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Claude 為什麼捐出 MCP
最近，AI 公司 Claude（Anthropic） 宣布，將他們提出的 Model Context Protocol（MCP）正式捐出，交由 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation 作為公共協議來維運。
如果只看新聞標題，這看起來像是一則典型的技術圈消息：
某一家 AI 公司，把一套協議開放出來，交給基金會管理。
但如果你多想一步，就會發現這件事其實非常不尋常。
真正值得問的問題不是「MCP 是什麼」，而是：
Claude 為什麼願意把這麼關鍵的一個協議捐出來？
這議題，老喬覺得重要到要記錄、了解一下
如果 MCP 不捐，Claude 原本可以怎麼做？
先說一個現實面：
Claude 完全可以選擇不捐。
MCP 如果留在 Claude（Anthropic）自己手上，會有非常明確的好處：
- 成為 Claude 生態系的獨家整合優勢
- 讓企業在導入 AI 時必須綁定 Claude
- 建立長期的技術與平台護城河
這其實是多數科技公司在面對關鍵底層技術時，最自然、也最「商業理性」的選擇。
所以，當 Claude 選擇把 MCP 捐出來，這本身就代表：
他們並不是在做一個保守的產品決策，而是在做一個方向性的產業選擇。
要理解 Claude 的選擇，得先知道 MCP 在解決什麼問題
先把技術名詞放一邊，用最白話的方式來說。
MCP 解決的，不是 AI 模型不夠聰明的問題，
而是 AI 一直卡住、卻很少被好好處理的那個現實問題：
AI 要怎麼「安全、穩定、可規模化」地進入真實世界？
過去的 AI 再聰明，也有三個硬傷：
-
不能亂接企業資料
公司不可能把 CRM、內部文件、財務資料整包交給模型，這在治理與風險上完全說不過去。 -
每接一個系統就要重新客製
CRM 一套、文件一套、資料庫一套，每多一個系統，整合成本就再疊一層，完全無法規模化。 -
沒有標準，就長不出真正的生態系
各家各接各的，解的永遠都是單點問題，而不是結構問題。
MCP 本質上是在做一件很「不炫」、卻非常關鍵的事：
替 AI 和外部資料、工具之間，定義一套大家都能接受的連線規則。
你可以把它想成：
AI 世界的 USB、TCP/IP，或者更生活一點說——
那條看不見，但沒有就不會動的管線。
以老喬自己的經驗來說，這就跟Google tag manager的普世化發展一樣重要
早年在網站追蹤與數據分析領域，Google Tag Manager 並不是第一個解法。
在 GTM 普及之前，市場上其實有一家來自以色列的公司（早期的企業級 Tag Management 解法），功能很完整、也很強，但它是一套高度客製、以付費企業服務為主的解決方案。
那套系統在功能上沒有問題，但有一個致命限制：
它無法成為「普世解法」。
後來 Google Tag Manager 出現，並不是因為它一開始就比所有人強，
而是因為它做對了一件事——
把「標準化、免費、可擴散」放在產品設計的最前面。
GTM 一旦變成免費、變成預設選項，
再加上持續的版本迭代與生態整合，它很快就從「其中一個工具」，
變成「幾乎所有人都在用的基礎層」。
這不是技術輾壓，
而是公共層一旦成立，就會自然碾過所有 niche 解法的典型案例。
也與Segment這種Pixel整合平台的發展非常相關
Pixel 混亂的年代，與 Segment 為什麼會出現
另一個更貼近 MCP 的例子，是 Pixel 的混亂時代。
過去幾年，每一家工具都有自己的 Pixel：
Facebook Pixel、Google Analytics、各種 Beta Pixel、Data Pixel、Conversion Pixel……
導致 CRM 與資料管理變得極其痛苦。
不是工具不夠多，而是多到失控。
這個時候，Segment 這類公司出現了。
它們並沒有發明新的追蹤事件，
而是做了一件「聽起來很無聊、但極其重要」的事：
把所有零散的資料接法，收斂成一個統一的中介層。
一接 Segment，後面要接誰、換誰、停誰，才有彈性。
這正是 MCP 正在做的事情，只是場景換成了 AI。
這也是為什麼我認為 Claude 選擇的是「生態系路線」
從 Google Tag Manager 到 Segment，這些案例其實都在說同一件事：
- 真正能變成基礎設施的解法
- 幾乎都不是靠「功能最強」贏的
- 而是靠「標準化、可複用、可擴散」走到最後
我認為 Claude 推 MCP、並選擇把它捐出來，
正是站在這條歷史路徑上做出的判斷。
私有化 MCP，可以做大一家公司。
公共化 MCP，才有機會讓整個 AI 生態系真的長起來。
這不是理想主義，
而是對「基礎建設怎麼誕生」非常務實的理解。
為什麼協議一旦走向公共層，就會改變整個產業？
如果把時間拉長來看，你會發現一個幾乎不變的規律：
凡是想成為「基礎建設」的技術，最後都不可能只屬於一家公司。
TCP/IP 如此、Linux 如此、USB 如此。
它們一開始可能由少數人提出、甚至由單一組織主導，但只要目標是「讓整個世界都能用」，最終一定會走向公共層。
原因其實很現實。
一個私有協議，最大的價值是「控制權」；
一個公共協議，最大的價值是「規模」。
而當技術進入基礎建設階段時，
規模，會遠遠大於控制權。
我認為 Claude 把 MCP 捐出來，正是做出了這個判斷：
與其把 MCP 變成一個只屬於 Claude 的競爭優勢，不如把它變成整個 AI 生態都必須依賴的公共層。
這不是放棄主導權，而是把主導權放到更高的位置。
AI 的「水電瓦斯化」不是比喻，而是階段轉換
很多人看到「AI 變成水電瓦斯」，會以為這是一種誇飾的說法。
但如果你真的理解水電瓦斯是怎麼被使用的，就會發現這個比喻其實非常精準。
水電瓦斯有三個關鍵特性：
第一，它們不需要被「學習」，只需要能用。
第二，它們不需要被「選擇」，因為已經是預設。
第三，它們一旦中斷，影響的是整個系統，而不是單一功能。
AI 正在走向同一條路。
未來真正重要的，不會是你用的是哪一個模型版本，
而是 AI 能不能在你不特別注意的情況下，自然地進入流程、進入系統、進入日常營運。
而 MCP 這類協議的角色，正是讓 AI 從「工具」轉變為「基礎設施」的必要條件。
所以，Claude 為什麼捐出 MCP？
把前面的脈絡全部收斂，其實答案已經很清楚。
Claude 捐出 MCP，並不是因為它不重要，正是因為它太重要了。
重要到如果只留在一家公司的產品裡，就會限制它的發展上限；
重要到只有成為公共層，才能真正撐起下一階段的 AI 應用。
如果用一句話來總結，老錢會這樣覺得：
Claude 選擇的不只是開放一個協議，
而是提前站上「AI 基礎建設設計者」的位置。
這是一個典型的長期決策：
短期看起來像是讓利，
長期卻是在定義整個產業怎麼往前走。
這件事，跟一般人到底有什麼關係？
你可能會想，這些協議、基金會、基礎建設，
是不是離一般使用者太遠了？
事實恰恰相反。
正是因為這些底層東西被「先處理好了」，
你未來才能在不用理解技術細節的情況下，安心地使用 AI。
- AI 能不能放心讀你的公司資料
- AI 能不能真的幫你做事，而不只是聊天
- AI 能不能被企業大規模採用
這些問題，最後都會回到同一件事：
底層有沒有一套大家都信任、都願意用的公共規則。
MCP 正在嘗試扮演的，就是這個角色。
這不是一則技術新聞，而是一個方向確認
從 Google Tag Manager、到 Segment、再到今天的 MCP，
其實我們看到的是同一條產業演化路徑，一次又一次地重演。
當一個問題開始被「標準化」處理時，
代表它已經從創新階段，進入基礎建設階段。
Claude 把 MCP 捐出來，並不是在追求聲量，
而是在對未來做一個非常清楚的押注：
下一個 AI 時代，贏家不只會是模型最強的公司，
而是那些願意把地基先鋪好的人。
老喬認為，這類「看起來很底層」的決策，
往往才是真正決定產業方向的關鍵。
參考資料
- Anthropic – Introducing the Model Context Protocol (MCP):https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
- Model Context Protocol – Official Documentation: https://modelcontextprotocol.io/
- Anthropic on GitHub – MCP Specification & Examples: https://github.com/modelcontextprotocol
- Linux Foundation – Agentic AI Foundation Announcement: https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-launches-agentic-ai-foundation
- Anthropic Donates MCP to the Linux Foundation: https://www.anthropic.com/news/anthropic-donates-model-context-protocol
- Why Open Standards Matter for AI Agents: https://www.linuxfoundation.org/blog/open-standards-and-the-future-of-ai-agents
- Why AI Needs Protocols, Not Just Models: https://www.oreilly.com/radar/why-ai-needs-protocols-not-just-models/
- Google Tag Manager: How It Changed Digital Analytics: https://www.analyticsmania.com/post/google-tag-manager-history/
- Why Google Tag Manager Won: https://www.simoahava.com/analytics/why-google-tag-manager-won/
- Enterprise Tag Management Before GTM: https://www.simoahava.com/analytics/tag-management-before-gtm/
（補充：文中提到的以色列企業級解法，產業上多指 TagMan / Ensighten（後被收購） 這類早期方案，至今仍存在但已非主流）
- Pixel 混亂與 Segment 出現的背景: Segment – The Origin Story: https://segment.com/blog/the-origin-of-segment/
- Why Data Plumbing Matters More Than Analytics Tools: https://martinfowler.com/articles/data-monolith.html
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2025.12.14 文章發佈
