點樣無縫連接AI模型同你公司嘅數據？
GPT、AI助手同智能代理已經好快成為提升工作效率嘅重要工具。新嘅模型同服務層出不窮，令人應接不暇。雖然對科技嘅革命性進展已經習以為常，但2024年11月，Anthropic推出嘅一個新概念，可能會徹底改變AI同企業數據嘅互動方式。
數據鴻溝
點解我認為呢個係2025年AI領域最重要嘅突破？雖然生成式AI、GPT同智能工具普及，幫助企業同個人提升生產力、優化工作流程同自動化，但AI模型同所需互動嘅數據之間一直存在鴻溝。
過去要解決呢個問題，通常需要高昂成本嘅模型再訓練或客製化工具開發，只有有預算或技術嘅企業先做到。Model Context Protocol（MCP）就係為咗解決呢個問題而出現。
MCP係一個伺服器，介乎大型語言模型（LLM）同其他系統之間，負責解讀複雜同零散嘅數據，向AI提供上下文資訊。
雖然數據開放予外部系統唔係新鮮事，API同微服務已經存在幾十年，但API需要人類理解文件，且整合完成後只係功能嘅一個快照，API會變，使用API嘅軟件亦要更新。MCP就係因應呢個痛點，令技術及非技術用戶都可以輕鬆介面唔同系統，並且隨時跟上系統功能嘅變化，成本同工作量極低。
統一內容
諗吓你公司有幾多系統存放業務數據？包括書面文件、客戶關係管理軟件（CRM）、訂單管理系統（OMS）、數據庫同API，有啲係面向客戶，有啲係內部用。
MCP可以將呢啲數據孤島整合，透過AI客戶端（例如Claude Desktop）令數據更易用，幫助提供個人化服務，亦方便員工快速獲取更深入嘅資訊。
例如喺零售業，MCP可以連接OMS，簡化訂單處理。聊天機械人可以即時查詢產品庫存，直接通過聊天介面完成購買。
又例如，結合CRM數據，LLM可以透過MCP獲取客戶購買歷史、偏好同過往互動紀錄，提供度身訂造嘅建議同高效解決問題，提升客戶服務體驗同忠誠度。
雖然MCP現階段仍係一個有潛力嘅開源標準，但前景令人期待。
未來採用情況
MCP目前支援嘅客戶端較少，提供MCP伺服器嘅供應商亦有限，限制咗其普及同擴展。
MCP由Anthropic設計，但成功與否取決於其他AI供應商嘅接受度。2025年3月，OpenAI宣布將採用MCP標準，並預計很快開放予客戶使用。
OpenAI等大型AI供應商嘅加入，對MCP成為通用標準至關重要。隨著更多AI供應商接納MCP，整合數量、功能同效益將更廣泛應用於各行各業。
Anthropic同OpenAI嘅支持，令MCP成為AI客戶端嘅首選標準幾乎不可避免。未來將有更多系統提供官方MCP伺服器，負責雙方嘅互動。
目前MCP伺服器多針對初期採用者，主力係技術團隊同開發者，但如果MCP能跟上AI領域嘅創新步伐，將來連接你嘅Copilot代理到銷售管道，就會同叫ChatGPT寫LinkedIn貼文一樣自然快捷。
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編輯評論：
MCP（Model Context Protocol）嘅出現，係AI應用發展中一個重要嘅里程碑。過往企業想將AI同內部數據結合，經常面臨高昂成本及技術門檻，令AI嘅潛力無法充分發揮。MCP透過一個中介伺服器，動態解讀同提供數據上下文，令AI模型能夠實時訪問不同系統嘅數據，極大降低整合難度。
對香港企業而言，尤其係中小企，MCP有潛力打破數據孤島問題，令AI應用更貼地、更實用。例如零售、金融、客戶服務等行業，可以透過MCP實現個性化推薦、即時庫存查詢及自動化客戶支援，提升效率同客戶體驗。
不過，MCP嘅成功仍需市場廣泛接受，尤其係大型AI供應商同企業端嘅支持。OpenAI嘅加入係好兆頭，但仍需觀察其他AI平台嘅態度同生態系統建設。
此外，數據安全同隱私保護仍係推廣MCP嘅重要挑戰。企業要確保數據在多系統互通時，能夠符合法規要求，避免資料外洩風險。
總括而言，MCP有望成為未來AI數據整合嘅標準，令AI真正成為企業嘅智能助手，而唔係孤立嘅工具。香港企業應該及早關注及準備，掌握新一波AI技術革命嘅機遇。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
