MCP(Model Context Protocol)
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。
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
MCP 的運作原理如下圖所示,分為:
LLM 呼叫 MCP Client 以標準化格式與外部工具互動
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。
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。
各種真實世界的資源:資料庫、API、Git、檔案系統等
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。
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:
使用者得到的結果:
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_sheet 、query_sheet 工具
AI 助理每週處理流程:
📊 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
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
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
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。
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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