MCP 深入指南

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 於 2024 年 11 月推出的開放標準，用於標準化 AI 系統與外部工具、資料的整合方式。目前已成為業界 de-facto 標準，獲得 OpenAI、Google DeepMind、Microsoft 等主要 AI 公司採用。

什麼是 MCP？

MCP 的靈感來自 Language Server Protocol (LSP)。就像 LSP 標準化了 IDE 與程式語言的溝通方式，MCP 標準化了 AI 與外部工具的溝通方式。

傳統方式：每個 AI 應用需要各自實作整合
┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ Claude   │    │ ChatGPT  │    │ Cursor   │
└────┬─────┘    └────┬─────┘    └────┬─────┘
     │               │               │
     ▼               ▼               ▼
┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ GitHub   │    │ GitHub   │    │ GitHub   │
│ 整合     │    │ 整合     │    │ 整合     │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘
（重複實作 N 次）

MCP 方式：標準化協定，一次實作處處可用
┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│ Claude   │    │ ChatGPT  │    │ Cursor   │
└────┬─────┘    └────┬─────┘    └────┬─────┘
     │               │               │
     └───────────────┼───────────────┘
                     │
                     ▼ MCP
               ┌──────────┐
               │ GitHub   │
               │ MCP      │
               │ Server   │
               └──────────┘
（一次實作，所有 AI 都能用）

MCP 的歷史與現況

時間	事件
2024 年 11 月	Anthropic 發布 MCP 開放標準
2025 年初	OpenAI、Google DeepMind 宣布採用
2025 年 6 月	發布 OAuth 2.1 授權規範
2025 年 11 月	發布 2025-11-25 版規範（非同步、無狀態、伺服器身份）
2025 年 12 月	MCP 捐贈給 Linux Foundation 的 AAIF
2026 年	97M+ 月下載量（Python + TypeScript SDK）

MCP 架構

MCP 採用 Client-Server 架構：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Host 應用程式                         │
│                 (Claude Code, Cursor, VS Code)              │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                     MCP Client                        │  │
│  │              (管理與 Server 的連線)                    │  │
│  └───────────┬───────────────────────────┬───────────────┘  │
└──────────────│───────────────────────────│──────────────────┘
               │ 1:1 連線                   │ 1:1 連線
               ▼                           ▼
        ┌──────────────┐            ┌──────────────┐
        │ MCP Server A │            │ MCP Server B │
        │  (Context7)  │            │ (Playwright) │
        └──────┬───────┘            └──────┬───────┘
               │                           │
               ▼                           ▼
        ┌──────────────┐            ┌──────────────┐
        │   外部資源    │            │   瀏覽器     │
        │  (文件 API)   │            │  (Chrome)    │
        └──────────────┘            └──────────────┘

關鍵角色：

Host：使用者互動的應用程式（Claude Code、Cursor、VS Code）
Client：Host 內部的元件，管理與 MCP Server 的連線（1:1 關係）
Server：外部程式，透過標準 API 提供 Tools、Resources、Prompts

MCP 的六大能力

根據 2025-11-25 規範，MCP 提供六種核心能力：

1. Tools（工具）

讓 AI 執行動作的函數，需要使用者同意：

typescript

// MCP Server 定義的工具
{
  name: "search_docs",
  description: "搜尋文件庫",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      query: { type: "string", description: "搜尋關鍵字" },
      limit: { type: "number", description: "回傳數量" }
    },
    required: ["query"]
  }
}

使用情境：資料庫查詢、API 呼叫、檔案操作、瀏覽器控制

2. Resources（資源）

靜態或半靜態的資料，AI 可以讀取但不會修改：

typescript

// MCP Server 提供的資源
{
  uri: "file:///project/README.md",
  name: "專案說明文件",
  mimeType: "text/markdown"
}

使用情境：設定檔、文件內容、API schema

3. Prompts（提示範本）

預先定義的指令模板，確保任務執行的一致性：

typescript

// MCP Server 提供的提示範本
{
  name: "code_review",
  description: "程式碼審查提示",
  arguments: [
    { name: "code", description: "要審查的程式碼", required: true }
  ]
}

使用情境：標準化工作流程、團隊最佳實踐

4. Sampling（取樣）

讓 Server 請求 Client 的 LLM 執行推理，不需要自己的 API key：

Server: "請幫我分析這段程式碼的問題"
   ↓
Client: 使用 Host 的 LLM 處理
   ↓
Server: 收到分析結果，繼續處理

使用情境：複雜的多步驟處理、需要 AI 判斷的工作流程

5. Elicitation（引出）

Server 向使用者請求缺少的資訊：

Server: "請提供你的 GitHub token"
   ↓
Client: 顯示對話框請使用者輸入
   ↓
Server: 收到資訊，繼續執行

使用情境：動態收集認證資訊、確認操作

6. Roots（根目錄）

告訴 Server 應該關注哪些資源和工作區：

typescript

// Client 告訴 Server 的根目錄
{
  roots: [
    { uri: "file:///project/src", name: "原始碼" },
    { uri: "file:///project/docs", name: "文件" }
  ]
}

使用情境：限定工作範圍、多專案管理

Claude Code MCP 設定

設定檔位置與優先順序

範圍	位置	用途
專案共享	`.mcp.json`（專案根目錄）	團隊共用，可 version control
專案私有	`.claude/settings.local.json`	個人專案設定
使用者全域	`~/.claude/settings.local.json`	所有專案通用

CLI 指令

bash

# 查看已安裝的 MCP
claude mcp list

# 新增 MCP Server（stdio transport）
claude mcp add <name> -- npx -y <package>

# 新增 MCP Server（HTTP transport）
claude mcp add --transport http <name> <url>

# 新增 MCP Server（SSE transport）
claude mcp add --transport sse <name> <url>

# 新增帶 header 的 MCP Server
claude mcp add --transport http <name> <url> --header "KEY: value"

# 使用 JSON 設定
claude mcp add-json "<name>" '<json-config>'

# 移除 MCP Server
claude mcp remove <name>

# 指定範圍
claude mcp add --scope user <name> -- npx -y <package>  # 使用者全域
claude mcp add --scope project <name> -- npx -y <package>  # 專案共享
claude mcp add --scope local <name> -- npx -y <package>  # 專案私有（預設）

Transport 類型

Transport	適用情境	範例
stdio	本地執行的程式	`npx @playwright/mcp@latest`
HTTP	雲端服務（推薦）	`https://mcp.context7.com/mcp`
SSE	需要串流的服務	`https://mcp.context7.com/sse`

設定檔範例

json

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
    },
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest"]
    },
    "shadcn": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://www.shadcn.io/api/mcp"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<your-token>"
      }
    }
  }
}

驗證與除錯

bash

# 在 Claude Code 中查看 MCP 狀態
/mcp

# 啟用除錯模式
claude --mcp-debug

# 管理工具權限
/permissions

安全性考量

重要安全提醒

MCP Server 可以執行程式碼、存取檔案、連接網路。請謹慎選擇信任的 Server。

已知風險

根據 OWASP GenAI Security Project 和安全研究：

風險	說明	防護措施
Prompt Injection	惡意輸入被當成指令執行	驗證所有輸入、限制工具權限
Tool Poisoning	工具描述被竄改，誘導 AI 執行惡意操作	只用可信來源的 MCP Server
資料外洩	敏感資料被傳送到外部	使用 read-only 模式、限制存取範圍
權限提升	組合多個工具達成未授權操作	最小權限原則、分離環境

最佳實踐

只安裝可信來源的 MCP Server
- 官方維護（Anthropic、Microsoft、Google）
- 知名開源專案（有活躍維護）
- 企業級供應商

最小權限原則

bash

# Supabase：使用 read-only 模式
npx @supabase/mcp-server --read-only

環境隔離
- 開發環境與生產環境分開
- 使用 Docker 容器隔離 MCP Server
- 不要在 MCP 中使用生產資料

定期審查權限

bash

/permissions  # 查看已授權的工具

MCP	用途	維護者
Context7	即時取得最新文件	Upstash
Playwright	瀏覽器自動化	Microsoft
Chrome DevTools	進階瀏覽器除錯	Google
GitHub	GitHub 操作	GitHub

MCP	用途	維護者
shadcn	shadcn/ui 元件查詢	shadcn
Figma	Figma 設計稿存取	Anthropic

MCP	用途	維護者
Supabase	Supabase 資料庫操作	Supabase
PostgreSQL	PostgreSQL 操作	MCP 官方

MCP	用途	維護者
Brave Search	網頁搜尋	Anthropic
Exa	語意搜尋	Anthropic

MCP 資源目錄

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平台	說明	連結
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Context7 MCP - 即時取得最新文件
Playwright MCP - 瀏覽器自動化測試
shadcn MCP - UI 元件開發
Supabase MCP - 資料庫操作

MCP 深入指南

什麼是 MCP？

MCP 的歷史與現況

MCP 架構

MCP 的六大能力

1. Tools（工具）

2. Resources（資源）

3. Prompts（提示範本）

4. Sampling（取樣）

5. Elicitation（引出）

6. Roots（根目錄）

Claude Code MCP 設定

設定檔位置與優先順序

CLI 指令

Transport 類型

設定檔範例

驗證與除錯

安全性考量

已知風險

最佳實踐

推薦 MCP Servers

開發必備

UI 開發

資料庫

搜尋與知識

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