10秒搶先快速瞭解以下這篇文章的重點內容
今天不是又要介紹什麼新模型，也不是什麼自動工作流神器。而是一個讓 AI/LLM 不是只有一張嘴的回話機器人，更讓您的 LLM/AI 真的開始飛天鑽地..
這篇文章將會解答/協助：
- 曾經問 AI 一堆事，結果只得到一句「我無法執行這個操作」
- 正在努力用 AI 加速自己的工作流程，卻常卡在「下一步要靠自己」
- 想知道除了怎麼讓現在的 AI 還能夠真的做事情
- 希望打造一套 AI 輔助的「數位第二大腦」，從內容到工具整合
為什麼 MCP Servers 會特別受到關注與產生討論？
如上週所說，我們可能都還來不及被 AI 賦能，但現在已經可以幫 AI AI 賦能了！
會有這個突破性的發展，主要也是因為不論是 ChatGPT、Claude、Gemini，甚至各式 LLM 模型再怎麼厲害，終究還是「講得理直氣壯、胸有成竹」，卻總是「做不到」？
我們明明說得很清楚了：
- 幫我從這份 Google 試算表中擷取所有網址並依照類型分類成部落格、商品頁、品牌介紹
- 幫我讀取桌面上一個名為「合約」的資料夾，列出所有 PDF，並依照內容摘要重新命名
- 幫我開啟 Notion 中的「行銷任務版」，把所有過期的待辦事項標註紅色並匯出成 Markdown
但最後都只能得到一句「我無法執行這個操作」。
而這主要都是因為 AI 缺乏一個能夠「理解我們說什麼 → 把這份理解轉換成動作」的共同協議。這，正是 MCP（Model Context Protocol） 因應而生的原因。
至於今天所介紹的 MCP，不是一個工具，而是一種協議標準，它讓大型語言模型（LLM）可以呼叫具體的工具、API、腳本與應用程式。它為 AI 裝上「真正能做事的手腳」，也為我們開啟了一個 AI 工作自動化的新階段。
所以 MCP 到底是什麼？就是讓 男..AI 不會只剩那張嘴！
一直以來，我們人類和 AI 的對話大多停留在「對話」階段，但最終就是沒辦法真的幫我們打開一個資料夾、抓下一頁內容、整理一段 HTML，甚至跑個小任務。
這就是為什麼我們應該開始關注這個 MCP？
MCP 是一個新出現的 AI 橋接協議，祂解決了一個非常重要的問題：
讓 AI 不只能回話，而是能聽得懂我們說的話、接著去做該做的事。
如果說 LLM（大型語言模型）像是一個超級聰明的人，
那 MCP 就是一個「神經帶動動作的能力」——能幫你打開終端機、應用程式、呼叫外部資料、甚至操控電腦裡的檔案。
也就是讓 AI 動起來動起來動起來…..「變得可執行、可觸發、可整合」的那顆火星塞。
現在我們可以透過 MCP Servers 來解決哪些問題？
今天的 MCP 並不是一個單一的產品，而是一個讓語言模型能夠操作各種外部工具的「溝通協議」。透過 MCP，我們可以將日常的語言需求，轉化為實際操作的任務。這一切的關鍵在於：搭配不同的 MCP Server，就能觸發不同類型的功能工具。
以下是幾個實際可用的 MCP Servers 類型與它們能解決的問題：
| MCP Server 類型 | 功能簡介 | 適合應用情境 |
|---|---|---|
| Search MCP | 給 AI 一個網址或搜尋需求，幫你抓取網頁內容、提煉段落與摘要 | 網頁內容整理、新聞整理 |
| Directory Reader MCP | 讓 AI 打開資料夾、列出檔案清單，根據屬性分類 | 本機資料管理、自動歸檔分類 |
| Notion Summarizer MCP | 整理 Notion 資料庫、會議記錄、待辦清單，甚至輸出成簡報格式 | Notion 工作區整合、專案進度整理 |
你只需要一個平台，再從 MCP Server 清單中挑一個你需要的功能安裝，就可以讓 AI 開始真的「做事」。
為什麼我會選擇 Visual Studio Code + Cline 來啟動第一個 MCP Server？
說到這個…
- 因為這組合「夠技術」，但又「不複雜」
Visual Studio Code 是全球最多人使用的開發環境，幾乎成了專業與自由的代名詞；Cline 則是一個 AI 對話介面，像 ChatGPT 卻能直接操作本機功能。這兩者結合，讓我用一句自然語言就能控制我的電腦工具與資料，真的做事，不只說話。 - Visual Studio Code 也是個人撰寫與測試 python 程式的介面
在嘗試 MCP Servers, Visual Studio Code 也是個人撰寫與測試 python 程式的介面，不只不用學習，等於是放大常用用具的功能，還可以在下方開啟終端機視窗、直接執行。 - Cline 幫 Visual Studio Code 裝上了一個「說了就會做」的語言介面
一般 Visual Studio Code 要靠打指令、寫 script，但 Cline 讓我只要開啟聊天視窗，開口提問，事情就做完了(頂多需要來回修正)。這讓 Visual Studio Code 不再只是工程師在用，而是每個願意開口指令的人都能操作的超強控制中心。 - MCP Servers 的選擇與管理，完全整合在 Visual Studio Code 裡，體驗流暢無痛
不用跳出去開終端機甚至結合在一起、不用註冊一堆網站、也不用切換環境。Cline 在 Visual Studio Code 裡就有一個 MCP 控制台，只要滑鼠點一下，就能搜尋、安裝、授權、啟用 MCP 工具。整體體驗乾淨、直覺、快。
一步步開始使用：打造人生第一個 MCP 任務
接下來就用實際操作，一步步完成第一個 MCP Server 的安裝與測試：
且一切知識的來源都是從搜尋開始，故今天我們選擇從 Tavily MCP server 開始，還可以抓取指定網址內容或上網搜尋想要的內容並摘要！
步驟一：安裝 Visual Studio Code（如果你還沒裝）
到官方網站下載安裝：https://code.visualstudio.com/
下載後，打開持續按照指示完成 Visual Studio Code 下載流程即可。
步驟二：下載擴充功能 Cline
- 點左側方塊圖示（Extensions）
- 搜尋
Cline - 點選安裝，成功後會看到左側多一個「豬鼻子」圖示，就是 Cline 面板
步驟三：啟動你的第一個 MCP Server – Tavily
Tavily 是一款搜尋型的 MCP Server，它可以根據你給的「網址」或「期待」，幫你快速爬取網頁、摘要、輸出主要資訊，非常適合用來測試 MCP「指令 → 執行 → 結果」的流程。
到 Cline 的 MCP Servers 找 Tavily MCP
- 點左邊 Cline 插件面板的齒輪圖（Settings）
- 選「MCP Servers」
- 在搜尋欄輸入「tavily」，會找到一個
Tavily Search MCP - 點右側
Install→ AI 就會幫你自動安裝這個 MCP！
步驟四：到 Tavily 官網註冊並取得 API 金鑰
- 前往：https://app.tavily.com
- 註冊一個帳號（可用 Gmail）
- 登入後進入 Dashboard
- 點選 API Key 複製 Icon 如下圖
- 產生一組 API Key 並複製下來
步驟五：利用 Tavily 這個 MCP Server 完成第一個任務
回到 Visual Studio Code/Cline, 輸入 API Key 後請求完成串接後啟用這個 MCP Servers, 完成後輸入這樣一句話(或可能視狀況反覆對話)：
我已經成功串接了 Tavily MCP Server， 故可否請您給最新、全面且正確，與 Tavily 搭配 Cline 的應用功能中文介紹與參考連結
幾秒後就會看到：
- Visual Studio Code/ClineAI 真的開始運作、甚至自己除錯
- 來來回回自言自語數次後，真的開始產生抓取結果
- 點擊連結與細看內容都真的沒有問題(不像 ChatGPT 的回覆中很少網址連結是正確的 ^^””)
在今天這篇 Tavily MCP Server x Visual Studio Code 應用圖文分享之後..
不知道透過今天文章內容是否有發現到…
現在不需要成為工程師，也不需要懂什麼 backend、API、Python，只需要願意對 AI 說一句：「幫我做這件事」，MCP 就會協助促使一段話變成真實的動作。
那現在先請讓我們回顧一下，今天我們完成了什麼：
- 理解 MCP 為什麼誕生、怎麼讓 AI 不再只靠一張嘴
- 認識了目前一個簡單且可行的實作方式：VS Code + Cline
- 實際啟動了我們的第一個 MCP Server —— Tavily
- 開始嘗試用一句話讓 AI 幫你抓資料、摘要內容
也希望能對您或公司團隊多少有點幫助嘍 😀
只是若還是覺得今天的內容有點複雜，想知道是否有更簡單的解決方案時……
身邊所有人都在喊 AI，但您正為生計、銷售而焦頭爛額，根本沒時間學習嗎？
- 每天都忙的半死，哪有時間來學 AI 嗎
- 對 AI 有期待，但一打開就是英文介面＋一堆不知道在幹嘛的輸入框
- 聽人家說 AI 可以自動化工作，但我們連資料都還沒整理好
其實您現在不用從 0 開始打造 AI，也不用會寫 Prompt，更不用背什麼技術名詞。
因為現在的 GPTs 商店，真的就像一座 通往 AI 的任意門：你可以先挑一位「別人已經幫你訓練好」的 GPT 幫手，再慢慢學著建立屬於你自己的 AI 智能分身。
或是想要先好好瞭解如何跟 AI/LLM 對話….
善用AI, 其實就跟我們很有耐心地請小朋友做事一樣…
且可以在職場上善用AI, 真的可以幫助我們節省許多時間，尤其是還可以生成出更有價值的結果。而與 AI “溝通” 的關鍵，其實一點都不困難且還是我們與生俱來的能力…
還是想進一步瞭解有哪些 AI 應用…
不是取代，是支援。這位「AI 小編」可能比創辦人更熟自家產品/服務
您們家的小編最近怎麼樣？還撐得住嗎？還能精準接到你這位品牌主的傳球嗎？
在這個 內容產出困難 + 人手不足 + 客服品質控管不易 的大缺工年代，還要要求小編懂 SEO、會行銷、會寫文案、懂產品、還能熬夜幫你回 LINE@？
這也是為什麼會有這篇文章—ChatGPT x LINE@ 沒有打算取代誰的AI小編，比老闆本人更對自家商品/服務如數家珍，這並不是要您裁員，而是想讓您知道：「現在可以考慮請一位比老闆本人還了解商品、24 小時不會累的 AI 小編」。
透過 ChatGPT、結合你品牌自己的內容資料（像 sitemap、product feed），再串上大家都習慣的 LINE@，你就可以訓練出一位能：
- 協助客服、回應 FAQ、提升品牌專業形象
- 自動生成產品介紹、內容文案、話題貼文
- 符合 SEO 邏輯又能講人話的全能數位夥伴
這不是取代誰，而是讓你在資訊爆炸與人力吃緊之間，有一個更穩定、更一致、更聽話的幫手。
還是覺得先不要說這麼多了，想乾脆直接跟蔡先生聯繫時..
也可以直接與咖啡鄉鄉長：蔡先生加賴(畫面左下角 Icon)、或掃下方小恐龍 QR Code 一覽蔡先生相關資訊最快。
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