MCP(Model Context Protocol)

MCP 是什麼?

MCP,全名為 Model Context Protocol,中文為模型上下文協定。即為統一 LLM 模型與其他外部服務通訊的協定,讓 Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini 等各種大語言模型都能透過一樣的標準化規則使用其他服務。

MCP 能協助什麼?

透過 MCP,LLM 不再只是會說話的聊天機器人,而是「實際執行任務」的智慧工作夥伴

即時連接外部資料源

  • 存取資料庫

  • 讀取檔案系統

  • 串接雲端服務

主動調用工具

  • 執行程式碼

  • 操作應用程式


MCP 的運作原理

MCP 的運作原理如下圖所示,分為:

區塊
說明

使用者端 (Frontend)

使用者透過 UI 或 SDK 發出指令

AI 模型層

LLM 呼叫 MCP Client 以標準化格式與外部工具互動

協定層 (MCP)

使用 JSON-RPC 2.0 定義工具介面、Schema 驗證與串流傳輸 JSON-RPC 2.0 是一種通訊協定,要傳遞的資訊將以 JSON 格式定義「請求與回應」的結構,讓 LLM 能使用相同的語言與各種程式溝通。

MCP Servers

接收模型請求並與實際工具或資料系統互動 除了自行架設 MCP Servers 服務外,您也可以透過 Remote MCP 服務,串聯 LLM 與其他服務。

外部系統

各種真實世界的資源:資料庫、API、Git、檔案系統等

MCP 運作流程圖示

透過這樣的流程,LLM 就能夠使用統一的語言,與外部各種程式互動,幫助您完成原本需要人工動手操作的工程。

MCP 使用案例

案例一:透過 MCP 整理 Google Drive 檔案—文件搜尋及摘要

透過自然語言告知 LLM 任務內容:

幫我找出 Google Drive 中所有關於『2024 年度預算』的文件,並整理成摘要報告

LLM 將根據您的需求,自動判斷需要調用的 MCP 工具,如: search_files 工具

MCP 運作流程:

AI 實際執行動作:

  1. 🔍 搜尋包含「2024年度預算」關鍵字的文件

  2. 📄 讀取找到的 5 個文件內容

  3. 🧠 分析各文件重點

  4. 📊 生成統整摘要報告

  5. 💡 提供預算分析建議

使用者得到的結果:

找到 5 個相關文件:

1. 【2024年度預算提案.docx】
   - 總預算: NT$ 50,000,000
   - 主要項目: 人事成本 60%、營運成本 25%、研發 15%
   
2. 【Q1預算執行報告.xlsx】
   - 執行率: 92%
   - 超支項目: 行銷費用 +8%
   
3. 【預算修正案_v2.pdf】
   - 調整建議: 增加研發預算 10%
   
... (其他文件摘要)

案例二:透過 MCP 串聯 Google Sheet、Slack—排程產生每周報表,傳送至群組

LLM 可以透過 MCP 串聯多個外部服務工具,流程如下圖所示:

透過排程服務每週觸發 LLM 執行相同查詢任務內容:

LLM 將根據您的需求,自動判斷需要調用的 MCP 工具,如: search_sheetquery_sheet 工具

AI 助理每週處理流程:

  1. 🔍 搜尋「銷售資料」試算表

  2. 📄 讀取試算表數值內容

  3. 📊 根據需求生成統整摘要報告,如:平均營收、同期比較成長幅度等

  4. 💡 自動發送彙整結果至 Slack 頻道內


MCP 的核心價值

🧠 LLM 提供智慧

  • 理解自然語言

  • 推理與決策

  • 知識整合

  • 創意生成

  • 異常偵測

  • 預測分析

📡 MCP 提供能力

  • 連接各種工具

  • 執行實際操作

  • 跨系統整合

  • 安全可靠

  • 標準化通訊

由 LLM 與工具合作,讓 LLM 從「只會說」到「會做事」,成為能理解、思考、執行的全能工作夥伴。


MaiAgent MCP 整合優勢

支援多種網路協定

MaiAgent MCP 提供多種網路協定支援,確保在不同應用場景下都能實現高效、穩定的通訊連接。透過靈活的協定選擇機制,系統能夠根據實際需求自動選用最適合的傳輸方式,為企業提供最佳的整合體驗。

協定名稱
通訊方向
連線類型
MaiAgent 是否支援

標準 HTTP/HTTPS

雙向(請求/回應)

短連線

Streamable HTTP

雙向

可長可短

WebSocket (WS/WSS)

雙向串流

長連線(持久)

SSE

單向串流(伺服器→客戶端)

長連線

Unix Domain Socket

雙向

長連線(本地)

Named Pipe

雙向

長連線(本地)

Stdio

雙向

持久(程序生命週期)

圖形介面快速整合

MaiAgent 提供直觀的圖形化介面,讓您無需撰寫程式碼即可快速整合 MCP 工具。圖形介面提供環境變數、參數欄位,您可以直接輸入您需要的參數設定,系統將會自動讀取並套用至 MCP 工具。

如何建立 MCP 工具,請參考:使用者手冊—建立 MCP 工具

有了以上 MaiAgent 提供的服務,您可以自由選擇企業內需要的協定,並快速整合進 MaiAgent 的系統,透過 MaiAgent 整體系統服務,打造您專屬的智慧 AI 助理

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