# 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** <a href="#ji-shi-lian-jie-wai-bu-zi-liao-yuan" id="ji-shi-lian-jie-wai-bu-zi-liao-yuan"></a>

* 存取資料庫
* 讀取檔案系統
* 串接雲端服務

#### **主動調用工具** <a href="#zhu-dong-diao-yong-gong-ju" id="zhu-dong-diao-yong-gong-ju"></a>

* 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)**       | <p>使用 <code>JSON-RPC 2.0</code> 定義工具介面、Schema 驗證與串流傳輸<br><code>JSON-RPC 2.0</code> 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。</p> |
| **MCP Servers**     | <p>接收模型請求並與實際工具或資料系統互動<br>除了自行架設 MCP Servers 服務外，您也可以透過<a href="/pages/WiuUtXf5a8qx3OIw2vUY"> Remote MCP 服務</a>，串聯 LLM 與其他服務。</p>                  |
| **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

<figure><img src="/files/8mIP827pKPfrJVUlsVEZ" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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:**

<figure><img src="/files/VVSrL24r2YCXuWRRl0bf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**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_sheet` 、`query_sheet` 工具

<figure><img src="/files/LScw51T3Jm9BWVT7vK2y" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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 <a href="#he-xin-jia-zhi-zong-jie" id="he-xin-jia-zhi-zong-jie"></a>

#### 🧠 **LLM 提供智慧** <a href="#llm-ti-gong-zhi-hui" id="llm-ti-gong-zhi-hui"></a>

* 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** <a href="#mcp-ti-gong-neng-li" id="mcp-ti-gong-neng-li"></a>

* 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「<mark style="color:blue;">只會說</mark>」到「<mark style="color:blue;">會做事</mark>」，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。

{% hint style="info" %}
如何建立 MCP 工具，請參考：[使用者手冊—建立 MCP 工具](https://docs.maiagent.ai/tools/setup)
{% endhint %}

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<mark style="color:blue;">智慧 AI 助理</mark>。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.maiagent.ai/tech/advanced-genai-tech/mcp-model-context-protocol.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.