在一般常見的自動化流程中，我們常常設定「如果 A 發生，就做 B」，像是表單收到新的回覆→寄信通知，這種比較是屬於固定規則的，彈性較少。而這時候，MCP Trigger 和 AI Agent 的組合就派上用場了。

什麼是 MCP？

全名是Model Context Protocol模型上下文協議，由Anthropic 於 2024 年底所提出的。其核心目標是「標準化 LLM 與其他系統之間的通訊」，白話一點說是讓 AI 模型（像 GPT）和外部工具、資料來源之間能夠標準化溝通。在之前如果要讓 AI 使用某個工具（例如 API、資料庫等等），就需要針對不同的工具「客製化」串接(例如function calling)，會有很多額外的工作。MCP 就像是一個通用翻譯器，讓模型不用管背後是什麼系統，只要透過 MCP，就能跟工具講話、拿資料、做動作。

• MCP框架的概念實體
  • MCP Host (MCP 主機)：
    • 執行 MCP Client 的環境
    • 載入 MCP Client，並且橋接到 Server
  • MCP Client (MCP 客戶端)：
    • 負責「管理主機和伺服器之間的連接」。
    • 代表使用者或應用程式，發出需求與任務。
  • MCP Server (MCP 伺服器)：
    • 輕量級程式
    • 能力提供者(像工具箱)，它真正連到外部資源（API、資料庫、檔案系統）。
    • 定義了可以使用的 工具（tools），讓 Agent 或 Client 可以呼叫。
  • Agent（代理 / AI 模型）
    • 是大腦（通常是 LLM，例如 GPT）。
    • 能讀懂 Client 的需求，決定要用哪些工具
    • 扮演「指揮者」，負責協調 Client 的需求與 Server 的能力。

什麼是 AI 代理 (AI Agent)?

簡單來說是一個會幫我們主動做事的智慧助手，不像一般的 ChatGPT 只是回答問題，AI Agent 更像是有目標、有任務感的「小幫手」，它可以自己規劃步驟(LLM為運算大腦)、呼叫外部工具(tool use)、處理資料，最後把完整結果交給你，任務完成後也會分析反思過程中的資訊進而做出改進。他可以處理更廣泛的通用型問題、處理非結構化的問題。

• 核心能力
  • 自主性-能即時掌握外部環境的變化與資訊
  • 思考能力-根據蒐集到的資訊制定計畫
  • 行動力-思考轉為具體行動
  • 能用外部工具
    • API
    • 函數
    • 資料(例如PDF google sheet HTML等)
  • 有目標導向-完成一件事，而不是單純回答
  • 擁有記憶力-紀錄和管理對話的歷史
  • 反思能力
  • 能主動提問、自主學習
  • 個人化

n8n與MCP

今年n8n正是支援MCP 的相關功能，包括兩個重要功能:

• MCP Server 觸發器 (Trigger)
  • 讓 MCP 主機能直接存取 n8n 內建的「數百種工具」以及「自訂工作流程」。
  • 換句話說，AI Agent 可以透過 MCP 呼叫 n8n，把 n8n 當成一個超大型工具庫來用。
• MCP Client 工具
  • 讓 n8n 中的 AI Agent 反過來作為 MCP 主機，去「連接其他 MCP 伺服器」。

資料來源

https://youtu.be/45WPU7P-1QQ?si=x97IZMe8a1DHq63m
https://www.gvm.com.tw/article/113965
https://youtu.be/1UQ8uz4kuIc?si=L6whRGWjDyLfT-16