模型上下文協定（MCP）的出現
在快速發展的人工智慧領域，一個重大的飛躍是 Anthropic 於 2024 年 11 月推出的模型情境協議 (MCP)。這項創新的開放標準旨在增強大型語言模型 (LLM) 與各種外部資料來源和操作工具的整合。
早期採用和集成
OpenAI 率先採用 MCP 標準，並將其應用於其多種產品，包括 ChatGPT 桌面應用程式和 Agents SDK。 OpenAI 執行長 Sam Altman 對 MCP 的潛力表示興奮，他說：
人們喜歡 MCP，我們很高興在我們的產品中添加支援。今天可在代理 SDK 中使用，並且即將推出對 chatgpt 桌面應用程式 + 響應 api 的支援！
— 山姆·奧爾特曼 (@sama) 2025 年 3 月 26 日
不斷擴展的開發者工俱生態系統
許多開發工具，例如Zed、Replit、Windsurf、Cursor和 VSCode，都已整合 MCP 框架，以顯著增強其功能和使用者體驗。
Google 加入 MCP 革命
最近，Google宣布了支持 MCP 標準的意圖。 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 在平台 X 的一篇文章中強調了這一發展，他說：
MCP 是一個很好的協議，它正在迅速成為 AI 代理時代的開放標準。我們很高興地宣布，我們將為我們的 Gemini 模型和 SDK 提供支援。期待與 MCP 團隊和業內其他人一起進一步發展它。
了解 MCP 的功能
模型上下文協定透過建立連接兩個主要元件（MCP 用戶端和 MCP 伺服器）的標準化框架來運作。 MCP 用戶端包含需要存取外部資源或功能的 AI 驅動應用程序，例如聊天機器人和生產力工具。相較之下，MCP 伺服器為資料來源、工具或提示範本提供結構化的介面。
MCP 框架的組件
MCP 架構包含三個基本元件：
- 資源：此類別涵蓋各種資料對象，包括文件、影像和其他形式的資訊。
- 工具：這些是可執行的功能，允許模型檢索必要的資訊或執行特定的任務。
- 提示：這些結構化範本有助於指導模型針對特定任務或領域的操作。
模型上下文協議的建立，標誌著人工智慧應用朝著更協調、高效的方向邁出了重要一步，其日益普及預示著產業協作與創新的美好未來。
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