你有沒有遇過這種情況？跟手機裡的語音助理聊天，才剛講完一句，它下一句就好像忘了你之前說過啥？或者，你讓一個 AI 幫你做事，做到一半，如果你不把所有來龍去脈再提醒一遍，它就可能卡關或搞錯方向？
（一張卡通風格的圖，一個友善的機器人（AI Agent）頭上有個問號，旁邊站著一個戴眼鏡、拿著很多檔案夾的「檔案管理員」機器人（MCP Server），背景是一個巨大的、整理得井井有條的「檔案櫃」或「雲端大腦」。）
你有沒有遇過這種情況？跟手機裡的語音助理聊天，才剛講完一句，它下一句就好像忘了你之前說過啥？或者，你讓一個 AI 幫你做事，做到一半，如果你不把所有來龍去脈再提醒一遍，它就可能卡關或搞錯方向？
這就是很多 AI 目前的「小煩惱」——它們很聰明，反應很快，但就像是記憶力只有七秒的金魚，聊得越久、事情越複雜，它們就越容易「斷片」。這不是它們笨，而是它們天生處理「記得事情」（也就是「上下文」）的方式有點侷限。
但別擔心！科技界的大神們也在想辦法解決這個問題。其中一個備受矚目的方案，就是由知名 AI 公司 Anthropic 在 2024 年 11 月宣布開源，並且獲得越來越多公司和開發者支持的 MCP (Model Context Protocol，模型上下文協定)。
這篇文章，我們就用大白話，聊聊這個 MCP 是什麼？它跟越來越厲害的 AI Agent（智慧助理） 有什麼關係？還有那個聽起來很專業的 MCP Server 又是扮演什麼角色？
先認識一下「AI Agent」：不只是聊天機器人
想像一下，AI Agent 不只是個能跟你聊天的機器人，它更像是一個 超級能幹的私人助理。這個助理不僅能聽懂你說話，還能幫你完成實際的任務：
- 幫你規劃一趟複雜的旅行，從訂機票、飯店到安排行程。
- 在遊戲裡扮演一個能記住你、跟你發展出獨特關係的 NPC。
- 當你的智能客服，能記得你之前的購買紀錄和遇到的問題，不用你每次都從頭講起。
- 甚至能幫你管理智慧家庭設備，根據你的習慣自動調整。
要完成這些任務，這個「超級助理」光靠「單次反應快」是不夠的，它必須能記住很多事情：你的要求、過去的對話、任務進行到哪一步、你的喜好等等。這就是「上下文」的重要性。
AI 的「金魚腦」困境：為什麼需要 MCP？
現在大部分 AI 模型，就像一個超級聰明的「外包大腦」（比如 Anthropic 的 Claude 或 OpenAI 的 GPT）。你每次找它幫忙（呼叫它的 API），都得把所有相關的背景資料，像寫報告一樣，一次性塞給它。 這就像：
- 你每次找同一個設計師改圖，都得把之前所有的溝通紀錄、修改要求，全部複製貼上再發一次。
- 你讓助理訂午餐，每次都要提醒他：「我上次說過我不吃香菜，預算大概 150 元，送到三樓辦公室…」
這樣做有幾個問題：
- 累贅又浪費： 很多資訊是重複的，每次都傳很沒效率，也花錢（因為 AI 模型是按處理的字數收費的）。
- 容量有限： 這個「臨時報告」的長度有限制（就像模型的 Context Window），塞不下太多東西，太久遠的記憶就丟了。
- 管理麻煩： 開發 AI 應用的人，得自己想辦法怎麼把這些「報告」整理好、什麼該留、什麼該刪，很頭大。
MCP 協定登場：給 AI 記憶的「通用語言」
為了解決這個「金魚腦」問題，MCP 協定就誕生了。你可以把 MCP 想像成一套 全世界通用的「筆記整理規則」或「圖書館分類標準」。 它本身不是一個軟體，也不是一個 AI 模型。它是一套公開的標準和約定，告訴大家：
- AI 的「記憶」（上下文）應該用什麼格式來記錄？（比如，對話紀錄、用戶偏好、任務狀態等，分門別類放好）
- 怎麼有效地存取這些記憶？（比如，我只需要最近五分鐘的對話，或者跟「旅遊」相關的所有偏好）
- 如何更新這些記憶？（比如，用戶剛剛改了主意，要把這個新決定記下來）
就像 USB 接口讓不同品牌的電腦和隨身碟可以互相連接一樣，MCP 協定讓不同的 AI Agent、不同的 AI 模型、不同的記憶管理系統，可以用同一套語言來溝通和處理「上下文」這件事。
MCP Server：AI Agent 的「超級記憶管家」
光有「規則」（MCP 協定）還不夠，還需要有人來執行這些規則，對吧？這就是 MCP Server 的角色。 你可以把 MCP Server 想像成一個 超級專業、超級有條理的「記憶圖書館管理員」或「數位記憶銀行」。它是一個實際運作的軟體服務，專門負責：
- 接收和保管： AI Agent 會把需要記住的資訊（比如剛才的對話、用戶的新指令）按照 MCP 協定的格式，交給 MCP Server 保管。
- 整理和索引： MCP Server 會像圖書館員一樣，把這些資訊分門別類、貼上標籤、建立索引，方便以後快速查找。
- 智能提取： 當 AI Agent 需要回憶某件事時，它會跟 MCP Server 說：「嘿，幫我找找上次用戶說他預算多少？」MCP Server 會快速、準確地找到最相關的資訊，而不是一股腦把所有東西都丟給 Agent。
- 更新維護： 確保記憶庫裡的資訊是最新的，舊的、不重要的資訊可能會被歸檔或處理掉。
（圖片：一個流程圖，卡通風格。一個小機器人（Agent）拿著一張紙條（新資訊）遞給戴眼鏡的管理員機器人（MCP Server）。管理員機器人把紙條放進一個標籤清晰的檔案櫃（存儲）。接著，小機器人又來問問題，管理員機器人從檔案櫃裡抽出一張相關的紙條（相關上下文）遞給它。）
他們三個 （Agent, MCP Server, AI 大腦）如何一起工作？
讓我們用「規劃旅行」的例子，看看這三者怎麼合作：
- 你 (使用者): 「嗨小愛 (AI Agent)，幫我規劃下個月東京五天自由行，我愛吃拉麵，討厭排隊。」
- 小愛 (AI Agent): 收到指令！它先把你的基本要求（目的地、時間、喜好）打包，按照 MCP 協定的格式，發給它的「記憶管家」—— MCP Server 存起來。
- 小愛 (AI Agent): （心想：我需要更多靈感）它問 MCP Server：「這位用戶以前有沒有提過其他旅行偏好？」
- MCP Server: （翻檔案）「有！他上次說喜歡住交通方便的酒店。」把這個資訊回傳給小愛。
- 小愛 (AI Agent): 好嘞！現在它把你的新要求（東京、拉麵、不排隊）和從 MCP Server 拿到的舊偏好（交通方便），一起整理好，發給真正的「外包大腦」——比如 Claude 或 GPT 模型 API，問：「基於這些條件，給個行程建議吧！」
- AI 大腦 (模型 API): （快速思考）回傳了一個包含拉麵店、避開人潮景點、交通便利住宿的初步行程。
- 小愛 (AI Agent): 收到建議！它把這個建議呈現給你看，同時也把這個「初步行程」的重要內容，再發給 MCP Server 存檔備查。
- 你: 「不錯，但我想多去個秋葉原。」
- 小愛 (AI Agent): 收到新要求！它再次從 MCP Server 提取之前的完整上下文（包括初步行程、你的所有偏好），加上你的新要求「加個秋葉原」，再去找 AI 大腦 調整方案… 這個過程不斷重複，每一次，「記憶管家」(MCP Server) 都確保「超級助理」(AI Agent) 帶著所有相關記憶去諮詢「外包大腦」(模型 API)。
看出來了嗎？MCP Server 就像 AI Agent 的外接硬碟和智能秘書，讓 Agent 不再健忘，可以處理更複雜、更長期的任務。
這對我們有什麼好處？為什麼要關心 MCP？
簡單來說，MCP 和 MCP Server 的普及，會讓 AI Agent：
- 更「懂」你： 能記住你的習慣和歷史，對話更自然、服務更貼心。
- 更能幹： 可以處理需要來回溝通、步驟繁瑣的複雜任務。
- 更有效率： 不用每次都重複傳輸大量資訊，可能更快、更省錢。
- 開發更容易： 開發者不用再為「記憶」問題傷腦筋，可以專注開發 Agent 的核心功能。
而 Anthropic 把 MCP 開源，就像是把這套先進的「筆記整理術」免費分享給全世界。這意味著：
- 大家一起來完善： 全球的開發者可以一起貢獻智慧，讓這套標準更好用、更安全。
- 加速創新： 更多人可以基於這個標準，開發出各種具有超強記憶力的 AI 應用。
- 避免壟斷： 不會被某一家公司鎖死，大家都能受益。
總結：告別金魚腦，迎接更聰明的 AI 夥伴
MCP (Model Context Protocol) 和實現它的 MCP Server，就像是給了 AI Agent 一個強大的「記憶外掛」。它解決了 AI 普遍存在的「健忘」問題，讓它們能夠更好地理解上下文、維護狀態、處理複雜任務。
有了這個「超級記憶體」的加持，未來的 AI Agent 將不再只是曇花一現的聰明，而是能夠持續學習、記住我們、與我們建立更深層次互動的，真正可靠的智能夥伴。這一切，都從那套小小的「記憶規則」（MCP 協定）開始。下次當你發現身邊的 AI 好像變「記性」了，或許就是 MCP 在背後默默發功呢！
