2026-09-08 9 min read -- 次瀏覽

什麼是 MCP？AI 與工具之間的「通用插座」

用白話看懂 Model Context Protocol：為什麼它正在變成 AI 應用的標準接頭。

AI Agent MCP協定Agent 問小墨這篇的內容
MCP 協議示意
MCP：AI 與工具之間的「標準接頭」。

📌 本篇文章重點

  • MCP（Model Context Protocol）是 AI 應用連結外部工具的開放標準，像「AI 版的 USB-C」。
  • 三個核心原語：Tool（工具）、Resource（資源）、Prompt（提示模板）。
  • 讓同樣的工具不必為每個 AI 重寫一遍——寫一次，處處可用。
  • 這篇會帶你架出一個最小 MCP Server 並在 3 分鐘內被 LLM 呼叫到。

一、為什麼這篇值得看？

過去每個 AI 廠商都自有一套接頭，開發者得為每個平台「各寫一個工具」。MCP 想解決的正是這種碎片化：把工具包成標準協定，任何支援 MCP 的客戶端都能插上就用。

Claude、較新的 Agent 開發框架都開始原生支援 MCP。看懂這三個原語，你就能寫出「到處能插」的 AI 工具。

二、核心概念，3 分鐘搞懂

MCP 分兩邊：Server（提供能力的一方，例如「檔案系統工具」）與Client（呼叫能力的一方，例如 Claude Desktop 或你的 Agent）。中間用 JSON-RPC 通訊。

MCP 角色
Agent / Client  ←─MCP─→  你的 MCP Server ──→ 工具（檔案、DB、API）

三個原語：
- Tool     ：可被 LLM 呼叫的函式（如 create_file）
- Resource ：可被讀取的資料（如 get 資料）
- Prompt   ：可重用的提示模板

💡 直覺

把 MCP 想成「插頭＋插座」：Server 是插座，任何 Client 只要長一樣的頭，都能插。你不必再為每家 AI 重寫一遍工具。

三、動手實作：4 步寫出第一個 MCP Server

Step 1

初始化專案

Bash
mkdir my-mcp && cd my-mcp
npm init -y
npm i @modelcontextprotocol/sdk
Step 2

註冊一個 Tool

server.mjs
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({ name: "hello-tools", version: "1.0" });

server.tool(
  "greet",
  "對指定的人打招呼",
  { name: z.string().describe("要打招呼的人名") },
  async ({ name }) => ({ content: [{ type: "text", text: `哈囉，${name}！` }] }),
);

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
Step 3

測試三秒鐘

用官方測試用戶端直接呼叫工具：

Bash
node server.mjs &
npx @modelcontextprotocol/inspector node server.mjs
# 打開 Inspector，輸入 greet(name="WH")，即可看到回覆
Step 4

接進支援 MCP 的客戶端

claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "hello-tools": {
      "command": "node",
      "args": ["/abs/path/to/server.mjs"]
    }
  }
}

四、常見 MCP Server 範例

Server提供能力用途場景
filesystem讀寫本機檔案Agent 整理專案、改設定
githubRepo/Issue/PR 操作開發自動化
sqlite查詢資料庫自然語言查資料
slack發訊息企業協作自動化

五、常見問題（FAQ）

Q1MCP 與 Function Calling 差在哪？

Function Calling 是「某個模型」的呼叫機制；MCP 是「跨模型通用的工具協議」。有了 MCP，換模型不用重寫工具。

Q2Stdio 和 HTTP 傳輸差在哪？

Stdio 走本機子行程，適合桌面工具；HTTP（Streamable HTTP Transport）走網路，適合遠端或伺服器端部署。先學 Stdio 打底即可。

Q3每個 Model 都支援 MCP 嗎？

「懂工具呼叫」是前提，再靠客戶端把 MCP 轉成該模型的工具格式。重點在客戶端（如 Claude Desktop / Agent 框架）支援即可。

總結

MCP 的三原語（Tool / Resource / Prompt）並不難，難的是你先打通「寫一個 Server → 被呼叫」的閉環。這篇的 4 步做完，你就拿到通往整套 AI 工具生態的入場券。

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