昨天介紹的退貨案例中，AI 智慧客服需要查詢會員訂單，並建立退貨單與退款申請。這些資料來自訂單系統與金流系統，AI 無法只靠對話內容取得，更不能自行假設查詢結果。若要讀取即時資料或執行系統功能，就需要透過工具與外部系統連接。

MCP 提供共同的連接方式

MCP 的全名是 Model Context Protocol，中文常譯為「模型情境協定」。它是一套開放規格，用來連接 AI 應用、工具與資料。外部服務不必為每一套 AI 應用設計不同的呼叫方式，而是由 MCP server 按照相同規格提供可使用的工具。

每項工具會包含名稱、用途說明及需要傳入的資料格式。支援 MCP 的 AI 應用透過 MCP client 取得這些資訊後，模型便能依照使用者的需求選擇工具並帶入參數。MCP server 收到請求後執行對應功能，再將結果傳回 AI。

整個過程可以簡化成：

使用者 → AI 應用（MCP client）→ MCP server → 外部工具或系統

MCP server 不一定就是訂單系統或金流系統本身。它也可以是介於 AI 與既有系統之間的連接層，將外部系統原有的 API 包裝成 AI 能辨識及呼叫的工具。

以退貨案例來看

當會員說「我要退貨」時，AI 智慧客服判斷需要查詢訂單，便呼叫 MCP server 提供的訂單查詢工具。MCP server 再向訂單系統取得資料，將結果回傳給 AI，最後由 AI 顯示可辦理退貨的商品。建立退貨單與退款申請時，也會經過類似的呼叫過程。

MCP server 除了可以提供工具，也能提供資料與提示範本，這個系列主要使用的是工具功能。後續會透過 draw.io MCP，讓 AI 建立及修改流程圖。

明天將接著介紹 draw.io MCP 提供哪些功能，以及它和直接請 AI 產生圖檔有什麼不同。