真正的聰明，不是把所有技術細節都學會，而是學會把麻煩交給對的人，或交給對的 AI。

前面兩天我們提到：

• 不會 HTML？可以把解析工作交給 LLM。
• 網頁爬蟲太難？可以透過 API，交給第三方服務處理。

但 API 的文件、規則有時候還是很複雜，對非技術人來說，要研究怎麼組合請求，仍然是一道門檻。這時候問題來了：

👉 有沒有辦法，什麼都不用懂，就直接丟給 AI 代理（AI Agent）幫我解決？

答案是：可以的。

1. AI Agent 與 MCP 是什麼？

AI 代理（AI Agent）的概念，就是讓 AI 不只會聊天，還能「用工具幫你做事」。

例如：讀取網頁、發送 API 請求、甚至自動幫你整理資訊。

過去要做到這件事很麻煩，需要很多額外設計。直到 2024 年底，Anthropic 團隊提出了 MCP（Model Context Protocol），並將它開源。隨後越來越多語言模型也開始支持 MCP。

🔑 差異在於：

• API：像點菜一樣，每一道菜都要照菜單上的指令精準下單。
• MCP：像請一位服務生（AI），直接把「整本菜單」交給他，他自己會挑工具完成工作。

這樣一來，我們不用自己研究每個 API 細節，AI 就能自己「選工具」來解決問題。

2. MCP 使用案例：Jina AI MCP

在上一篇（Day 11）中，我們用過 Jina Reader API 來抓活動頁面的資訊。

有趣的是，Jina 也推出了 MCP 服務，讓我們直接把工具交給 AI 去用。

在 n8n 裡，除了 HTTP Request 節點能使用 API，現在還多了一個 MCP 節點，讓我們能直接透過 MCP 去連接服務。

MCP 有幾種連接方式：

1. STDIO → 本機端（限制較多，n8n官方MCP節點不支持）
2. SSE（Server-Sent Events） → 遠端服務
3. Streamable HTTP → 遠端服務

👉 對我們非技術人來說，通常選擇「遠端服務」比較方便。

3. n8n 中串接 MCP

我們來看看 n8n 的實際操作：

1. 建立工作流：連接「Chat Trigger」＋「AI Agent」節點。

2. AI Agent 節點中，有三個關鍵組件：

   • Chat Model（大腦 → LLM）
   • Memory（記憶 → 保存上下文）
   • Tool（工具 → MCP、API、其他服務）

3. 設定大腦：

   • 在「Chat Model」中選擇 Google Gemini Chat Model
   • 選擇模型 models/gemini-2.5-flash（這個有 Tool 使用能力）

4. 設定記憶：

   • 選擇「Simple Memory」

5. 設定工具：

• Tool → MCP Client Tool
• 到Jina MCP 的官方資料，看Jina AI MCP的設置，可以看到下面JSON資料。（參考資料）

{
  "mcpServers": {
    "jina-mcp-server": {
      "url": "https://mcp.jina.ai/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${JINA_API_KEY}" // optional
      }
    }
  }
}

👉 在 n8n MCP Client Tool 內的具體操作：

• 打開設定面板，填入 Jina MCP 的連線資訊：
• Endpoint：填入 https://mcp.jina.ai/sse
• Authentication：選「Bearer Auth」
• 新增 Credential，貼上你的 Jina API Key

4. 開始對 AI Agent 下指令

回到白板，在左下角的聊天視窗輸入：

https://www.accupass.com/event/2105031734251520643298 是個活動頁面，幫我整理上面的活動資訊。

這時候，AI Agent 就會：

1. 自動呼叫 Jina MCP 工具
2. 抓取頁面內容
3. 整理成你需要的資訊

換句話說，我們完全不需要懂 HTML、API、爬蟲細節，AI 就能幫我們搞定。

5. MCP 的雙向有趣特性

更有意思的是：

👉 n8n 不只可以作為 MCP「用戶端」，還能反過來成為「伺服器」。

意思是什麼？

代表 你自己在 n8n 製作的工作流，也能成為一個 MCP 工具，提供給 AI 使用。

這讓自動化的可能性更大了。

📌 小作業

上網找一找，除了 Jina AI MCP，還有哪些 Remote MCP 服務？

思考：這些 MCP 能幫你解決什麼樣的問題？

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