雖然滿多人已經知道或提過，但還是簡單介紹一下MCP的起源跟概念，至於實作或架構介紹(Host/Client/Server、Tools/Resources/Prompts、Roots/Sampling、JSON-RPC/Stdio/<SSE or Streamable HTTP>等...)在網路上已有很多優質文章則不再提出，有錯歡迎糾正。
而時至今日為人所知的MCP（Model Context Protocol），AI應用端的USB-C，由Anthropic公司於2024年11月所推出，MCP作者之一的David Soria Parra正是受LSP啟發而創造出如此方便的溝通協定，我們來將LSP的概念套一下，第三方工具就好比為程式語言、AI應用的Client端如同IDE，藉由MCP協定便可以讓我的IDE無縫支援各式各樣的程式語言了。
截止今日各種五花八門的MCP Client/Server/Others 如雨後春筍般的大量出現，從一開始只有小眾的MCP愛好者默默努力的開發且推廣著，到現在各種服務、開發工具、AI開發框架、套件，甚至官方、大公司等都開始逐漸重視並推出自家的MCP或內建支援至產品中，如GitHub Copilot的Agent模式(與VSCode整合，不再是預覽版，已開放給所有人)、Cursor、Windsurf、Continue、Zed、Roo Code(Cline的分支)、Cline、OpenAI的Agents SDK、PydanticAI、Langchain家族、Firebase Genkit、n8n、Zapier、Vercel的AI SDK、Google的Google Workspace(可能)、Supabase、Cloudflare、Github、ElevenLabs(示範)、Notion、Line bot等等族繁不及備載...，心動的你還不快趕緊製作屬於你的MCP Server或在你的Client端瘋狂調用吧。
MCP相關資源：
- 官方MCP Server兼各實作整理
- 官方文檔
- Awesome MCP Servers (各精選 MCP Server 整理)
- MCP.so (各 MCP Client、Server 整理)
- Smithery
- Glama MCP
- MCP Servers
- 想到再補...
相關文章：
- https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1jofsdz/comment/mkroiqi
- MCP: Flash in the Pan or Future Standard?
- Model Context Protocol (MCP) an overview
- 筆記: AI Agent & MCP & A2A
MCP聽起來非常全能，但不盡然，在現有的MCP生態中依然存在某些缺點，例如調用Server的過程中資源消耗較高、通訊協定的效率或支援度不足、建置的複雜度、亦或是與其他現有功能衝突等都是個待解決或需考慮的問題，幸運的是某些問題已有大量現成的第三方解決方案，並且藉著開發社群的力量，官方正在慢慢解決、改進這些問題當中 (2025-03-26 Spec)。
在未來，也許可能又會出現比MCP更加優秀或是能互相搭配的協定，演變成統一協定之爭(多麼似曾相似，你說是不是呢？)，但以樂觀的角度看待，因為有了MCP起了頭，我們的開發體驗正在一點一滴地整合、進步、便利，那麼看到最後的您，認為MCP究竟是「未來」還是「曇花一現」呢，謝謝觀看。
