白話快速說：
- 傳統 API（比如 RESTful API）是程式間的直接連接規則，但 MCP 更像是 AI 專用的「中間人」，專門解決 AI 整合多種資源的麻煩。
- MCP：像 AI 的「個人助理」，幫單一 AI 連資料庫或工具（model-to-context）。重點在精準操作，比如 AI 用 MCP 讀 SQLite。MCP 是單一代理的「工具箱」（連外部資源）
- 用 MCP，MCP Client (AI Model) 只發標準請求，一個 Server 搞定。
- A2A：是另一個開放協議，專注在 AI 代理（agents）之間的溝通，像「團隊會議室」，讓多個 AI 代理聊天、分享結果（agent-to-agent）。重點在協作，比如第一個代理用 MCP 抓完資料，透過 A2A 傳給第二個代理，讓它用另一個 MCP 寫到 MySQL。A2A 是多代理的「通訊橋樑」（代理間傳資料、委派任務）。
Model Context Protocol (MCP) 是一種開放協議，旨在讓 AI 模型能更輕鬆、標準化地連接並使用外部數據和工具。您可以將它想像成 AI 世界的「USB」，提供一個統一的接口，讓不同的數據源、應用程式或工具都能無縫對接，無需為每個組合單獨開發整合方案。MCP 由 Anthropic 於 2024 年 11 月開源。
核心目標： 讓 AI 獲取更豐富的上下文資訊，提升理解能力，使回應更準確、更相關，並能執行更複雜的任務。
MCP 的變革與挑戰：吳恩達的觀點
對於近期備受關注的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議），吳恩達給予了積極評價，認為它填補了市場的明顯空白，旨在實現 N 個模型/智能體與 M 個數據源集成時，付出 N+M 而非 N*M 的努力。OpenAI 的採用也證明了其重要性，DeepLearning.AI 也與 Anthropic 合作推出了相關課程。吳恩達指出：「我們花費了大量時間在『管道』上，也就是數據集成，以便將正確的上下文信息提供給 LLM。」MCP 是一個嘗試標準化接口的「奇妙方式」。
但他同時坦言，MCP 及其服務目前尚處於早期。「很多網上的 MCP 服務並不可用，認證系統也有些笨拙。」協議本身也需要進化，例如，當 LangGraph 這樣的工具擁有大量 API 調用時，簡單的列表式資源呈現難以滿足需求，未來可能需要層級化的發現機制。
MCP 的關鍵重點
- 標準化連接 (Standardized Connection):
- 基於 JSON-RPC 2.0，提供統一的接口規則。
- AI 模型可以用標準方式與各種外部系統（數據庫、API、文件系統等）互動，大幅降低整合的複雜性。
- 即時數據訪問 (Real-time Data Access):
- AI 能透過 MCP 即時獲取最新資訊，確保決策和回應基於最新數據。
- 支持動態通知機制，當數據源變更時可主動通知 AI。
- 賦能 AI 使用外部工具 (AI Using External Tools):
- 允許應用程式將特定功能（如 API 呼叫、文件讀寫、數據庫查詢）「開放」給 AI。
- AI 可以直接操作這些工具來完成更複雜的任務，而不僅僅是文本生成。
- 靈活的工作流整合 (Flexible Workflow Integration):
- 開發者可以將 MCP 作為橋樑，把不同的服務或組件串聯起來，讓 AI 參與到更廣泛的自動化工作流程中。
- 安全與隱私 (Security & Privacy):
- MCP Server 通常在本地或受信任的環境中運行。
- 敏感數據不必傳輸到雲端或第三方 AI 模型服務，增強數據安全性。
- 內建能力協商與權限控制機制。
MCP Server 與 MCP Client
MCP 採用客戶端-伺服器 (Client-Server) 架構：
- MCP Server (伺服器端):
- 職責： 扮演「資源管理者」和「守門人」。它管理對外部數據源（如資料庫、API、文件）和工具的訪問。
- 功能： 處理來自 Client 的請求，執行操作（如讀取文件、調用 API），返回結果給 Client，並可主動推送數據更新。它也負責認證、權限控制等安全機制。
- 優勢： 集中管理資源和安全，隱藏底層複雜性，使 Client 端更輕量。
- MCP Client (客戶端):
- 職責： 通常是 AI 模型或基於 AI 的應用程式。
- 功能： 向 MCP Server 發送請求，以獲取數據或要求操作工具來完成特定任務。它依照 MCP 協議與 Server 溝通。
為什麼是 Server/Client 架構？
- 資源管理： Server 集中管理數據和工具，確保統一和安全。
- 靈活擴展： Client 可按需請求，Server 可獨立擴展數據源和工具，AI 模型本身不必臃腫。
- 安全隔離： Server 運行在受信任環境，作為 AI 與敏感數據/系統之間的安全屏障。
- 標準化溝通： 統一協議確保不同 Client 能與各種 Server 無縫對接。
MCP 與傳統 API 的差異 (如果會寫API就會很有感 !)
MCP 並非要取代 API，而是作為 AI 模型與多個外部系統（這些系統可能本身就提供 API）之間的中介層或協調層。它不像傳統 API 那樣是點對點的直接接口，而是提供一個標準化協議，讓 AI 能統一存取多種資源，減少整合努力（N 個 AI + M 個資源 = N+M 次努力，而非 N*M）。這特別適合 AI 場景，因為 MCP 支持動態通知（如數據變更時主動推送給 AI）和能力發現（AI 先查詢 Server 能做什麼），而傳統 API 通常是靜態的請求-回應模式。
操作 SQL 的實際作法比較
用操作 SQL 資料庫（SQLite 和 MySQL）的例子來示範。MCP 作為 AI 導向的中介層，能統一處理多種後端資源，讓 AI Client 只需一套標準協議；傳統 API 則需為每個後端設計特定端點和客戶端代碼。
傳統 API 通常是點對點：為每個資料庫寫專屬 API 伺服器和客戶端。SQLite 和 MySQL 需要分開處理，因為它們的驅動和連接不同。如果系統本來沒有 API，你得從頭建一個（e.g., 用 Flask 包裝）。
- 步驟：
- 建置 API 伺服器：為每個資料庫寫一個 RESTful API。
- 客戶端呼叫：AI 需用 HTTP 請求特定端點。
- 如果沒有 API：你必須手動包裝系統成 API（e.g., 寫腳本連資料庫並暴露 HTTP 端點），這增加開發成本。
- 缺點：
- 每個資料庫需獨立 API 和端口，AI 需記住多個端點/格式。
- 如果系統無 API（如舊資料庫），你得全寫（連接邏輯、錯誤處理、安全）。
- 擴展時，每加一個後端（如 PostgreSQL），就多一個 API 伺服器。
範例代碼（用 Flask 建兩個 API 伺服器）：
# SQLite API 伺服器 (sqlite_api.py)
from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3
app = Flask(__name__)
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query_sqlite():
sql = request.json.get('sql')
conn = sqlite3.connect('example.db') # SQLite 連接
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
conn.close()
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5001) # 跑在端口 5001# MySQL API 伺服器 (mysql_api.py) - 需要 pip install mysql-connector-python
from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
app = Flask(__name__)
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query_mysql():
sql = request.json.get('sql')
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='pass', host='localhost', database='example') # MySQL 連接
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
conn.close()
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5002) # 跑在端口 5002AI Client 呼叫（e.g., 用 requests）：
import requests
# 查 SQLite
response = requests.post('http://localhost:5001/query', json={'sql': 'SELECT * FROM users WHERE id=1'})
print(response.json())
# 查 MySQL - 需換端點
response = requests.post('http://localhost:5002/query', json={'sql': 'SELECT * FROM users WHERE id=1'})
print(response.json())MCP 用單一 Server 統一包裝多種後端，AI Client 只發標準 JSON-RPC 請求（無需換端點）。這減少碎片化，讓 AI 更容易整合。如果系統無 API，MCP Server 能直接包裝它（e.g., 用 driver 連資料庫），成為「萬能中介」。
- 步驟：
- 建置單一 MCP Server：註冊方法處理不同資料庫（用連線字串區分）。
- 客戶端呼叫：AI 用統一協議發請求。
- 如果沒有 API：MCP Server 內部用 driver 或腳本直接操作系統，暴露成標準方法。
範例代碼（單一 MCP Server，用簡化 JSON-RPC - 需要 pip install json-rpc 和相關 DB 庫）：
# mcp_server.py (單一 Server 處理 SQLite 和 MySQL)
from jsonrpcserver import method, serve
import sqlite3
import mysql.connector
@method
def db_query(context, conn_str, sql): # 統一方法，用 conn_str 區分 DB
if conn_str.startswith('sqlite:'):
conn = sqlite3.connect(conn_str.split('://')[1])
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
conn.close()
elif conn_str.startswith('mysql:'):
parts = conn_str.split('://')[1].split('@')
user_pass, host_db = parts[0].split(':'), parts[1].split('/')
conn = mysql.connector.connect(user=user_pass[0], password=user_pass[1], host=host_db[0], database=host_db[1])
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
conn.close()
else:
return {"error": "Unsupported DB"}
return result
if __name__ == "__main__":
serve(db_query, "0.0.0.0", 5000) # 單一端口 5000
AI Client 呼叫（用 jsonrpcclient）：from jsonrpcclient import request, parse, Ok
# 查 SQLite - 統一端點和格式
response = request("http://localhost:5000", "db_query", conn_str="sqlite:///example.db", sql="SELECT * FROM users WHERE id=1")
print(parse(response)) # 輸出: Ok([...])
# 查 MySQL - 同端點，只換 conn_str
response = request("http://localhost:5000", "db_query", conn_str="mysql://root:pass@localhost/example", sql="SELECT * FROM users WHERE id=1")
print(parse(response)) # 輸出: Ok([...])
- 優點：
- 單一 Server/端點處理多 DB，AI 只學一套協議。
- 如果無 API，Server 內部包裝（e.g., 直接用 driver 連舊系統），AI 無感。
- 擴展易：加 PostgreSQL 只改 Server 方法，不動 Client。
如果本來系統沒有 API 要怎麼辦？ 傳統 API：需從零建（寫伺服器暴露端點），成本高、碎片化。 MCP：Server 直接「包裝」系統（e.g., 用 driver/腳本連資料庫或呼叫命令列），轉成標準方法。文章中 MCP 被比喻為「AI 的 USB」，正因它能橋接無 API 系統，讓 AI 統一存取。
額外加碼：MCP (Model Context Protocol) v.s. A2A (Agent2Agent)
A2A 是一種開放協議，專門設計用來實現 AI agents 之間的互通性（interoperability），允許它們跨平台、跨模型或跨供應商進行通訊、分享資料或委派任務，而不需要暴露內部細節（如工具或狀態）。它基於 JSON-RPC 2.0，強調安全性和靈活性，適合用在 Agentic AI 系統中，讓多個 agents 像「團隊成員」一樣合作。就像「流水線」：A2A 負責 agents 之間的「交棒」，而 MCP 負責每個 agent 與外部資源的「連接」。如果沒有 A2A，agents 可能需要自訂通訊邏輯，導致系統孤島（silos）；A2A 解決了這個問題，讓整合更簡單。
- 第一個 agent：假設它負責資料提取，使用 MCP 連接到一個 SQLite 伺服器（MCP Server），執行查詢或操作（如 SELECT 資料）。MCP 在這裡扮演「中介層」，讓 agent 能標準化地存取 SQLite，而不需要 agent 自己處理底層連接細節。
- 傳遞資料：agent 完成後，透過 A2A 協議將結果（例如提取的資料）傳送到第二個 agent。這裡 A2A 處理代理間的通訊，包括身份驗證、資料加密和能力發現（e.g., 第一個 agent 查詢第二個 agent 的「代理卡片」來確認它能處理什麼任務）。
- 第二個 agent：接收資料後，進行匯整（aggregation），然後使用另一個 MCP 連接到 MySQL 伺服器，執行寫入操作（如 INSERT）。同樣，MCP 確保 agent 能安全存取 MySQL，而 A2A 則負責整個跨代理的協調。
互補性
- A2A 的焦點：代理間通訊（agent-to-agent），強調高層次協作，如任務委派、資料共享或同步。它不直接處理資料存取，而是讓 agents 能「對話」來完成複雜工作流。優點是可擴展到企業級，例如一個 agent 處理資料提取，另一個處理分析和儲存。
- MCP 的焦點：模型與外部上下文的連接（model-to-context），專注於低層次操作，如讀寫資料庫或呼叫 API。它是單一 agent 的「工具箱」，但不處理代理間互動。
- 結合使用：你的情境正是兩者的理想組合。A2A 可以整合 MCP，例如 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 就支援將 MCP 伺服器嵌入 A2A 代理中，讓系統更高效。潛在挑戰是通訊延遲或安全（e.g., 資料傳輸需加密），但這能透過 A2A 的內建機制緩解。
實際範例與建議
- 第一個 agent 使用 MCP Client 查 SQLite，得到資料。
- 透過 A2A 發送 JSON-RPC 請求給第二個 agent（e.g., {“method”: “aggregateData”, “params”: {data: […]}}）。
- 第二個 agent 接收後，用 MCP 寫入 MySQL。
MCP 的安全考量與最佳實踐
雖然 MCP 提供標準化接口來簡化 AI 與資源的整合，但作為開放協議，如果實作不當，可能引入安全風險（如未授權存取或注入攻擊）。MCP 的設計強調私有部署和內建機制，但需結合 OWASP ASI 的威脅模型來強化。以下是關鍵風險與緩解策略：
- 暴露風險：若 Server 公開在網路上，未設認證，任何人可發請求。
- 注入與濫用攻擊：惡意輸入導致 SQL Injection 或工具濫用（參考 OWASP ASI 的 T2: Tool Misuse）。
- 緩解：實施輸入驗證、參數化查詢；使用沙箱隔離操作；啟用速率限制防 DoS。
- 資料洩漏：共享資源導致敏感資訊外洩。
- 緩解：採用多租戶設計，每 Client 有獨立會話；加密傳輸（TLS）；定期審核日誌。
- 與 OWASP ASI 連結：MCP Server 易受記憶中毒（T1）或權限洩漏（T3）影響。建議遵循 Playbook 3（保護工具執行）：記錄所有互動、檢測異常命令。
最佳實踐：從私有起步，審核開源實現（如 awesome-mcp-servers），並整合監控工具（如 ELK）。吳恩達也提到 MCP 尚在早期，認證系統需改進，建議開發者優先測試安全配置。
已知的 MCP “Hub” 或實現列表
- GitHub -
modelcontextprotocol organization: https://github.com/modelcontextprotocol - GitHub -
awesome-mcp-servers: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers