲得快速、上下文相關的回應。此外，這種整合還擴展到其他熱門的 Google 服務，讓使用者可以連接其 YouTube Music 帳戶以直接透過 Gemini 播放音樂，並存取 Google 地圖的位置資訊和功能 22。對於主要依賴 Google 服務的使用者來說，Google 生態系統內這種緊密的整合提供了一種方便且有效的方式來利用 Gemini 的強大功能來存取和交互其數據和工作流程。
  • **Google Cloud 中的 Gemini：**Google Cloud Platform (GCP) 提供了一系列工具和服務，這些工具和服務專門設計用於在企業級應用程式和工作流程中利用 Gemini 模型的先進功能進行整合 21。
  • **應用程式整合：**GCP 的應用程式整合服務結合了 Gemini，以協助開發人員創建和建構各種系統和應用程式之間的複雜整合。此協助透過使用自然語言陳述或提示來提供，允許開發人員以簡單的英語描述他們所需的整合邏輯，然後 Gemini 會將其翻譯成功能性整合工作流程，而無需進行最少的手動配置 29。
  • **Gemini 程式碼輔助：**這套 AI 驅動的工具旨在為開發人員在整個軟體開發生命週期中提供智慧輔助。透過利用 Gemini 模型，程式碼輔助可以幫助開發人員更有效率地編寫程式碼、調用和檢索外部來源的資訊，並總體簡化應用程式開發過程 21。
  • **資料庫中的 Gemini：**此產品提供專為管理和交互 Google Cloud 環境中的資料庫而量身定制的 AI 輔助功能。它使使用者能夠利用自然語言查詢來管理其數據、產生 SQL 查詢並優化資料庫效能，從而使資料庫交互更加直觀和高效 21。
  • **Gemini 應用程式與擴充功能：**Gemini 應用程式本身具有與其他服務（稱為「應用程式」）交互的能力，以為使用者提供更實用且上下文相關的回應 22。例如，Gemini 應用程式可以連接到提供即時航班和飯店預訂資訊的服務，以協助進行客製化的旅行規劃，或與 Google 地圖整合以提供附近興趣點的位置資訊。基於函數呼叫的概念，Google 還推出了開發人員可以原生存取和使用的自訂工具的功能 32。這使得可以創建高度專業化的功能，模型可以根據需求調用這些功能，從而實現廣泛的使用案例，例如安排約會、管理特定應用程式內的複雜工作流程以及根據使用者需求執行上下文相關的動作。
    **潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**Google 在其自身生態系統內開發和提供一套全面的原生整合功能（包括函數呼叫、與 Google Workspace 的深度整合以及 Google Cloud 內的專用服務）的策略性重點強烈暗示了其為主要在 Google 環境中工作的使用者和開發人員提供緊密控制和優化的整合解決方案的刻意方法。這種策略可能會降低 Google 在其核心 Gemini 模型中完全採用和原生支援外部標準化工作（如 MCP）的直接動機。Gemini API 中函數呼叫功能的可用性提供了一種直接且可能更緊密控制和優化的機制，供開發人員透過將其與外部工具和 API 連接來擴展 Gemini 的功能。對於那些專門針對 Gemini 平台的開發人員來說，這種原生方法提供了簡化的開發體驗，與依賴中介的第三方 MCP 伺服器解決方案相比，可能在效能和易用性方面具有優勢。Gemini 與 Google Workspace 應用程式套件的深度和無縫整合為大量依賴 Google 生態系統的使用者和組織提供了顯著的優勢。這種緊密的結合允許無摩擦地存取和利用儲存在這些服務中的資訊，從而提高生產力並簡化工作流程。然而，這種對內部整合的強烈重視也可能為主要在 Google 生態系統之外運作並依賴其他平台和服務來處理其數據和工作流程的使用者造成潛在的障礙或不太理想的體驗。

7. 使用 MCP 搭配 Gemini 的挑戰與限制

  • **依賴第三方伺服器：**目前，啟用 MCP 相容客戶端與 Google 的 Gemini 之間交互的主要方法在很大程度上依賴於第三方 MCP 伺服器實作的開發和維護 6。這種依賴性帶來了幾個潛在的挑戰，包括根據特定伺服器實作及其維護者的不同，可靠性和穩定性可能有所不同。此外，不同第三方伺服器對 MCP 協定的支援完整性可能不同，從而限制了 Gemini 整合可用的全範圍 MCP 功能。當使用第三方軟體時，安全性考量也至關重要，因為這些伺服器通常處理敏感資訊，例如存取 Gemini 模型所需的 API 金鑰 25。使用者需要仔細評估這些第三方實作的安全實務和可信度，以降低與憑證洩露或未經授權的數據存取相關的潛在風險。
  • **Gemini 與 MCP 的演進性質：**Google 的 Gemini 模型和模型上下文協定 (MCP) 都是相對較新且快速發展的技術 6。這種持續的發展意味著底層 Gemini API 和 MCP 規範可能會發生變更和更新。此類修改可能會導致相容性問題，或需要對第三方 MCP 伺服器實作進行持續的調整和更新以維持功能。Google 對其 Gemini 模型缺乏官方的直接 MCP 支援可能會導致採用速度較慢，並且專門針對這兩種技術整合的官方資源、文件和社群支援有限。這可能會使嘗試將 MCP 與 Gemini 結合使用的使用者在疑難排解和開發方面遇到更多挑戰。
  • **潛在的碎片化：**雖然 MCP 的主要目標是建立 AI 整合的標準化協定，但 MCP 生態系統內存在潛在的碎片化風險 6。不同的開發人員或組織可能會創建自己的協定變體或擴展，導致不同 MCP 實作之間的不一致性和互操作性問題。這可能會阻礙本應遵守相同標準的各種 AI 模型和工具之間上下文和功能的無縫交換。
  • **學習曲線與技術技能：**設定、配置和有效利用 MCP 伺服器和客戶端通常需要一定的技術專業知識和對軟體開發概念的熟悉程度 3。這種技術學習曲線可能會成為非技術人員或偏好更開箱即用整合解決方案的使用者的入門門檻。
  • **MCP 本身的限制：**作為一項相對較新的技術，於 2024 年底推出，模型上下文協定 (MCP) 仍處於發展的早期階段，可能存在固有的技術限制或需要進一步開發和完善的領域 6。例如，該協定在支援處理遠端 MCP 伺服器和跨不同系統實作先進的身份驗證方法方面仍在不斷發展 4。此外，MCP 在其目前的規範中並未明確處理整合的某些方面，例如最佳化管理外部服務施加的 API 速率限制、各種端點的身份驗證機制標準化或強制執行統一的錯誤處理框架。這些責任通常留給個別整合提供者來實作 33。
  • **與 Google 原生方法的比較：**Google 的 Gemini 原生整合方法，如函數呼叫和 Google Cloud 生態系統內的各種整合，提供了對 Gemini 如何與外部工具和數據源交互的潛在更緊密的整合和更直接的控制。這些原生方法由 Google 建構和維護，這可能轉化為在 Google 環境中更好的效能、可靠性和支援。然而，這些原生方法可能無法提供與 MCP 旨在提供的跨不同 LLM 生態系統的相同程度的標準化和互操作性。雖然 Google 的解決方案針對 Gemini 和 Google 生態系統進行了優化，但 MCP 致力於成為一個更通用的協定，可以被各種 AI 模型和平台採用，從而為開發人員提供更大的靈活性和選擇。
    **潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**目前對 Gemini 的第三方 MCP 伺服器的依賴，相較於原生內建於 Gemini 模型中的 MCP 支援，引入了一層間接性和潛在的不穩定性。這突顯了採用社群驅動的開放原始碼解決方案（提供靈活性和快速創新）與依賴官方供應商支援（通常提供更高的穩定性和長期可維護性）之間固有的權衡。Gemini 和 MCP 都在快速發展和不斷演進，這需要持續的努力來確保相容性並維持它們之間任何整合工作的功能。這種動態性質突顯了掌握這兩種技術的最新更新和變更的重要性，並準備好根據需要調整和調整整合策略。MCP 生態系統內潛在的碎片化，不同的實作可能會偏離核心標準或引入專有擴充功能，這對實現各種 AI 模型和工具之間無縫互操作性的總體目標構成了重大挑戰。這種風險突顯了強大的社群治理、清晰全面的文件以及嚴格遵守核心 MCP 規範對於防止出現可能破壞該協定預期優勢的不相容版本至關重要。

8. 結論與未來展望

  • **目前 MCP 在 Gemini 中的使用情況：**根據現有的研究，Google 的 Gemini 目前似乎沒有提供對模型上下文協定 (MCP) 的原生內建支援。這意味著 MCP 客戶端無法直接與 Gemini 通訊，而必須依賴中介解決方案。然而，一個活躍的開發人員社群已介入解決此差距，創建了第三方 MCP 伺服器實作，作為 MCP 相容應用程式與 Google Gemini API 之間的橋樑。這些伺服器負責處理兩個不同協定之間請求和回應的翻譯工作。
  • **Gemini 未來採用 MCP 的潛力：**考慮到開放標準（如 MCP）在促進互操作性、簡化 AI 整合和促進更模組化的 AI 生態系統方面的眾多優勢，Google 未來可能會考慮在其 Gemini 模型的後續版本中加入對 MCP 的原生支援。越來越多需要與各種外部工具和數據源無縫交互的複雜 AI 代理的發展趨勢，可能會進一步推動包括 Google 在內的 AI 領域主要參與者採用標準化協定（如 MCP）。然而，Google 對其自身原生整合解決方案（如函數呼叫及其在 Google Cloud 和 Workspace 生態系統中的廣泛整合）的強烈投資和關注可能會影響其採用外部標準的方法。
  • **對 AI 生態系統的更廣泛影響：**標準化協定（如 MCP）的開發和廣泛採用對於人工智慧生態系統的持續成長和成熟至關重要。這些標準在促進更開放、更模組化且最終更具互操作性的 AI 創新環境方面發揮著至關重要的作用。標準化工作有可能顯著降低將不同 AI 模型與大量工具和數據源整合的複雜性，從而降低更廣泛的開發人員和組織的入門門檻，並加速整個領域的創新步伐。增強的安全性以及改進的程式碼可重用性也是這種標準化的關鍵優勢。展望未來，AI 應用程式開發的未來可能涉及特定於供應商的整合解決方案（針對特定平台和生態系統進行了優化）和開放標準（如 MCP）之間的動態交互作用，以滿足生態系統內不同的需求和偏好。
    **潛在模式、因果關係與更廣泛的影響：**LLM 整合的未來發展可能涉及主要技術公司（如 Google）提供的專有解決方案與開放的社群驅動標準（如 MCP）之間的微妙平衡。最有效的方法可能不是一刀切的解決方案，而是兩者的策略性組合，最佳選擇取決於特定的使用案例、與其他系統的所需互操作性水平以及所涉及的開發人員和組織的策略優先事項。MCP 等協定的廣泛成功和採用，可能包括主要 LLM 提供者（如 Google）最終的原生支援，可能會對整個 AI 領域產生深遠的影響。透過顯著簡化 AI 模型與外部資源的整合過程，MCP 可以降低更廣泛的開發人員和組織的入門門檻，從而促進更具競爭力和創新性的環境，重點從整合複雜性轉向開發新穎且具有影響力的 AI 應用程式。大型語言模型核心能力的持續進步，加上類似 MCP 的標準化整合協定的同步發展和完善，對於釋放人工智慧的全部潛力並構建真正智慧且通用的 AI 代理至關重要，這些代理可以有效地與現實世界互動、存取和處理來自不同來源的資訊，並最終為廣泛的應用程式提供更有意義和更具影響力的解決方案。這兩個領域的持續進展對於實現 AI 的變革潛力至關重要。

報告重要表格：

  1. **Gemini 模型比較：**本表將納入第 3 節（「Google Gemini：架構與功能」），並將總結不同 Gemini 模型（Ultra、Pro、Flash、Nano）的主要功能和預期用途。
功能Gemini UltraGemini ProGemini FlashGemini Nano
預期用途高度複雜任務、進階研究廣泛任務、通用用途快速回應、成本敏感型應用程式裝置端任務、行動應用程式
功能最強大、進階推理、多模態平衡效能、多模態、整合至 Gemini 應用程式輕量級、高效、多模態小尺寸、適用於邊緣裝置的高效能
架構基於 Transformer，較新版本可能採用 MoE基於 Transformer，較新版本可能採用 MoE基於 Transformer，可能使用知識蒸餾基於 Transformer，從較大型模型蒸餾而來
上下文窗口高達 100 萬個 token (v1.5) 及以上高達 100 萬個 token (v1.5) 及以上大型上下文窗口（確切大小可能因版本而異）較小的上下文窗口（具體大小因版本而異）
  1. **第三方 Gemini MCP 伺服器的主要功能：**本表將納入第 4 節（「Gemini 與 MCP 的交集」），並將總結 mcp-server-gemini 等專案提供的主要功能。
功能mcp-server-geminimcp-gemini-tutorial
主要目標使 Claude Desktop 能夠透過 MCP 使用 Google Gemini展示如何使用 Gemini 2.0 建構 MCP 伺服器
MCP 協定支援完整可能部分（專注於展示的工具）
即時串流是未明確提及
API 金鑰處理透過環境變數安全處理透過 .env 檔案安全處理
可配置的參數是可能僅限於展示的工具
實作語言TypeScriptTypeScript
範例整合Claude DesktopBrave Search (網路搜尋、本地搜尋)

結論

目前，Google 的 Gemini 並未提供對模型上下文協定 (MCP) 的原生支援。然而，第三方社群已積極開發 MCP 伺服器實作，以彌合 MCP 相容應用程式與 Gemini API 之間的差距。這些第三方解決方案充當重要的中介，翻譯請求和回應。展望未來，雖然 Google 可能會考慮在其 Gemini 模型中加入原生 MCP 支援，但其對自身原生整合解決方案的強烈關注可能會影響其採用外部標準的方法。無論如何，標準化協定（如 MCP）對於促進更開放和可互操作的 AI 生態系統至關重要，並可能在 AI 應用程式開發的未來中發揮關鍵作用。

引用的著作

  1. What Is the Model Context Protocol (MCP) and How It Works, 檢索日期：4月 1, 2025， https://www.descope.com/learn/post/mcp
  2. Google Gemini – Artificial Intelligence – Guides at University of North Texas, 檢索日期：4月 1, 2025， https://guides.library.unt.edu/artificial-intelligence/gemini
  3. What is MCP (Model Context Protocol) and how it works – Logto blog, 檢索日期：4月 1, 2025， https://blog.logto.io/what-is-mcp
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  5. What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work – Norah Sakal, 檢索日期：4月 1, 2025， https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/
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  7. Model Context Protocol (MCP) – Anthropic, 檢索日期：4月 1, 2025， https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp
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