MCP 是什麼？從 生成式AI 走向 Agentic AI 的關鍵基礎
如果說第一階段的 AI 浪潮，重點在於讓 AI 學習人類的表達方式；那麼我們現在正處於第二階段的開端，這一階段的核心是「行動」，即 Agentic AI (代理式 AI)。
Agentic AI 不再只是被動回答問題，而是具備自主決策能力的數位員工。它需要能夠跨越不同系統行動，例如查詢企業內部資料、更新狀態，或在協作工具上通知相關人員。然而，直到近年，要讓 AI 安全、穩定地執行這類跨系統任務，整體成本仍然非常高昂。
AI 是怎麼順利地從生成式 AI 進化成 Agentic AI ？
這一切的關鍵就是今天的主角—— MCP （Model Context Protocol，模型上下文協定）。
背景：MCP 誕生前的「整合地獄」
在深入討論 MCP 的運作前需要先釐清一個問題：為什麼 AI 的能力不斷提升，卻仍然很難在企業中真正使用？關鍵往往不在模型，而在碎片化的數據環境。
企業的資料與工具往往分散在不同系統中：文件可能存放在 SharePoint，製造資料存放在MES，客戶資料則位於 Salesforce，彼此之間缺乏一致的連接方式。當企業希望讓任何一個模型都能存取任意一個資料來源時，工程團隊通常只能採取最直接的做法——針對每一種模型與系統的組合，單獨撰寫一段整合程式，也就是所謂的「膠水代碼（Glue Code）」。
在這樣的架構下，開發者必須為每一種模型與每一種工具的組合，反覆撰寫膠水代碼。由於缺乏統一的連接規範，任何一個系統 API 的版本變動，都可能牽動數十個既有的整合點，使整體系統的穩定性大幅降低。
最終，這種點對點的對接模式會陷入工程團隊口中的「整合地獄（integration hell）」。
久而久之，這種高度客製、難以重用的整合方式，會帶來兩個明顯後果：
- 供應商鎖定：當企業已為某一套模型投入大量整合成本，想要切換到其他模型，往往意味著必須重新撰寫與測試整套連線。
- 資料孤島被進一步固化：由於每新增一個資料來源，都代表一段新的整合成本，企業通常只先接入最核心的系統，將大量零散但有價值的資料排除在 AI 的視野之外。
這也是為什麼許多 AI 專案即使概念成熟，最終仍停留在示範階段，因為整合本身的成本與風險過高。
技術與優勢：MCP 三大核心組件
終於，2024年11月美國新創 Anthropic 推出 MCP，終結這場混亂。
MCP 並不是要成為包山包海的超級平台，也不是讓 AI 學一種新語言，而是替 AI 和系統之間，訂一套「溝通規則」。
MCP 架構由三部分組成：MCP Host、MCP Client 、MCP Server。
對開發團隊來說，這意味著不必再為每一個 AI 工具或平台各寫一套整合。只要完成一次對應的 MCP Server，就能被不同的 AI 應用環境重複使用，不論是桌面型 AI 工具、開發者 IDE，還是企業內部自建的平台，都能直接接上。
當連接方式可以被重用，整合成本也就不再不斷累積，也讓 AI 應用的開發與維護，開始回到更可控、也更可持續的狀態。當整合成本被控制，Agentic AI 才有機會真正走進企業的日常流程。
可是，跨過了「整合地獄」卻還有一道難關，名為：資安與權限。
MCP 的「邊界感」：AI 權限 與 企業資安
當 AI 開始進入企業流程，真正關鍵的從來不是它「能做多少事」，而是它被允許做到什麼程度，以及這些權限會不會帶來入侵或洩漏企業內部資訊的風險。
因此，在 MCP 的設計裡，AI 並不是被允許隨意操作系統，而是被刻意限制在清楚定義好的互動範圍內。有些情況下，AI 只需要讀取資訊，用來理解狀態或判斷問題；但一旦涉及更新資料、發送通知，或觸發實際動作，風險就會隨之出現。也正因如此，這類行為必須被明確規範，只能在被允許的條件下執行。同時，當使用者切換專案或工作內容改變時，AI 可見的資料範圍也會隨之更新，避免長期持有不必要的權限。
這樣的「邊界感」，並非多此一舉。2026年初被稱為 Ni8mare 的資安事件便是一個提醒：當自動化或 AI 平台同時握有系統存取權限與跨流程控制能力，一旦被入侵，影響的就不只是單一工具，而是整條營運流程。此時，風險不再來自某個功能，而是來自流程本身。
對企業而言，特別是製造業，資安同時也意味著數據主權。MCP 並不要求將原始資料送往雲端，而是支援在本地完成整理與過濾，只將必要的結果交給模型進行推理。資料仍然留在企業手中，AI 則扮演輔助分析的角色。
這樣的設計，讓 AI 在開始具備行動能力的同時，仍然保留了企業最在意的控制感。AI 不再只是被動回答問題，但它的每一次行動，仍然發生在可被理解、可被管理的範圍內。也正是因為如此，MCP 才能讓 Agentic AI 從概念走向實務。
MCP × AI Studio 如何把 Agentic AI 帶進企業
MCP 確保 AI 能否安全、可控地連接起內外的資料與系統，但在實際導入現場，企業很快就會遇到下一個關鍵挑戰：當 AI 已經能讀資料、調工具之後，該如何真正參與決策？除了能不能連線，更重要的是「誰可以看、誰可以用、可以做到什麼程度」。不是所有 AI 在任何情況下都能看到一樣的資料、做一樣的事，而是會依照工作內容、使用情境與企業規範，被限制在對應的範圍內。有些情況只允許它讀資料、不做改動；有些情況，才會在清楚規範下，開放它協助執行行動。這樣的設計，讓 AI 參與工作流程的同時，也不會越界碰到不該碰的資訊或權限。
這正是 Profet AI 所提出的 AI Studio 代理式 AI 協作軟體（以下簡稱 AI Studio）所扮演的角色。AI Studio 讓多個具備不同任務與專業的 AI Agent，能在同一個工作流程中分工合作、彼此驗證，並將模型輸出的結果轉化為企業可以採取的行動，同時也確保每個 AI 只在被允許的範圍內行動。。
HR 是其中一個常見的應用場景。面對招募與留才的長期壓力，企業真正的困難，往往不在於資料不足，而在於這些資料難以轉化為可預測、可行動的判斷依據。
在 AI Studio 的架構下，HR 不再只是事後查看報表，而是能與 AI Agent 協作進行判斷。例如在招募或留才情境中，AI 可以在安全可控的前提下，分析歷史資料並預測留任風險，讓 HR 有機會在關鍵決策前，或問題發生前提早介入。
由於 HR 資料本身高度敏感，不是每個角色、每個情境都能看到全部內容，而是透過 MCP 的權限控管與 AI Studio 的協作設計，AI 只能在被允許的情況下接觸對應的應用，該看的才能看，該動的才能動，資料主導權仍然掌握在企業手中，AI 成為內部決策的輔助能力，而非額外的風險來源。
從製造現場到 HR 的核心決策，MCP 為 Agentic AI 打開了進入企業系統的大門，而 AI Studio 則讓這些 AI 能在同一個環境中協作、推理並形成判斷。當 AI 不再只是查資料的工具，而是能預測風險、輔助決策並提出行動建議，代理式 AI 才真正走進企業價值鏈的核心。