What is MCP（Model Context Protocol，模型脈絡協定）?

由 Anthropic 提出的開放協定，用於將 AI 助理連接到外部資料來源、工具與系統——提供標準介面，讓任何模型用戶端都能與任何相容 MCP 的伺服器互動。

Definition

Model Context Protocol（MCP，模型脈絡協定）是 Anthropic 於 2024 年末提出的開放協定，用於將 AI 助理連接到外部資料來源、工具與系統。其設計意圖類似程式編輯器的 LSP（Language Server Protocol）：與其讓每個 AI 用戶端為各個資料來源實作客製整合，MCP 定義了一套標準協定，讓任何符合標準的用戶端都能與任何符合標準的伺服器溝通。MCP 伺服器會公開工具（函式呼叫）、資源（模型可讀取的資料）與提示（模型可使用的範本）；MCP 用戶端則是消耗這些能力的 AI 應用程式。

MCP 的採用率在 2025 年至 2026 年間加速，原生支援已加入 Claude Desktop、Cursor、Continue、Cline、Qwen-Agent、OpenAI Agents SDK 與多數主要智慧體框架。該協定如今擁有數百個社群打造的伺服器，涵蓋檔案系統存取、資料庫查詢、GitHub/GitLab 整合、網頁搜尋、瀏覽器自動化以及許多其他常見 AI 整合模式。對於開發 AI 產品的團隊而言，MCP 已成為將內部工具開放給使用者所選 AI 助理使用的標準方式。

Why It Matters

在 MCP 出現之前，每個 AI 用戶端都需要為每個資料來源做客製整合——當用戶端與資料來源數量同時增長時，整合工作會以二次方爆炸性膨脹。MCP 將其收斂為單一標準協定，工具整合者只需建置一次，便可觸及所有相容 MCP 的用戶端。對終端使用者而言，這意味著他們所選的 AI 助理能透過統一介面，原生地與公司工具、內部資料庫與專屬系統互動。

Key Takeaways

MCP 是用於將 AI 助理連接到外部工具、資料與系統的開放協定
由 Anthropic 提出；如今已被 AI 助理與智慧體生態廣泛採用
設計類似 LSP——以單一協定取代 N×M 的客製整合
MCP 伺服器公開工具、資源與提示；MCP 用戶端負責使用
原生支援 Claude Desktop、Cursor、Continue、Qwen-Agent、OpenAI Agents SDK 等

How Ertas Helps

由 Ertas 訓練的模型可作為任何相容 MCP 的用戶端的底層 LLM。在 Ertas Studio 完成模型微調並透過 Ollama 或 vLLM 部署後，模型可接入 Claude Desktop、Cursor 或任何其他支援 MCP 的應用程式——使用 MCP 伺服器交換的標準工具使用提示格式。為求最佳效果，微調資料應包含 MCP 風格的工具使用軌跡，讓最終模型能可靠地處理結構化工具呼叫。