產業追蹤／AI協作時代串接共通語言 實現多工協作智慧團隊

2024年起，生成式AI迅速成為企業數位轉型的核心驅動力。從文案自動生成、智慧客服，到知識管理與流程自動化，愈來愈多企業導入各類AI應用。然而，現階段多數部署仍停留在「單點工具化」的初級階段，各系統彼此獨立、缺乏上下文共享與任務協同機制，導致整體應用效益無法發揮。

以金融業為例，客服系統、KYC（認識你的客戶）引擎與風險控管模型往往各自為政，無法共用同一位客戶的歷史資料。結果不僅導致重複填寫、訊息不一致，也造成客戶體驗中斷，流程效率受限，進一步拖慢AI轉型的進程。這類「模型孤島效應」已成為企業AI應用升級的主要瓶頸。

為解決問題，OpenAI於2024年提出「模型上下文協定（MCP）」，旨在建立一套跨模型、跨平台的上下文交換標準。透過MCP，AI系統不再是彼此孤立的工具，而是能像多工協作的智慧團隊，共享任務脈絡、理解使用者背景，並分工完成多階段任務，實現具整體感知能力的智慧應用。

MCP的設計理念可比擬為AI世界的「HTTP協定」，其不關注每個模型內部如何運作，而是專注不同模型間如何交換資訊、協同合作。換言之，MCP的核心價值在於為AI系統建立一套「共通語言」，使其能夠理解彼此的任務背景與使用者脈絡。

透過MCP，AI系統能夠：一、共享任務上下文與使用者歷史互動紀錄；二、協調分工，例如一個模型負責分析，另一個執行動作；三、保持記憶並延續使用者意圖，實現跨系統、跨階段的一致性作。

以金融服務為例，一位客戶若上午透過AI客服查詢保單內容，下午又在另一個系統申請理賠，這兩段互動在傳統架構中是斷裂的。但在MCP架構下，AI系統能「認出」這是同一位客戶、同一個任務脈絡，從而提供更連貫、一致的回應體驗，提升流程的自動化程度與系統擴展能力。目前Meta、Anthropic、LangChain、Zapier等知名平台已投入MCP框架的建置與試點，顯示此協定快速從技術構想邁向產業實踐，有望成為AI協作時代的基礎語言標準。

對企業而言，導入MCP標誌著AI應用模式的深層轉型，帶來的影響有三個層面，一、推動流程導向的AI協同工作模式：讓不同AI模型得以根據任務流程的節點進行角色分工與協作，實現多階段任務的無縫串聯。二、資訊一致性提升，強化決策品質與風險控管：在MCP架構下，各AI系統能存取統一的上下文與使用者歷史互動資料，減少邏輯錯誤與重複作業，並強化風險識別與決策精準度，對金融、醫療等高風險產業尤具價值。

三、推動AI架構模組化，實現敏捷部署與擴充：有助企業建立高度模組化的AI應用架構，使各模型能靈活替換、快速部署，並支援橫向拓展至不同業務場景。MCP為企業開啟從「工具導向」邁向「流程協同」與「架構敏捷」的轉型契機。

MCP被視為生成式AI邁向系統協作化的關鍵基礎，但導入時仍存在不少挑戰。首先，各平台對MCP的支援程度不一，缺乏統一接口標準，使系統整合存在技術落差。其次，MCP強調上下文與記憶共享，涉及個資安全與隱私權控管，若未妥善管理，恐造成合規風險與信任疑慮。

此外，MCP的導入不僅是技術部署，更需要AI團隊、IT、資安與業務部門之間的跨部門協作，導入過程的複雜性不可低估。企業宜採取漸進式策略來啟動MCP應用。可選擇如LangChain（具備記憶模組與上下文管理）及Zapier（提供跨應用自動化協作）等平台作為起點；同時建立AI記憶資料的治理框架，強化權限控管與加密處理，確保系統合規與可信任。

MCP的導入，不僅讓AI模型能共享脈絡、分工合作、延續記憶，更重塑企業AI應用模式，帶來三大轉變：流程導向的協同作業模式、資訊一致性的提升，以及架構模組化與敏捷部署的能力。

MCP的出現象徵著AI應用從「工具輔助」邁向「系統協作」的新時代。就如同AI世界的「TYPE-C標準」，打破系統孤立、促成模型互通，是未來AI模組化與網絡化的基礎。對企業而言，MCP更是AI策略布局的戰略節點。及早洞察其潛力、投入標準制定與技術實作，就能在下一輪AI產業重構取得主導權。

（作者是資策會MIC產業顧問）