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DESCRIPTION:[>>投影片與 Demo 原始檔連結<<](https://chechia.net/pos
 ts/2025-08-09-coscup/#-%E6%8A%95%E5%BD%B1%E7%89%87)\n\nModel Context Proto
 col（MCP）是一項由 Anthropic 推出的開放標準，旨在為大型
 語言模型（LLMs）提供一種標準化的方式，以連接和操作
 各種資料來源（如本地檔案、資料庫）和工具（如 GitHub
 、Google Maps）。MCP 的目標是簡化 AI 應用與外部資源的整
 合過程，類似於 USB-C 為實體設備提供通用連接介面。\n\n
 隨著 AI 技術的快速發展，AI 助手需要與各種資料來源和
 工具進行互動，以提供更豐富和個性化的服務。Model Conte
 xt Protocol（MCP）作為一種開放標準，為 AI 應用提供了一
 種統一且安全的方式，>連接到不同的資料來源和工具。\
 n\n本場演講將介紹 MCP 的架構、設計原則與實作範例，並
 展示如何使用開源 mcp-server 快速打造一套具備上下文共
 享、工具調用與多模型協作能力的 Agent Server。最後將透
 過實機 Demo 展現 MCP 在真實 AI Workflow 中的應用潛力。\n\n
 演講大綱\n- 問題背景與動機\n  - AI 助手在實際應用中面
 臨的挑戰：需要訪問多種資料來源和工具，現有整合方
 式的限制：開發成本高、維護困難\n- 認識 Model Context Prot
 ocol（MCP）MCP 的定義與目標\n  - MCP 的核心架構：主機、
 客戶端、伺服器\n  - MCP 如何簡化 AI 應用與外部資源的整
 合\n- MCP 的工作原理\n  - MCP 如何建立 AI 應用與資料來源/
 工具之間的橋樑\n  - MCP 的模組化設計如何支持功能擴展\
 n- 使用 mcp-server 快速建立多工 Agent Server\n  - mcp-server 的
 功能與架構\n  - 如何使用 mcp-server 整合多個 Agent 和工具\
 n  - 實作示範：建立一個能夠協作完成任務的多 Agent 系
 統\n- 實際應用案例與未來展望\n  - MCP 在企業助手、開發
 工具等領域的應用\n  - MCP 的安全性與擴展性\n  - 未來 AI 
 系統與 MCP 的整合趨勢
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SUMMARY:初探 Model Context Protocol 與 AI Agent Protocol：快速打造
 多工 AI Agent - Che Chia Chang
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2025/talk/RVZKNX/
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