由 Anthropic 公司主導開發的模型上下文協議（MCP）已成為開放標準，旨在簡化 AI Agent 與外部工具的整合，就像 AI Agent 的 USB-C，透過標準化連接層提升應用程式的互通性，並已獲 OpenAI、Google DeepMind 等大廠採用。
人工智慧（AI）領域不斷發展，AI Agent（人工智慧代理）的開發正邁向標準化里程碑。由 Anthropic 公司主導推出的模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）已在業界獲得廣泛採用，目標是簡化 AI 模型與外部工具、資料來源的整合，提升 AI 應用的互通性。這個於 2024 年 11 月發布的協議，現已捐贈給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation，成為開放標準。
過去，將 AI Agent（指能夠自主感知環境、做出決策並執行任務的人工智慧程式）連接到外部工具，通常需要為每個應用客製化工程。MCP 旨在解決此痛點，提供一個統一的介面標準，正如文章中將其比喻為「AI Agent 的通用序列匯流排丙型（USB-C）」。MCP 本身不提升大型語言模型（LLM）的智慧，而是透過標準化連接層，讓 AI Agent 能更順暢地與各種工具、資料和服務互動，實現「一套協議，適用所有代理，連接任何工具」的願景。
MCP 的協議框架包含三大核心元件：MCP Host（實體 AI 應用或代理）、MCP Client（Host 內部負責執行 MCP 協議的元件），以及 MCP Server（外部服務，以 MCP 格式提供功能）。透過 JSON-RPC 訊息，MCP Client 能選擇 MCP Server 所提供的工具，發出結構化請求並接收結構化回應。這種標準化的機制，使得 AI Agent 的工具層更具模組化與重用性，也方便開發者在不同 LLM 供應商之間切換。目前，OpenAI、Google DeepMind 和微軟等業界巨頭都已採用 MCP 協議。
儘管 MCP 帶來諸多優勢，但也存在潛在的挑戰。例如，當 MCP Server 宣傳大量工具時，可能會在代理啟動時消耗大量的上下文視窗（context window）Token（大型語言模型處理輸入資訊的基本單位），導致「上下文膨脹」。為此，業界發展出「Agent Skills」模式，僅在執行特定任務時載入相關工具，以優化效率。
高德納諮詢公司（Gartner）預測，至 2026 年，75% 的 API 閘道供應商將內建 MCP 功能，這顯示 MCP 正快速成為 AI 基礎設施層的標準。Hackernoon 報導強調，對於 AI Agent 開發者而言，理解並掌握 MCP 協議已是如今的關鍵能力。 MCP 解決了 AI Agent 的整合問題，使其工具元件具可組合性和可重用性，促使 AI 生態系統的效益最大化。