什麼是 MCP？讓 AI 直接操作你的網站（非工程師白話版）

你現在讀的這個部落格 luke.cafe，原本是一個 WordPress 網站。後來我把它搬到我們自己開發的 zenbu AI 網站系統，搬家的過程不是我一篇一篇複製貼上，而是讓 AI 透過 MCP 直接連上新網站，把文章、分類、頁面一路搬進去，我在旁邊看、確認、修正。

我管理超過 4,000 個網站，大部分是 WordPress，搬站這件事我做過太多次了。以前搬一個內容多的網站，光是對照文章、重建分類、檢查圖片有沒有掉，就可以耗掉好幾天。這次用 MCP，我最大的感受是：AI 終於不只是「告訴你怎麼做」，而是「直接幫你做」。

這篇我想用非工程師也聽得懂的方式，講清楚 MCP 到底是什麼、它跟你有什麼關係、怎麼開始用，還有我最在意的部分：把網站交給 AI 操作時，該注意哪些風險。

MCP 到底是什麼？用一句話講完

MCP 是讓 AI 和外部系統「講同一種語言」的規則。它由開發 Claude 的 Anthropic 在 2024 年 11 月推出，官方網站 modelcontextprotocol.io 的說法是：MCP 是一個用來把 AI 應用程式連接到外部系統的開源標準。

官方用的比喻是 USB-C。以前每台手機、每個周邊都有自己的接頭，抽屜裡一堆線。USB-C 出現之後，一個接口就能接螢幕、硬碟、充電器。MCP 想做的事情一樣：讓 AI 不管要接 Google 雲端、Notion、資料庫，還是你的網站後台，都用同一套接法。

為什麼需要這種「統一接頭」？

因為在 MCP 之前，每一個 AI 工具想連某個服務，都得各自寫一次串接程式。ChatGPT 要接你的行事曆寫一套，另一個 AI 工具要接同一個行事曆又寫一套。服務一多，就是「幾個 AI 乘以幾個服務」的工作量。

有了 MCP，服務那一端只要做一次「MCP 伺服器」，所有支援 MCP 的 AI 都能接；AI 那一端也只要支援 MCP，就能接上市面上所有的 MCP 伺服器。對使用者來說，最直接的好處是：你換 AI 工具，原本接好的東西不用重來。

MCP 是怎麼運作的？三個角色搞懂就好

MCP 的架構只有三個角色，官方文件稱為 Host、Client、Server。我把它翻成白話：

如果用數位時代那篇文章的比喻延伸：Host 是你的筆電，Client 是筆電上的 USB-C 孔，Server 是你插上去的各種周邊。

AI 實際上是怎麼「動手」的？

流程大概是這樣：你跟 AI 說「幫我把這篇文章發佈到網站上」，AI 會先問 MCP 伺服器「你有哪些工具可以用？」，伺服器回答「我有建立文章、上傳圖片、設定分類」等工具，以及每個工具需要哪些資料。AI 判斷該用「建立文章」，把標題、內文、分類整理好送過去，伺服器執行後回報結果，AI 再告訴你「已經發佈了」。

這裡有個很重要的分工：AI 負責理解你要什麼、決定下一步；MCP 負責把動作標準化地送到對的地方。MaiAgent 的技術文件也特別提到一點，我覺得非工程師一定要知道：MCP 只規範「怎麼連、怎麼授權」，AI 實際能做什麼，取決於那個伺服器開放了哪些功能、你的帳號有多大權限。

MCP 伺服器會提供哪些東西給 AI？

官方規格裡，伺服器可以提供三類東西：

• 工具（Tools）：AI 可以執行的動作，例如建立頁面、查詢訂單、寄信。這是最常用、也最需要注意權限的一類。
• 資源（Resources）：給 AI 參考的資料，例如檔案內容、資料庫紀錄。
• 提示範本（Prompts）：預先寫好的指令模板，讓 AI 用固定方式處理某類工作。

另外，MCP 伺服器分成兩種跑法。一種跑在你自己的電腦上，例如讓 AI 讀寫你電腦裡的資料夾；另一種是「遠端」伺服器，放在服務商那邊，透過網路連線，通常要用網址加上權杖或登入授權。像網站系統這類雲端服務，多半是遠端的。

MCP 現在普及到什麼程度？

答案是：已經是業界通用的標準，不是 Anthropic 一家的東西了。

我在研究時發現，台灣不少 2025 年上半年寫的 MCP 文章，還在討論「OpenAI、Google 會不會採用」。這個資訊已經過時。根據 Anthropic 在 2025 年 12 月 9 日發布的公告：

• MCP 已經被 ChatGPT、Cursor、Gemini、Microsoft Copilot、Visual Studio Code 等產品採用。
• 當時已有超過 10,000 個活躍的公開 MCP 伺服器，Python 與 TypeScript 的 SDK 每月下載量超過 9,700 萬次。
• Anthropic 把 MCP 捐給 Linux Foundation 旗下新成立的 Agentic AI Foundation，由 Anthropic、Block、OpenAI 共同發起，Google、Microsoft、AWS 等公司支持。

這代表什麼？代表你現在花時間理解 MCP，不是在押寶某一家公司，而是在學一個大家都在用的共通規格。

MCP 跟 API、自動化工具有什麼不一樣？

很多人會問：「網站本來就有 API，或是我用 Zapier 這類自動化工具串一串，不是也可以嗎？」差別在於誰來決定流程。

舉例來說，「每天早上把新訂單寄給我」用自動化工具就很好。但「幫我看一下這三篇舊文章，把過時的價格更新、補一段常見問題，再改好 SEO 描述」，每篇要改的地方都不同，這種需要判斷的工作，就是 MCP 發揮的地方。三者不是互相取代，MCP 其實常常是包在 API 外面、讓 AI 看得懂的那一層。

MCP 用在網站上可以做什麼？我自己的實際用法

這是我覺得其他文章最少講到、但對小老闆和接案者最有感的部分。

用講的建頁面、寫文章、上架商品

我們自己開發的 zenbu AI 網站系統，從一開始就是設計成可以「連接 AI」的。把 zenbu 網站透過 MCP 接上 Claude 這類 AI 之後，你可以直接用中文跟它說：

• 「幫我做一個講座報名的一頁式頁面，主色用深綠色。」
• 「這是我的商品清單，幫我把這 20 個商品上架，價格和規格照表格填。」
• 「幫我寫一篇介紹新課程的文章，放在『公告』分類。」

AI 會透過 MCP 呼叫網站提供的工具，把頁面、商品、文章實際建出來。你不用學後台在哪裡按，也不用自己一格一格填。

用 AI 搬家：luke.cafe 就是這樣搬過來的

回到開頭講的，luke.cafe 從 WordPress 搬到 zenbu，就是讓 AI 透過 MCP 完成的。我的做法是讓 AI 先讀舊網站的內容，再一批一批寫進新網站，過程中我會抽查文章格式、分類有沒有對、連結有沒有斷。

老實講，它不是按一個鈕就完美結束。AI 偶爾會把格式處理得跟我預期的不一樣，需要我指出來請它修。但比起過去手動搬站，我花的時間主要變成「檢查和下判斷」，而不是「重複勞動」。這也是我對 MCP 最真實的評價：它把苦工交給 AI，把決定權留給你。

如果你不想自己動手，zenbu 也提供免費協助從其他平台匯入資料，包含訂單和會員。

為什麼 WordPress 接 MCP 沒那麼單純？

WordPress 生態裡也有人在做 MCP 相關的外掛，但以我管理大量 WordPress 網站的經驗，難的往往不是「接上」，而是接上之後的狀況：外掛之間的相容性、權限設定、更新後壞掉。每多裝一個外掛，就多一個要顧的東西。這也是我們當初自己做 zenbu 的原因之一：主機和外掛不用你管，MCP 是平台本身就提供的。

把網站交給 AI，要注意哪些風險？

這段我一定要講，因為我處理過太多網站入侵。我看過的反覆被駭案例，多半不是因為網站有漏洞，而是管理員帳號密碼外洩，攻擊者拿著正確的鑰匙從正門走進來。

MCP 的權杖（token）本質上也是一把鑰匙。誰拿到它，誰就能用你的身分操作網站。所以請記住這幾件事：

1. 權杖當密碼保管：不要貼在群組、不要放在公開的檔案或程式碼裡。懷疑外洩就立刻作廢重發。
2. 給剛好夠用的權限：只是要 AI 幫你寫文章，就不需要開到能刪除訂單、改管理員的程度。
3. 只接你信任的 MCP 伺服器：MCP 伺服器能讀到你給它的資料，來路不明的伺服器，跟來路不明的外掛一樣危險。
4. 重要動作讓 AI 先問你：刪除、批次修改、寄信給客人這類動作，要求 AI 執行前先列出要做什麼讓你確認。
5. 改完要看前台：AI 說「完成了」不代表結果符合你要的，打開網站親眼確認一次。

MCP 官方文件也有專門的安全最佳實務章節，遠端連線建議用 OAuth 這類標準方式取得授權。對一般使用者來說，你不需要懂技術細節，只要把握「鑰匙別亂給、權限別開太大」就好。

非工程師要怎麼開始用 MCP？

你不需要寫程式，也不需要自己架 MCP 伺服器。大多數人的起手式是這樣：

1. 選一個支援 MCP 的 AI 工具：例如 Claude 的桌面或網頁版、Claude Code，或其他官方列出支援 MCP 的應用程式。
2. 找到你想接的服務有沒有提供 MCP：越來越多服務會在設定頁直接給你 MCP 的連線網址或「連接器」。
3. 照服務提供的說明連線授權：通常是貼上網址、登入同意授權，或貼上一組權杖。
4. 從小任務開始：先叫 AI「列出我網站上所有頁面」這種只讀不改的事，確認它看得到、看得對，再進到建立和修改。

我的建議是第一週只做「讀」，第二週開始做「新增」，等你熟悉 AI 的習慣，再讓它做「修改」和「批次處理」。這個順序可以幫你避開大部分的意外。

常見問題

MCP 是 Anthropic 的產品嗎？只能用 Claude 嗎？

不是。MCP 最早由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出，但它是開源標準，2025 年 12 月已捐給 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation。ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursor 等都已支援。

用 MCP 需要會寫程式嗎？

使用不需要。如果你要用的服務已經提供 MCP，通常照說明連線授權就能用；只有要自己「做」一個 MCP 伺服器，才需要寫程式。

MCP 和 AI 外掛、GPTs 有什麼不同？

外掛和 GPTs 多半綁定在某一個 AI 平台上；MCP 是跨平台的共通規格，同一個 MCP 伺服器可以被不同的 AI 工具使用，換工具不用重接。

讓 AI 透過 MCP 改網站，會不會改壞？

有可能，所以要控制權限、重要動作先確認、改完檢查前台。我自己搬站時也是邊做邊抽查。挑選有版本紀錄、能還原的平台，出錯時會安心很多。

MCP 會不會讓我的資料外洩？

風險主要來自兩處：權杖保管不當，以及接了不可信的伺服器。把權杖當密碼看待、只接信任的服務、權限給剛好夠用，就能把風險降到很低。

結語：AI 從「顧問」變成「助手」的那條線

以前用 AI，比較像請教一位很懂的顧問：它告訴你步驟，你自己去後台一步一步做。MCP 出現之後，AI 開始能直接動手，變成真正的助手。對小老闆和接案者來說，這代表很多原本要請人、要花好幾天的網站工作，現在可以用講的完成。

但工具再強，判斷還是在你身上。先從只讀的小任務開始，權限開剛好，養成檢查的習慣，你會發現 MCP 能幫你省下的時間比想像中多很多。