模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）是一種新興協定，讓企業能夠以結構化的格式，將內部API、技術文件與操作流程包裝給AI Agent存取。透過MCP，企業不須重構系統，就能讓AI理解並運用既有架構，提升整合效率與安全性。
隨著大型語言模型（LLM）與人工智慧代理（AI Agent）的發展，企業正加速邁向自動化與智慧決策的未來。根據PwC《AI Agent Survey 2025》調查，79%的企業已導入AI Agent，73%認為AI Agent將為他們帶來顯著競爭優勢，更有88%表示將在未來一年內增加AI預算。
然而，AI Agent的落地應用並非僅靠模型效能即可完成。真正的挑戰在於：如何讓AI Agent安全、即時且高效地存取企業內部系統、資料與API文件，並與既有服務整合。這也是目前多數企業在導入AI Agent時，最迫切面對的問題之一。這也正是模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）成為關鍵的原因。MCP是一種新興協定，讓企業能以結構化的格式，將內部API、技術文件與操作流程包裝給AI Agent存取。透過MCP，企業不須重構系統，就能讓AI理解並運用既有架構，提升整合效率與安全性。
在實踐上，奧丁丁集團（OwlTing Group）近期便將MCP應用於自家推出的數位支付架構「OwlPay Harbor」。該系統專為Web3、去中心化金融（DeFi）與數位錢包企業打造，提供橫跨美元（USD）與USDC穩定幣安全、順暢的出入金服務。為了協助客戶更輕鬆整合OwlPay Harbor，團隊將其串接文件與服務說明封裝為MCP工具，讓AI Agent能直接存取、理解並導引串接流程，同時在本機執行，降低資料外洩風險，進一步提升使用者體驗與整合效率。
什麼是MCP？為AI打造通用協定
MCP（Model Context Protocol）是由生成式AI「Claude」的開發公司Anthropic於2024年11月推出的開放標準協定，旨在為大型語言模型提供一種標準化的方式，連接外部資料來源和工具，打通AI Agent與企業資料系統間的「資料孤島」。
過去AI Agent每接入一個新資料來源，都須撰寫客製化整合程式，不僅耗時且難以擴展與維護。MCP則提供一套統一協定，讓開發者可以建立MCP伺服器，將企業內部的工具、資源和提示等功能無縫提供給AI模型使用，或建立支援MCP的AI應用。這就像AI領域的USB-C介面，讓AI模型可透過標準化方式存取資料庫、文件系統和其他服務，並產生更準確的回應，優化開發人員與AI模型的工作效率。
Anthropic也釋出支援Google Drive、GitHub、Postgres、Slack等熱門服務的MCP預建伺服器，協助開發者快速建置連接。
在MCP問世前，讓AI獲取企業知識多半仰賴以下三種做法，各有其優勢與限制：
1. 靜態技術文件（Static Technical Documents）：企業提供詳細的技術文檔（如PDF或網頁），供AI或開發者參考以獲取資料。其優勢為製作成本相對低，易於分發和存檔。但挑戰是格式分散，AI難以高效解析和提取有用資訊且無法互動，無法解答困難問題或複雜查詢。
2. 模型微調（Fine-Tuning）：企業在特定數據集上重新訓練AI模型，使其適應內部知識需求。其優勢為高度客製化，能精準反映企業數據特性。但需要大量計算資源與時間，部署和維護成本高，難以應對頻繁變動，需定期重新訓練。
3. 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）：企業允許現有AI透過搜尋引擎從外部搜尋企業網站，搭配語意生成回應。其優勢為靈活彈性，無須重新訓練即可使用最新資訊。但挑戰是可能搜尋到無關或過時內容，影響回應準確性。企業機密或複雜的技術文檔結構難以被外部搜尋引擎有效解析。
相較之下，服務架構在整合MCP後，可提供更一致、即時、具彈性的解決方案，讓AI Agent得以直接連接結構化的資料來源，並依指令操作，協助開發人員完成更細緻的工作。
OwlPay Harbor的MCP實例：讓AI成為開發者左右手
OwlPay Harbor技術文件整合MCP的核心目的，是為了解決客戶端開發者在整合服務過程中面臨的高技術門檻。過去，開發者須花費大量時間理解平台架構、閱讀技術文件並撰寫整合程式碼，影響金流串接上線速度。
傳統上，開發者欲整合服務的作法像是：
1. 開發者須預先熟悉、閱讀技術文件，了解產品架構，如圖1所示。
圖1 預先熟悉、閱讀技術文件，了解產品架構。
2. 透過技術文件的搜尋功能尋找相關資訊，如圖2所示。
圖2 透過搜尋功能尋找相關資訊。
3. 複製資訊到AI工具中，或是請AI使用外部搜尋引擎尋找資訊，但可能會參雜不相關的內容或過時的資訊，如圖3所示。
圖3 請AI使用外部搜尋引擎尋找資訊。
整合MCP後，OwlPay Harbor團隊將搜尋功能API使用方法轉化為模型可理解的標準格式，開發者只須透過Claude Desktop、Cursor、Github Copilot等支援MCP的工具查詢或輸入需求，即可自動取得技術說明與範例程式碼，大幅降低開發與串接成本。
具備MCP支援的開發工具可使AI更順暢與開發者協作，其工作情境像是：
1. 一行指令即可建立本地Docker映像檔，如圖4所示。
圖4 建立本地Docker映像檔。
2. 在支援的程式編輯器設定檔中安裝相關MCP工具（例如Github Copilot），如圖5所示。
圖5 安裝相關MCP工具。
3. 開發者只須以自然語言詢問，AI Agent便會自動將指令轉成搜尋關鍵字，透過MCP工具直接查詢技術文件，並自動產出API範例與專案架構，無須依賴外部搜尋引擎（圖6）。這不僅可以避免取得無關或過時的資訊，也省去了手動複製程式的流程，讓工程師能夠與AI無縫協作，大幅加速串接OwlPay Harbor的過程。
圖6 以自然語言詢問，AI Agent會自動將指令轉成搜尋關鍵字，透過MCP工具直接查詢技術文件，並自動產出API範例與專案架構。
企業利用MCP連結技術文件的優勢
企業利用MCP連結技術文件的優勢包括：
1. 無縫串接與快速導入：MCP讓AI能直接存取企業知識，無需複雜的客製化整合。以OwlPay Harbor為例，其MCP工具讓AI Agent能即時回應技術問題，如「請給我穩定幣轉換法幣的API範例」，AI可即時調用MCP介面回覆具體操作建議與API範例，即時提供技術支援，減輕客服負擔。
2. 資訊即時更新：技術規格或市場趨勢隨時在動態調整，MCP可以確保AI存取的資訊永遠是最新、即時並且經驗證，避免落後資訊誤導開發或文件版本不一而導致錯誤實作，幫助用戶應對快速變化的環境。
3. 強化AI價值與可靠性：當AI能深入理解企業知識，它就能提供更精準且具價值的回應。OwlPay Harbor的MCP工具讓AI成為客戶的得力助手，從基礎配置到進階優化，提供全程支援。比起RAG提供的模糊回應，MCP可確保回答的準確性，並提供資料來源。例如開發者查詢「如何排除出金限制錯誤」時，AI不再給出模糊建議，而是依據MCP回傳已驗證的解法與實例程式碼。
4. 降低維運成本：相較於傳統整合須花費高昂成本，MCP提供標準化連接可降低維護與擴展費用。這讓中小企業也能輕鬆採用AI工具，提升營運效率及維持競爭力。
5. 奠定AI生態系基礎：隨著AI技術的迅速發展，MCP等標準化協定正成爲產業趨勢。企業可將資料與工具標準化管理，利於跨部門與跨產品整合，打造完整AI應用鏈。
透過OwlPay Harbor技術文件整合MCP的經驗可見，MCP不僅簡化技術文件管理，為企業建構出AI落地的可行架構。提升開發效率、簡化知識傳遞門檻，更為其他企業與開發者提供具體應用案例，展現如何善用新協定降低整合門檻，提升AI工具的實用價值。
業界也已有多項採用案例展現MCP的潛力，例如Amazon Q Developer CLI已透過MCP支援更深度的資料理解能力，Docker亦推出MCP目錄服務，致力於打造安全且易於使用的MCP生態系，而GitHub Copilot也正式推出AI Agent模式並支援MCP，且釋出了官方整合的Github MCP伺服器，開發者能將MCP伺服器部署於自家環境，來存取GitHub上資源，打造AI代理工作流程。
在智慧工作流程加速的時刻，MCP不只是開發工具，更是企業邁向AI-Ready架構的重要一環，未來能否善用MCP等新協定，將成為企業AI能力落地的關鍵指標。
＜本文作者：奧丁丁AI資料科學團隊致力於以AI技術賦能奧丁丁集團旗下金融科技、電商與旅宿平台。團隊聚焦於流程自動化、數據分析與智慧應用，持續最佳化產品效能與使用者體驗，實現降本增效，推動整體業務智慧化發展。應用實例包括：透過AI Chatbot輔助旅客完成訂房流程，以及整合MCP工具協助客戶高效串接OwlPay金流系統。＞