MCP 協定：AI 的 USB 接口，讓工具即插即用

一個煩人的問題

你有沒有這樣的經驗：

你想讓 AI 幫你「搜尋 Google Drive 裡的文件 → 整理成摘要 → 發到 Slack」。

理論上很簡單。但實際上：

• Google Drive 的 API → 一套認證、一種格式
• Slack 的 API → 另一套認證、另一種格式
• Notion 的 API → 又一套認證、又一種格式

每個工具都有自己的「方言」。你（或 AI）得學會每一種。

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MCP 是什麼？一個比喻就懂

MCP = AI 工具的 USB 標準。

還記得 USB 之前的世界嗎？

• 印表機用 LPT 接口
• 滑鼠用 PS/2 接口
• 相機用自己的專用線
• 手機有 Micro USB、Mini USB、Lightning…

USB-C 統一了一切。

MCP 對 AI 做了一樣的事。 它定義了一個標準的「溝通方式」，讓 AI 可以用同一種語言跟所有工具對話。

以前：AI → 各種不同 API → Google / Slack / Notion / …
現在：AI → MCP 協定 → Google / Slack / Notion / …

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MCP 的全名和由來

MCP = Model Context Protocol（模型上下文協定）

由 Anthropic（Claude 的公司）在 2024 年底提出，現在已被主要 AI 框架採用，包括 OpenClaw。

為什麼叫「Context Protocol」？

因為它的核心功能是把外部工具的資訊（Context） 用標準化的方式送進 AI 的決策過程。

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MCP 的架構：三個角色

┌──────────┐     MCP 協定     ┌──────────────┐     實際工具
│          │ ←──────────────→ │              │ ←──────────→  Google Drive
│  MCP     │                  │  MCP Server  │                Slack
│  Client  │                  │  （橋接器）    │                Notion
│ (OpenClaw)│                  │              │                任何 API
└──────────┘                  └──────────────┘

角色	是什麼	例子
MCP Client	使用工具的那一方	OpenClaw Agent
MCP Server	提供工具能力的橋接器	google-drive-server, slack-server
Tool	實際的功能	搜尋檔案、發訊息、讀資料庫

打個比方

你（MCP Client） → 翻譯人員（MCP Server） → 外國客戶（Tool）

你只需要跟翻譯說中文（MCP 協定），翻譯會用對方的語言（各種 API）溝通。

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MCP 怎麼運作？

1. 發現（Discovery）

Client 問 Server：「你能做什麼？」

// Client → Server
{ "method": "tools/list" }

// Server → Client
{
  "tools": [
    {
      "name": "search_files",
      "description": "搜尋 Google Drive 中的檔案",
      "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "query": { "type": "string", "description": "搜尋關鍵字" }
        }
      }
    },
    {
      "name": "read_file",
      "description": "讀取指定檔案的內容"
    }
  ]
}

2. 呼叫（Invocation）

Client 知道有什麼工具後，就可以使用：

// Client → Server
{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "search_files",
    "arguments": { "query": "週會筆記" }
  }
}

// Server → Client
{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "找到 3 個檔案：\n1. 2024-02 週會筆記\n2. ..."
    }
  ]
}

3. AI 決策

Agent 收到結果後，自己決定下一步。這就是 Agent 的 ReAct 流程：

觀察：找到了 3 個週會筆記
思考：用戶要最新的，選第一個
行動：呼叫 read_file 讀取內容
觀察：取得了內容
思考：整理成摘要
行動：呼叫 LLM 生成摘要

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在 OpenClaw 中使用 MCP

安裝 MCP Server

OpenClaw 已內建 MCP Client。你只需要啟動對應的 MCP Server。

以 Google Drive 為例：

# 安裝 Google Drive MCP Server
npm install -g @anthropic/mcp-server-google-drive

# 或用 OpenClaw 內建指令
openclaw mcp install google-drive

設定連接

在 OpenClaw 的設定檔 config.yaml 中：

mcp_servers:
  google-drive:
    command: mcp-server-google-drive
    args:
      - --credentials=/path/to/credentials.json
    env:
      GOOGLE_API_KEY: ${GOOGLE_API_KEY}

  slack:
    command: mcp-server-slack
    env:
      SLACK_TOKEN: ${SLACK_TOKEN}

  notion:
    command: mcp-server-notion
    env:
      NOTION_TOKEN: ${NOTION_TOKEN}

啟動後，你的 Agent 就能同時操作 Google Drive、Slack 和 Notion。

💡 不知道怎麼設定 Google API Key？ 看 Google API Key 申請指南。

確認連接成功

# 列出所有已連接的 MCP Server
openclaw mcp list

# 測試特定 Server
openclaw mcp test google-drive

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目前有哪些 MCP Server？

生態系快速成長中，以下是截至 2026 年初的主要 Server：

生產力工具

MCP Server	功能	難度
Google Drive	搜尋、讀寫檔案	⭐ 簡單
Google Calendar	行程管理	⭐ 簡單
Gmail	收發郵件	⭐⭐ 中等
Notion	知識庫操作	⭐ 簡單
Slack	發訊迴覆	⭐ 簡單
Telegram	聊天機器人	⭐⭐ 中等

開發工具

MCP Server	功能	難度
GitHub	Repo / Issue / PR 管理	⭐⭐ 中等
Database (PostgreSQL)	資料庫查詢	⭐⭐ 中等
Docker	容器管理	⭐⭐⭐ 進階
Kubernetes	叢集管理	⭐⭐⭐ 進階

資料來源

MCP Server	功能	難度
Web Search	網路搜尋	⭐ 簡單
Web Scraper	爬取網頁	⭐⭐ 中等
RSS	RSS 訂閱	⭐ 簡單

💡 完整清單可以在 ClawHub 上查看。

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為什麼 MCP 對你很重要？

1. 不用學每個工具的 API

以前：你需要讀 Google API 文件 + Slack API 文件 + Notion API 文件…

現在：安裝 MCP Server，開箱即用。

2. Agent 自動選擇工具

你不需要指定「先用 Google 搜、再用 Notion 存」。Agent 根據你的目標，自動判斷要用哪個 MCP Server 的哪個工具。

這就是 Agent 的威力。

3. 換工具不用改流程

今天用 Notion，明天想換 Obsidian？只需要換一個 MCP Server，你的 Skill 和 Agent 邏輯完全不用改。

4. 安全性內建

MCP 有標準的認證和權限機制：

# 限制 Agent 只能讀取，不能寫入
mcp_servers:
  google-drive:
    permissions:
      - search_files: allow
      - read_file: allow
      - write_file: deny   # 禁止寫入
      - delete_file: deny  # 禁止刪除

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進階：自己建一個 MCP Server

如果你需要串接內部系統或特殊 API，可以自己寫 MCP Server。

最簡範例（Node.js）

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new Server({
  name: "my-custom-server",
  version: "1.0.0"
});

// 定義一個工具
server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
  tools: [{
    name: "get_weather",
    description: "查詢指定城市的天氣",
    inputSchema: {
      type: "object",
      properties: {
        city: { type: "string", description: "城市名稱" }
      },
      required: ["city"]
    }
  }]
}));

// 實作工具邏輯
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
  if (request.params.name === "get_weather") {
    const city = request.params.arguments.city;
    // 呼叫天氣 API...
    return {
      content: [{ type: "text", text: `${city} 目前 25°C，晴天` }]
    };
  }
});

// 啟動 Server
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

💡 MCP SDK 目前有 Node.js 和 Python 版本。如果你會寫程式，可以輕鬆擴充。

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常見問題

MCP 和 OpenAPI（Swagger）有什麼不同？

OpenAPI 是定義 REST API 的規範。MCP 是 AI 專用的工具連接協定。MCP 更高階——它包含了 AI 需要的工具描述、認證流程和結果格式。

每個 MCP Server 都免費嗎？

MCP Server 本身大多是開源免費的。但它連接的服務（如 Google API）可能需要 API Key 和費用。

可以同時連幾個 MCP Server？

沒有限制。OpenClaw 可以同時管理數十個 MCP Server，Agent 會根據任務自動選。

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下一步

了解了 MCP，你可以：

• 🔑 申請 API Key 串接第一個服務
• 🤖 讓 Agent 自動呼叫 MCP 工具
• 🧩 在 Skill 中調用 MCP 工具
• ⚙️ 設定模型來驅動 MCP 呼叫
• 💬 串接 Telegram 作為 AI 入口