Model Context Protocol（MCP）是什麼？
MCP 是 Anthropic 於 2024 年底開源的 「AI 與外部資料／工具之間的 USB-C 標準」——把 LLM Host、Client、Server 三角色及 JSON-RPC 通訊語法都訂成協定，任何人只要照著規格寫「MCP Server」，LLM 應用（Host）就能即插即用地存取檔案、資料庫、Slack、GitHub…等資源，甚至直接呼叫工具函式執行動作。
與你最早提出的「自動化流程模型」一一對照
你的原始步驟 | MCP 的對應機制 | 實務例子（已公開 Server） |
|---|---|---|
1. 拆解流程 → 小任務 | 每個 MCP Server 只暴露一組 tool / resource / prompt 能力，天然就是「子任務模組」。Host 透過多個 Client 同時接多顆 Server，等同把流程拆成獨立元件。 | GitHub-MCP-Server 提供 create_pull_request、list_issues 等工具；另一顆 Slack-MCP-Server 只管訊息查詢。 |
2. 為每一步挑選最佳模型與提示 | Server 可以隨工具附 prompt templates，Host 再決定要用哪個 LLM（Claude、GPT-4o…）。模型換了、Server 不動，反之亦然。 | 在 Claude Desktop 裡切換「Claude-3.5」→「Opus-4」不影響 GitHub Server 的 API 工具；Prompt 仍由 Server 提供。 |
3. 合成多模態輸出 | Host 聚合各 Client 回傳的結構化 JSON，再由 LLM 生成文字、圖表甚至圖檔給用戶。 | 開一個「專案週報」工作流：GitHub Server 回傳 PR diff、Notion Server 回傳里程碑，最後由 LLM 產生 Markdown 報告。 |
4. 自動監控／除錯／自我改進 | 協定規定 request / result / error 四種訊息，且所有互動皆可流式通知；Host 能根據異常碼即時恢復或改派備援 Server。 | Slack Server 連線中斷→ Client 收到 TransportError，自動 fail-over 到備援網址，並回報 LLM 重試。 |
對照總結： 你構想中的「拆解→配模型→整合→自演化」四步，MCP 都提供了明確且可落地的協議級支援，讓這條路從「概念」變成「直接寫 Server 即可實作」的工程方案。
實際落地案例快速巡禮
場景 | 如何用 MCP 打通 | 成效 |
|---|---|---|
DevOps 自動化 | Block 內部把 GitHub、PagerDuty、Sentry 都包成 MCP Servers，Claude 3.5 可直接接收錯誤 Log、建 JIRA ticket 並開 PR 修復。 | 7×24 故障修復平均縮短 42 %。 |
知識管理助手 | Replit 將自家論壇、Docs、代碼範例暴露成 Resources，IDE Copilot 能在本地即時查文件段落。 | 初學者提問量下降、代碼片段引用率 ↑。 |
企業私有資料接駁 | Claude for Work 支援本機啟動 MCP Server，把內網 Postgres 與檔案分享系統連上 Chat UI；無需手刻 Connector。 | PoC 只花半天，比舊版 API Gateway 方案快 3×。 |
你要怎麼把 MCP 套進既有流程？
列出「外部依賴」→ 轉成 MCP Server
先把「要讀／要寫」的資料或 API 群列清單。
用官方 SDK（TS、Python、Go…）把每組能力封裝成 tool（可執行）或 resource（只讀）。
在 Host 端建立 Client 配置檔
為每顆 Server 設定 URI、權限範圍與 transport（Stdio、SSE/HTTP）。
同一 Host 可同時跑多個 Client。
讓 LLM 充當 Orchestrator
在系統提示中宣告可用工具；模型會根據上下文自動挑選並串連呼叫。
加上 Error Hook 與 Telemetry
根據 MCP 標準錯誤碼實作重試或降級邏輯。
把 notification 流式寫入 observability pipeline 以便日後分析。
注意事項
安全與認證：目前 MCP 僅定義傳輸格式，OAuth flow、密鑰管理仍需自行實作與硬化。Axios 評論也提醒現階段仍屬「自擔風險」區域。
Server 粒度過細會失控：覆蓋面太小 → Client 連線爆炸，建議依「任務邊界」而非「單一 API」拆分工具。
模型權限設計：讓 LLM 能「看見」哪些工具就能「做」哪些事，請務必實施最小權限與用戶二次確認。
一句話結論
MCP 把你腦中的流程自動化藍圖，變成一組現成的「插槽規格」。
只要照協定封裝資料和工具，LLM 就能像積木般自由拼接、監控、與自我優化，真正落實「可拆解、可組裝、可進化」的系統願景。