MCP 是什麼？為什麼它在 AI 對話中不斷出現？
MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文協議）的縮寫，由 Anthropic 於 2024 年底開發的開放標準，現已獲得 OpenAI、Google 及大多數主流 AI 平台採用。簡單來說，MCP 是一個標準化的連接層，讓 Claude 和 ChatGPT 等 AI 模型能夠接入外部工具、數據庫、文件和服務，並在對話過程中直接使用這些資源，無需你手動複製貼上任何內容。
最有用的類比是 USB-C。在 USB-C 出現之前，每台設備都有自己的線材。USB-C 出現後，一個接口通用所有設備。MCP 對 AI 整合做了同樣的事：過去每個 AI 工具都需要為每個外部系統單獨開發連接器，MCP 提供了一個適用於所有系統的通用協議。根據 2026 年 4 月在紐約舉行的 MCP 開發者峰會數據，該協議目前擁有超過 3,000 個社群構建的服務端實現，涵蓋從 Slack、Notion 到 PostgreSQL、GitHub 的各類工具。
如果你曾看過 Claude 從試算表中提取實時數據、搜索數據庫、再在項目工具中更新任務——全部在同一個對話中完成——那個工作流幾乎肯定是在 MCP 上運行的。
MCP 的實際工作原理：三個核心組件
MCP 由三個協同工作的部分組成：MCP Host（宿主）、MCP Client（客戶端）和一個或多個 MCP Server（服務端）。理解這三個組件，MCP 就從抽象概念變成你可以實際部署的東西。
MCP Host 是你的 AI 應用程序——Claude Desktop、ChatGPT，或者 Cursor、VS Code 這樣的開發環境。這是你輸入提示詞、看到回應的地方，它提供管理連接的運行環境。
MCP Client 存在於 Host 內部，是負責執行 MCP 協議的組件，維護與外部服務端的連接，並在 AI 模型和所需工具之間傳遞信息。
MCP Server 是讓你的 AI 能夠訪問特定外部系統的連接器。Notion MCP 服務端讓你的 AI 能夠讀寫 Notion 頁面；PostgreSQL MCP 服務端讓你的 AI 能夠查詢你的數據庫；GitHub MCP 服務端讓你的 AI 能夠開啟拉取請求。你可以同時運行多個服務端，讓 AI 一次性訪問整個工具生態系統。
連接流程如下：你在 Host 應用中輸入提示詞，Host 詢問 AI 模型該怎麼做，模型判斷需要外部數據後透過 MCP Client 發送請求，MCP Server 從外部系統檢索數據並返回，模型利用這些數據生成回應。對於配置良好的設置，整個往返通常在兩秒內完成。
MCP 對你日常 AI 工作流意味著什麼？
MCP 對 AI 實踐者的實際影響很直接：它消除了目前存在於你的 AI 工具和其他所有工作系統之間的複製貼上環節。每次你手動把 Notion 的內容複製到 ChatGPT、把試算表數據貼到 Claude、或者切換標籤頁查資料再回來寫提示詞——這些都是 MCP 要解決的問題。
有了 MCP 連接的工作流，你的 AI 可以直接提取實時數據。一個透過 MCP 連接到你的 CRM 的 Claude 對話，可以查詢當前的銷售管道數據、與 Notion 中的備註交叉比對、根據最新活動起草跟進郵件，並在任務管理工具中記錄操作——全部在一次對話中完成，無需切換任何標籤頁。
根據 Moveworks 2026 年企業 AI 報告，使用 MCP 連接工作流的團隊，與孤立使用 AI 工具的情況相比，情境切換平均減少 60–70%。生產力的差異不是來自 AI 變得更聰明，而是來自消除了目前拖慢每個 AI 輔助任務的手動協調環節。
如何設置你的第一個 MCP 連接（無需代碼）
設置 MCP 比大多數實踐者預期的更容易上手。如果你使用 Claude Desktop 或帶有 GitHub Copilot 的 VS Code，可以在 15 分鐘內完成第一個 MCP 連接設置，無需編寫任何代碼。
選項一 — Claude Desktop（最簡單的起點）：Claude Desktop 原生支持 MCP。要添加 MCP 服務端，打開 Claude Desktop 配置文件（Mac 上的路徑：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json），在 "mcpServers" 鍵下添加服務端定義，重啟 Claude Desktop 即可。此後該服務端在每次對話中都可供 Claude 使用。Anthropic 在 modelcontextprotocol.io 維護了一份官方認證的 MCP 服務端列表。
選項二 — VS Code：VS Code 透過項目中的 mcp.json 文件支持 MCP 服務端配置。配置完成後，你的 AI 編碼助手可以在編輯器內直接訪問項目文件、查詢數據庫或與 API 互動，無需離開 IDE。
立即試用這個提示詞（連接 MCP 數據源後）：
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你可以訪問 [工具名稱，例如：我的 Notion 工作區 / 我的項目數據庫 / 我的 GitHub 倉庫]。請 [具體任務，例如：找出 Q2 項目看板中所有標記為「逾期」的任務並按負責人整理匯總 / 提取最近 10 條客戶記錄並標記過去 30 天內無活動的記錄]。以 [表格 / 要點列表 / 郵件草稿] 格式輸出結果。
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這個提示詞結構迫使 AI 使用 MCP 連接獲取實時數據，而非從訓練數據中臆造。關鍵在於明確指定要訪問哪個工具以及需要什麼格式的輸出。
目前對 AI 實踐者最有價值的 MCP 服務端
根據 MCP 開發者峰會（2026 年 4 月）的社群採用數據及 modelcontextprotocol.io 目錄，以下 MCP 服務端對於從事內容、數據和生產力工作的實踐者提供最高的實際價值。
Notion MCP — 讀寫 Notion 頁面、數據庫和區塊。最適合把項目備忘、內容日曆或知識庫存放在 Notion 中、希望 AI 直接引用實時內容而非過期導出文件的實踐者。
GitHub MCP — 訪問倉庫、議題、拉取請求和代碼。讓你的 AI 無需離開對話界面就能總結最近的提交、查看未解決議題或起草 PR 描述。
文件系統 MCP — 讓你的 AI 獲得對電腦特定文件夾的讀寫訪問權限。適合批量處理本地文件、分析一批 CSV 數據，或讓 AI 維護本地知識庫。
PostgreSQL / SQLite MCP — 讓你的 AI 直接查詢數據庫。對於希望用自然語言提問而無需每次手動編寫 SQL 的數據導向型實踐者尤為有價值。
Slack MCP — 訪問頻道歷史、搜索消息、發布更新。對於團隊知識主要沉澱在 Slack 的實踐者，這讓你的 AI 成為真正的機構記憶工具，而不只是通用助手。
常見的 MCP 使用錯誤及如何避免
實踐者首次設置 MCP 時最常遇到的兩個問題是權限範圍過寬和上下文過載。
過度授權。抵制一次性給 AI 訪問所有內容的誘惑。從一兩個與某個常用工作流直接相關的特定數據源開始。對整個文件系統或數據庫的廣泛訪問往往會產生較不精確的回應，因為 AI 需要從大量信息中判斷什麼是相關的。縮小上下文範圍，回應反而更準確。
上下文視窗飽和。如果配置不當，MCP 服務端可能返回大量數據。如果 AI 查詢數據庫後提取了幾千行記錄，有用信息就會淹沒在噪音中。使用前面介紹的提示詞技巧，明確指定需要哪些數據以及返回格式，讓回應保持聚焦。
安全基礎。MCP 服務端以你配置的權限運行。第一次測試時切勿給 MCP 服務端生產系統的寫入權限。從只讀訪問開始，確認行為符合預期後再逐步擴展權限。MCP 協議本身不強制執行訪問控制，這是你在服務端配置層面的責任。
懂AI的冷，更懂你的難 — UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。理解 MCP 不是為了成為開發者，而是為了知道當你的 AI 工作流碰到天花板時該拉哪個槓桿——而那個天花板幾乎總是和數據訪問有關。
🔗 把你的 AI 連接到你每天使用的工具
理解 MCP 是第一步。把它整合進一個每天穩定運行的工作流，才是真正獲得生產力提升的地方。UD 團隊手把手帶你完成每一步——從確認哪些 MCP 連接適合你的工作、到設置配置並整合到你的日常 AI 工作流中。
