Model Context Protocol (MCP)

MCP 是什麼?

MCP(Model Context Protocol)是一個開放標準,規定 AI 應用如何讀取檔案、呼叫函式、取得上下文。它由 Anthropic 於 2024 年 11 月 25 日推出,據維基百科記載,由 David Soria Parra 與 Justin Spahr-Summers 設計。

架構上有三種角色:主機(host)是跟 LLM 互動的 AI 應用,例如 Claude Code;客戶端(client)由主機為每個伺服器各建一個;伺服器(server)提供工具(如資料庫查詢)或資源(如文件)。雙方用 JSON-RPC 2.0 溝通。對設計師來說,最直接的例子是 Figma 的 MCP 伺服器:Claude Code 透過它讀取你的設計稿,而不是看截圖。

為什麼會有 MCP?

在 MCP 之前,每一組「AI 應用 × 外部工具」都要寫一個專屬連接器,N 個應用對 M 個工具就是 N×M 份整合工作,維基百科把這稱為 N×M 問題。MCP 的做法是讓工具方只寫一次伺服器,任何支援 MCP 的應用都能使用。

這個標準很快被其他廠商採用:據維基百科,OpenAI 在 2025 年 3 月跟進,Google DeepMind 也在 2025 年採用。2025 年 12 月,Anthropic 把 MCP 捐給 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation(AAIF),由 Anthropic、Block、OpenAI 共同創立。

MCP 怎麼運作?

主機啟動時會連上各個 MCP 伺服器,向它們要工具與資源的清單,再把這些描述交給 LLM。當模型判斷需要某個工具時,主機透過對應的客戶端發出呼叫,結果再回到對話中。

以 Figma 為例,伺服器提供 get_design_context、get_variable_defs、get_screenshot 等工具。你貼上 Figma 連結後,Claude Code 先呼叫這些工具取得結構、變數與截圖,才開始寫程式。伺服器可以在本機執行,也可以是遠端的;Figma 的是遠端伺服器,登入走 OAuth。

MCP 對我有什麼影響?

好處是接上一次、多個 AI 工具共用,你的設計稿、文件庫、專案管理工具可以被同一套流程讀取。代價是安全:據維基百科,2025 年 4 月 Invariant Labs 描述了「工具投毒」,惡意指令藏在工具描述裡,模型看得到、使用者看不到;2025 年 7 月 mcp-remote 被發現嚴重漏洞(CVE-2025-6514,CVSS 9.6)。因此只接你信任的伺服器,並留意它被授權讀寫哪些資料。

協定本身也不是定案。Figma 共同創辦人 Dylan Field 公開說 MCP「不是完美的協定」,仍有大量改進空間。