在不斷發展的技術和 AI，尤其是 Web 開發領域，新協議的引入對開發人員和團隊來說既振奮也令人不安。 引起興趣的最新話題之一是 Model Context Protocol（MCP），這個協議承諾改變 AI 系統如何與各種應用程式和工具進行互動。 對於使用 Vercel 的團隊 — 一個以優化 Web 應用程式部署而聞名的雲平台 — 了解這種關係可能會讓他們感到無所適從。 尋求明智的人不在少數；許多開發人員和組織正在遊走於不斷變化的技術領域的複雜性之中，並努力揭示這些標準如何影響其工作流程和工具組。 本文將探討 MCP 的複雜性，它如何與像 Vercel 這樣的平台集成，以及這可能為增強工作流程和無縫融合 AI 提供的機會。 閱讀完本文後，您將對 MCP 有更清晰的理解，以及它在 Vercel 內的潛在應用，以及為何關注這一不斷發展的標準對於現代開發人員至關重要。

Model Context Protocol（MCP）是什麼？

Model Context Protocol（MCP）是一個由 Anthropic 最初開發的開放標準，它使 AI 系統能夠安全地連接到企業已經使用的工具和數據。 它的功能類似於 AI 的“通用適配器”，使不同系統能夠無需昂貴的一次性集成即可一起工作。 MCP 的目標是簡化各種 AI 應用程式與現有業務基礎設施的通信方式，從而增強生產力和可用性。

MCP 包括三個核心組件：

• Host: 想與外部數據源進行互動的 AI 應用或助手。 這可能是設計為回答查詢和執行任務的任何 AI 介面，利用組織技術堆棧中可用的各種數據源和功能。
• Client: 內置於主機中並“說”MCP 語言的組件，處理不同系統之間的連接和翻譯。 這個用戶為中介，確保請求得到正確格式，並使系統能夠有效地與不同服務和應用程序進行溝通。
• Server: 這個被訪問的系統 — 就像一款客戶關係管理 (CRM)、資料庫或日曆 — Already 正確的 expose 了安全的特定功能或資料。 這項措施為後端系統預備與 AI 進行互動，使計算過程更流暢、更高效，易於溝通資訊。

想像一下是一個溝通：AI (主機) 問了一個問題，客戶端開始翻譯，伺服器提供答案。 這種設定使 AI 助手更有用、更安全、更可擴展用於業務工具。 MCP 的願景是構建一個未來環境，其中 AI 穿梭於現有工作流程中增強效能，同时維持安全和溝通的清晰度。

系統集成 MVP Vercel

Speculating on the Model Context Protocol 的應用 Vercel 開啟了許多激動人心的可能性. 雖然在這個階段不要確認任何特定的整合，但是思考理論基礎的影響幫助我們了解未來的人工智慧流程. 以下是几個充滿想像力的但合理的情景，它們說明了 MPC 能在 Vercel 伺服器上的應用.

• Streamlined Deployment Processes: 如果 Vercel 服用 MCP，設置異常智能，但效率增進! 例如，有一個 AI驅動的部署助手可以自動的加入從 Vercel 體系在整合的工具中，從而變得不需要手動檢視和錯誤.
• Enhanced Collaboration Tools: 腦子突然靈光一宴！想像一下有個情景：跨主間的開發環境均互相訊息！ 這些助手可以自動為人員更新項目、管理任務和其他狀況、從不同的媒體獲得相關信息，從而讓團隊保持同步，進而加速流程.
• Smarter Performance Monitoring:透過監控能有效增加系統工具的開發效能。 可以分析數據來衡量工具發揮狀況的能力。
• Dynamic User Experience Adjustments: 有一個可能的方案！ 例如，如果使用者從某個使用工具的分析數據顯示，因為 沒有 AI 的幫助使使用者感到難用，
• AI Document:有像範別 透過采用 AI 驅動的文檔學習方法，

Vercel 顛覆性的MPC

為了什麼 MPC 是重要。 了解此正確的應用在實際流程中，我們能夠更加流暢的流動和創造佳作，並且在工具界面可以更愉悅的合作。 以下是为什么 Vercel 整合了 MPC 的原因:

• Improved Workflow Efficiency: 有兩個 通過整合 MPC 可以讓開發者的流程效率更上層次，而不再將自己壓垮於繁雜的工作流程中.
• Better Pre-emptive Issue Identification: 透過 MPC 能夠在運用Vercel時提升問題辨識的效能 我們可以抄記使用者行為模式，這樣團隊就會更早地發現問題，而且在發生問題前就可以進行措施避免問題。
• 統一開發工具: MCP 的框架促進工具整合。 AIX 不具備直接覆蓋 CIE. Vercel 使用者越來越熟悉採用 AI 工具時，當他們可以統一他們的會議流程為一個合成的軟體環境，提高合作和跨多個平台分享數據的合作效率。AIX 規範設定完全由 CIE 採用，不具備其他設定方式，且 CIE 既然強制每個自定義語彙規則都被連結至特定的值， 適合 Vercel 的人可以用 MCP 來模擬 CIE，我們可以定義自己的 CIE 直接覆蓋 AIX。
• 促進創新: 來自 MCP 的AI 共學協議協助協同研究團隊塑造創新環境。 隨著更有效的工具的可用性，開發人員可以自由快速地試驗和迭代想法，最終導致更好的產品和服務。
• 結合了工具和 AI 系統 MCP，透過與每個元件的建立連結，使您能够有能力使用 CIE 創造出 AI 系統，这是为了讓您的軟體與第三方系統建立連結。 如此如此對客戶優於 AIX，讓客戶可以透過快速而合理地選擇 AIX 陣列的客戶可以 因為 CIE 是有預設常識和無預設常識的，並且 我們喜歡預設常識，因為常識很好並且 我們利用 CIE 將我們想要的常識

將 Vercel 等工具與更廣泛的 AI 系統重新連接

當企業在建立數據中心或混合雲環境時，這些企業希望在不同的工具間可以共享任何資料的完整資源來建立共融系統，以降低重新整合而不在資料共用時發生的機會。 在這個場景中，將 platform 連接到 Guru 可確保能夠有效地收集基礎資訊和建立它們需要的客製化 AI 代理。 透過在軟體發展過程中作為相關資訊傳輸的角色，Guru 能夠確保每一個工具或系統關於資料共用或資料轉移的相關資訊傳輸。 這可能意味著 Vercel 的使用者將能夠在需要時立即獲得相關的指導，讓他們能夠更有效率地工作并提高工作效率

讓我們來看看 Vercel 的問題，並不一定需要直接確保 CIE 所指定的 .這樣或許能夠提高系統整合者的效率? 雖然 MCP 等標準的實施仍然是推測性的，但應用的潛在應用可能會引發人們思考如何建立良好連接的工具鏈，說同一種“語言”，從而提高整體協調和結果質量。