MCP 協定捐贈 Linux 基金會：代理式 AI 進入開放治理時代

Linux 基金會宣布成立代理式 AI 基金會（Agentic AI Foundation），同時 Anthropic 正式將其 Model Context Protocol（MCP）捐贈給這一新組織進行開放治理。這項決定得到了 OpenAI、Microsoft 和 Google 的公開支持，標誌著 AI 產業在基礎設施標準上達成了罕見的共識。

什麼是 MCP？

Model Context Protocol 是 Anthropic 於 2024 年底發布的開放標準，旨在讓 AI 助手能夠與外部數據源、工具和系統連接。簡單來說，MCP 就像是 AI 代理的「USB 接口」——它提供了一個標準化的方式，讓 AI 模型能夠與各種外部系統互動。

在 MCP 出現之前，每家 AI 公司都需要為其模型開發專有的工具連接方案，這導致了生態系統的碎片化。開發者如果想讓他們的應用同時支援 Claude、GPT 和 Gemini，需要分別實現三套不同的整合方案。

業界巨頭的支持

MCP 成為業界標準的關鍵在於競爭對手的支持。OpenAI 和 Microsoft 已公開宣布支持 MCP，而 Google 也開始建立自己的託管 MCP 伺服器，以連接 AI 代理與其產品。

為什麼競爭對手願意支持？

有幾個因素促成了這種罕見的合作：

• 網絡效應：統一標準讓所有參與者都能從更大的生態系統中受益
• 降低開發成本：企業客戶不需要為每個 AI 平台開發專有整合
• 加速採用：標準化讓企業更容易評估和部署 AI 代理
• 避免監管風險：開放標準可能獲得監管機構更正面的看待

2026：代理式 AI 元年

隨著 MCP 降低了 AI 代理連接真實系統的技術門檻，2026 年被廣泛認為是代理式工作流程從實驗走向日常實踐的一年。

「MCP 解決了代理式 AI 落地的最後一公里問題。現在，開發者可以專注於業務邏輯，而不是重複造輪子。」

Anthropic、OpenAI 和 DeepMind 的代理計畫

三大 AI 實驗室都在積極開發長時程代理（long-horizon agents）。這類代理能夠規劃和執行跨越數小時甚至數天的複雜任務，而不僅僅是回答單一問題。預計到 2026 年第二季，長時程代理將達到可用於生產環境的成熟度。

自我驗證：解決錯誤累積問題

代理式 AI 擴展的最大障礙是多步驟工作流程中的錯誤累積。當 AI 執行一系列相互依賴的操作時，早期步驟的小錯誤可能在後續步驟中被放大。

2026 年，這個問題正在通過自我驗證（self-verification）機制解決。配備內部反饋迴路的 AI 可以自主驗證和修正自己的工作，顯著降低錯誤率。

企業應用案例

透過 MCP，企業已經開始部署各種代理式 AI 應用：

客戶服務自動化

AI 代理可以直接存取 CRM 系統、訂單資料庫和知識庫，自主處理大部分客戶查詢，僅將複雜案例轉交人類客服。

軟體開發輔助

代理可以存取代碼庫、文檔和問題追蹤系統，自主執行代碼審查、錯誤修復和功能實現。

資料分析與報告

AI 代理能夠連接數據倉儲，自動生成定期報告，並在發現異常時主動提醒相關人員。

對香港企業的意義

對於香港企業而言，MCP 的標準化帶來了幾個重要機會：

• 降低 AI 採用門檻：不需要為特定 AI 供應商進行深度技術綁定
• 保護投資：基於 MCP 的整合可以在不同 AI 平台間遷移
• 本地開發機會：香港科技公司可以開發 MCP 相容的工具和服務

香港政府近年來積極推動企業數碼轉型，MCP 的出現為本地企業提供了一個可靠的 AI 整合路徑。