Anthropic 於 2024/11/25 開源了一套全新標準 – Model Context Protocol（簡稱 MCP)，中文可譯為模型情境 / 脈絡協定。
這項 MCP 協定是為了建構 AI 系統和各種數據來源之間的標準化橋樑，開放給所有大型語言模型（LLM），不僅限於 Anthropic 自家的 Claude。
很多人沒意識到這個協定將打開全新的賽局和 AI產業，一票公司大機率因大模型公司跳下來做這塊，而面臨巨大競爭壓力甚至倒閉。
下面跟大家說明為什麼 MCP 這麼重要以及它的影響：
為什麼需要 MCP？
目前，許多企業因資料保密或格式限制（不被LLM支援），無法將內部數據與 LLM（大型語言模型）集成。例如：
- 文件格式不被支持
- 敏感數據無法上傳到共有雲端
- 不同 AI 工具之間的輸出/輸入流程繁瑣
這導致許多公司被迫投入大量資源開發定制化解決方案，造成重複造輪子的浪費。
MCP簡化開發流程：
LLM 應用需要連接外部數據時，開發者需為每個數據源撰寫獨立連接器，繁瑣且成本高。MCP 則提供了一個統一的標準：
- 降低重複性開發工作
- 促進不同工具和數據集的無縫整合
Anthropic 在其博客中指出：「即使是最先進的模型也受到數據隔離的限制，而 MCP 將消除這種障礙。」
MCP 裡面包含了什麼？
MCP 的核心功能是充當 AI 系統與數據來源之間的橋樑，實現多工具、多數據源的高效連接。以下是 MCP 的主要包含特性：
1. 多樣化數據支持
MCP 支援多種數據形式，包括但不限於：
- 本地資源：如資料庫、文件、日誌檔案
- 遠端資源：如 API 回應、即時系統數據、雲端服務
- 視覺化資源：如螢幕截圖、影像內容
2. 標準化協議
MCP 為開發者提供一套統一標準，無需為不同數據源撰寫個別連接器。這種標準化使AI工具能夠：
- 無縫訪問多個數據源
- 確保數據的一致性和可追溯性
- 提供更具可持續性的架構，取代碎片化的整合方式
應用場景舉例：
在未來的 MCP 生態系中，用戶可在單一介面內完成跨平台操作。例如：
- 從 A 平台取得資料，經由 LLM 處理後，輸出至 B 平台。
- 無需手動下載/上傳文件，直接在 LLM 聊天介面內整合處理過程。
- 支援從 Slack、Google Drive 到本地文件的訪問，極大提升效率。
OpenAI 的挑戰
MCP 在理論上聽起來像是一個好主意。但最大的隱憂在於這個協定能獲得多少公司 / 開發者的支持，特別像是 OpenAI 這樣的競爭對手肯定更希望客戶和生態系統夥伴使用他們的數據連接方法和規格。
競爭對手的阻力
MCP 的成敗取決於其是否能獲得廣泛支持。然而，像 OpenAI 這樣的 AI 巨頭，可能更傾向於推廣自家專有數據連接規範，而非採用 MCP 開源協定。例如：
- OpenAI 的封閉生態：近期，OpenAI 已為 ChatGPT 增加數據連接功能，允許在開發環境中訪問外部數據。
- 選擇性合作：OpenAI 選擇與有限的合作夥伴實現這些功能，而非開源技術。
市場格局變化
Anthropic 的 MCP 強調「協作性」和「開源」，這是其對抗封閉生態的一大優勢，並表示：「我們將致力於把 MCP 打造成一個協作性的開源專案與生態系統。」
隨著 MCP 的推廣，未來 AI 市場可能出現類似 VHS/CD/DVD 規格之爭的情況。如果 MCP 獲得足夠支持，將迫使 OpenAI 等巨頭重新審視其策略。
結論：可能造成的影響
MCP 的推出標誌著 AI 生態系統競爭的全新篇章，預計明年將成為 AI 領域競爭最激烈的焦點之一。這也解釋了為何 OpenAI 等巨頭開始布局全新的作業系統，試圖打造一個集成化的平台，最終實現各家應用程式和服務的收斂，類似我們熟知的 ChatGPT。
未來的整合願景
想像不久的將來，你可以在一個 AI 聊天界面內實現以下流程：
- 指揮 MidJourney 生成高品質圖片。
- 將生成的圖片嵌入到 Gamma 中，快速製作一份完美的簡報。
- 簡報完成後直接回傳到聊天室，再利用 AI 生成 Podcast，進行簡報解說。
這一切將在單一平台內無縫完成，大幅簡化操作流程，提升效率。
對 AI 巨頭的影響
對於 OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Grok 等模型大廠而言，現階段市面上流行的 AI 應用實際上更像是這些大模型的“延伸應用”，幫助它們拓展生態影響力。但隨著應用需求增加，這些應用要實現更廣泛的覆蓋，必須依靠一套標準化協定來整合其生態系統。
- 支持多協定的可能性：未來應用可能同時支持 MCP 和其他專有協定，就像現代的 Android 和 iOS 生態共存。
- 生態整合的迫切性：選擇支持哪種協定，將直接影響應用的市場競爭力。
歷史重演的韻腳
從 VHS/CD 到 DVD 的標準之爭，我們看到技術發展往往隨著標準化的推廣而加速。MCP 的推出或許不會讓歷史完全重演，但它無疑是一次重要的進化，重塑了 AI 工具和應用的整合方式。
歷史或許不會重演，但都壓著相同的韻腳，Shout out to 建設這個時代的每一個人。讓我們向建設這個時代的每一個參與者致敬，共同期待未來 AI 生態系統的全新格局！
