MCP 是什麼？從原理到實作，一篇搞懂 Model Context Protocol 的應用關鍵
圖靈學院
科楠
2025-4-28
Model Context Protocol（簡稱 MCP）是近年來為了提升 “多模型協作效率與安全性”而提出的一套架構，尤其在 “生成式 AI 應用、RAG 架構 ”與 “模型鏈（Model Chaining）”中扮演關鍵角色。
以下我們會從 “MCP 的概念 → 架構 → 實現步驟 → 技術要素 → 應用實例” 幫大家梳理：
一、什麼是 Model Context Protocol (MCP)？
MCP 是一種 “標準化協議”，讓多個 AI 模型能在共享任務中交換上下文資訊、維持狀態一致、實現動態記憶與互動調控。
它的核心目標有三個：
1. Context Awareness：讓模型知道「自己在做什麼、為誰做、之前做了什麼」。
2. Modular Coordination：允許多個模型/Agent 像模組一樣互相接手。
3. Trust & Control：保證資料的可控性與追蹤性（特別重要於企業落地應用）。
二、MCP 架構概觀
MCP 通常包含以下幾個核心模組：
三、MCP 如何實現？（落地步驟）
步驟 1：定義 Context 結構
- 設計你模型之間要傳遞的資訊格式（如 JSON-LD、Protobuf）
- 決定要包含的欄位：使用者 ID、任務 ID、時間戳、過往回答、任務階段等等
步驟 2：建置 Context 儲存系統
- 使用 VectorDB（如 Weaviate、Pinecone、FAISS）搭配 RAG
- 或者使用關聯式資料庫紀錄 session 狀態
步驟 3：設計模型呼叫協議（API Wrapper）
- 建立一層 API 包裝，呼叫模型前，自動抓取上下文並送入 prompt
- 呼叫後，自動儲存模型回應與 meta 資訊
步驟 4：引入 Context Router
- 根據任務類型/模型特性，自動切換處理邏輯與交棒（如 LLM → CodeGen → Retrieval）
步驟 5：整合存取控制
- 為每個使用者/模型設計角色權限（誰可以讀/寫哪些 context）
- 可結合 OAuth2 / JWT + Audit Log 實作
四、技術要素（可結合的技術）
五、應用實例（MCP 在哪裡能用）
最後：為什麼 MCP 是未來趨勢？
在未來的 AI 系統中，不是一個大模型搞定所有事，而是一群小模型彼此協作，MCP 就是讓這場「模型合奏」奏得和諧的指揮棒。
它的設計理念像是：「讓每個 AI 模型都變成記得昨天、理解今天、能為明天安排的 “智慧體”」。
