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MCP 模型上下文協議

什麼是模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP)?

模型上下文協議 (MCP) 是一個開放的協議，由 Anthropic 公司發起並開源。它的主要目的是為了讓大型語言模型 (LLMs) 的應用程式，能夠更無縫地整合外部的資料來源和工具。

您可以將 MCP 想像成 AI 應用程式的 USB-C 連接埠。就像 USB-C 提供了一個標準化的方式，讓您的裝置可以連接各種週邊設備和配件一樣，MCP 也提供了一個標準化的方法，讓 AI 模型可以連接到不同的資料來源和工具。

為什麼需要模型上下文協議 (MCP)?

在過去，AI 系統在與外部資料互動時，常常面臨整合上的挑戰。不同的資料來源和工具可能有不同的格式和介面，導致 AI 應用程式開發者需要花費大量的精力來處理這些差異，才能讓 AI 模型有效地利用外部資訊。

MCP 的出現，就是為了打破這種資訊孤島，並簡化整合過程。透過採用 MCP，開發者可以更專注於構建更智慧、更具擴展性的 AI 解決方案，而無需被碎片化的系統整合問題所困擾。

MCPs explained (and how to build one)

模型上下文協議 (MCP) 的主要特點和優勢：

  • 開放標準 (Open Standard): MCP 是一個開放協議，意味著任何人都可以免費使用、貢獻和改進它。這有助於促進社群協作和創新。
  • 標準化整合 (Standardized Integration): MCP 定義了一套標準化的方法，讓應用程式可以向 LLMs 提供上下文資訊。這使得不同來源的資料和工具可以更容易地與 AI 模型協作。
  • 雙向連接 (Two-way Connection): MCP 支援資料來源和 AI 工具之間的雙向通訊，讓 AI 系統不僅可以讀取外部資料，還可以與外部工具互動，執行任務。
  • 提升效能和效率 (Enhanced Performance and Efficiency): 透過更有效地利用外部資料，MCP 可以幫助 LLMs 產生更準確、更相關的回應，並支援開發更自主和智能的 AI 系統。
  • 促進 AI 代理的發展 (Supports AI Agent Development): MCP 有助於開發能夠代表使用者執行任務的 AI 代理，因為它允許 AI 系統跨不同的工具和資料集保持上下文。

總結來說，模型上下文協議 (MCP) 的重要性在於：

它為 AI 模型與外部世界建立連接，提供了一個通用、標準化、且開放的橋樑。這將極大地簡化 AI 應用程式的開發，並加速更強大、更實用的 AI 系統的發展。

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參考資料：