隨著生成式AI技術的飛躍發展，企業導入AI的方式逐漸從單一模型應用（如客服Chatbot、文案生成等），邁向多模型協作的應用場景。然而，不同AI模型往往由不同供應商訓練、部署於異質平台，缺乏統一的上下文共享與語意協同機制，導致系統間資訊孤島問題日益嚴重。
在此背景下，「模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）」應運而生，旨在為AI模型建立一套共通語言，協助其理解任務脈絡、使用者意圖與其他模型的輸出結果。MCP的推動代表著AI產業邁向「多重AI代理協作」與「任務導向架構」的關鍵一步，亦為未來企業級AI應用的標準化鋪路。
一、前言
二、MCP的核心概念與功能
三、產業發展現況與標準化推動動態
四、結論
表1 MCP對各領域的影響與發展策略
表2 各類型組織投入MCP標準之概觀