AI 模型協作新標準：Anthropic MCP 伺服器建置與安全指引

美國人工智慧公司 Anthropic 於 2024 年 11 月推出模型語境協定（Model Context Protocol，簡稱 MCP），目的是建立連接人工智慧模型與外部工具及資料的開放標準，無需為每種系統單獨開發客製化整合方案。這項標準已迅速普及，截至 2026 年 4 月，社群追蹤平台 AgentMarketCap 報告指出，全球已有逾 1 萬個運作中的 MCP 伺服器，累計軟體開發套件（SDK）下載量更超過 9,700 萬次。

MCP 運作於簡單的用戶端—伺服器架構，讓 AI 用戶端能透過 MCP 與伺服器通訊，進而取用工具、資源及提示模板。這種架構相較於傳統應用程式專屬的功能呼叫（function calling），將模型整合的線路轉移到獨立的伺服器，任何符合 MCP 標準的用戶端都能連接。微軟的 Visual Studio Code 也已於 2025 年年中在 1.102 版本中全面整合 MCP 功能。

然而，隨著 MCP 的廣泛應用，安全性成為重要考量。Practical DevSecOps 等資安研究團隊在 2026 年已記錄到社區伺服器上持續發現的安全漏洞。《Shattered.io》發布一份詳細教學，指導開發者如何透過 12 個步驟，從零開始建置一個安全的 Python MCP 伺服器，並強調安全強化工作絕非可選項目，因為任何安全漏洞都可能讓伺服器暴露於風險。

這份教學將引導開發者建構一個能連接 Claude Desktop 和 Claude Code 的 MCP 伺服器，並針對格式不正確的輸入進行驗證，同時確保伺服器能進行遠端身份驗證部署。教學內容涵蓋開發環境設置、專案初始化、工具處理器撰寫、輸入驗證與架構強制實施、採行最小權限資源範圍限制（least-privilege resource scoping，即只授予必要的存取權限來降低潛在風險）、選擇 stdio 或 Streamable HTTP 傳輸方式、新增遠端伺服器驗證、使用 MCP Inspector 進行測試，以及強化防範工具毒害（tool poisoning，透過惡意工具影響模型行為）和提示注入（prompt injection，透過惡意提示操控模型輸出）攻擊。此外，教學也包含部署時的日誌記錄與憑證輪換等安全實踐。

在實際應用中，客製化的 MCP 伺服器可用於多種情境，例如資料庫封裝、檔案系統和文件存取、應用程式介面（API）封裝、工作流程自動化工具以及內部開發者工具等。該教學建議讀者預留約 75 分鐘來完成整個操作流程。對於開發者來說，即使是安裝非自行編寫的 MCP 伺服器，也應檢閱原始碼、檢查憑證與網路存取設定，並對類似指令的工具描述保持警惕，以確保操作安全。