MCP 協定與傳統的檢索增強生成（RAG）技術有何不同？

MCP 協定與傳統 RAG 技術的差異

模型上下文協定（MCP）與傳統檢索增強生成（RAG）技術的主要區別在於，MCP 旨在簡化 AI 模型對外部數據的存取機制，提供一個通用介面，讓 AI 模型能更易於理解和使用各種數據格式。與 RAG 技術相比，MCP 就像一個「萬能轉接頭」，降低了整合不同數據來源的複雜性，讓 AI 模型無需針對每個數據源進行客製化設定。

MCP 的運作方式

MCP 協定包含 MCP 主機（AI 模型）、MCP 客戶端（AI 存取 MCP 的程式碼）和 MCP 伺服端（提供數據和功能的外部資源）三個主要組成部分。當 AI 模型需要外部數據時，它會透過 MCP 客戶端向 MCP 伺服端發出請求。MCP 客戶端會將 AI 模型的請求轉換成標準化的格式，然後傳送給 MCP 伺服端。伺服端收到請求後，會將所需的數據以標準化的格式回傳給 AI 模型。

MCP 的優勢與應用

MCP 協定簡化了企業導入 AI 的流程，並降低了整合不同數據來源的複雜性。透過提供 AI 上下文指示，MCP 幫助 AI 模型決定使用哪些工具、如何使用以及如何連結工作流程。企業可利用 MCP 協定將 AI 模型與各種外部數據源（如資料庫、API、雲端服務）連接，實現更廣泛的 AI 應用。例如，建立自動分析客戶數據並提供個性化推薦的 AI 系統，或建立自動監控生產線並預測設備故障的 AI 系統。