在 Google I/O 2025 中，Gemini 不只是一個模型，更是一整套能串接實際任務的智能代理系統。
而要讓 AI 真正具備「代理能力」，背後的關鍵技術就是 Model Context Protocol（簡稱 MCP）。
本篇將帶你深入了解 MCP 的技術原理、應用架構與與 Gemini 模型之間的整合邏輯。
並分析它在多任務處理與產品應用中的實際角色。
Model Context Protocol 是什麼？核心概念與設計目的
MCP 是 Google 為 Gemini 系列打造的上下文管理與任務串接協議。
它的主要目標是在不同產品服務之間建立一個 AI 能理解與持續使用的「上下文記憶機制」。
MCP 如何改變模型的對話邏輯？
傳統語言模型處理問題是「一次一輪」的互動。
但 MCP 可讓 Gemini 模型理解多任務背景，甚至延續使用者在不同工具中的歷史行為：
- 在 Gmail 查詢會議時間 → 在 Calendar 安排行程
- 在 Maps 中規劃路線 → 將目的地同步加至 Keep 備忘錄
這種行為流程就是由 MCP 提供的跨工具任務記憶實現。
而這類上下文協調也與 Google AI 能力技術解析 所提到的「代理能力」密切相關。
MCP 運作架構：與 Gemini、Agent 模式的串接邏輯
MCP 的角色不只是「傳遞訊息」，而是幫助 AI 模型理解：
- 使用者目前的任務背景是什麼？
- 與哪些工具互動過？
- 哪些任務尚未完成？
- 有哪些資訊可以重複使用？
模型、應用與服務 API 的橋樑
MCP 實際上是將 Gemini 模型與各項產品 API 串起來的協議層（例如 Docs、Gmail、Tasks 等），讓模型能根據指令動態選擇執行服務或產出回應，並記得你剛剛說過什麼、做過什麼。
這與 Google 搜尋 AI Mode 是什麼 中提到的 Deep Search、Search Live 等多層語意處理方式是一致邏輯。
MCP 實際應用場景與優勢
MCP 並不是抽象技術，它已經實際整合在 Gemini App、Chrome Gemini in Page、Search Live 等應用中，並逐步擴展至更多行動端與 XR 裝置。
使用場景舉例
| 應用場景 | MCP 所處理的任務 |
|---|---|
| Gemini App 中規劃旅遊行程 | 整合 Maps、Calendar、Keep 並追蹤進度 |
| Chrome 上閱讀文件時提問 | 理解目前閱讀頁面、紀錄對話歷程 |
| 使用 Flow 製作影片腳本 | 持續記憶主題、風格與角色設定，強化敘事一致性 |
這種應用也支援如 Google AI 創作工具總覽 的創作流程，使 AI 不再只是「生產」，而是能記得並持續優化創作過程的角色。
MCP 與 Deep Think、Agentic 能力的整合關係
MCP 本身雖不直接影響模型推理深度，但它是 Deep Think 模式運作的前提，提供推理所需的上下文資料與任務背景。
使用者若開啟 Gemini Deep Think 模式，模型便能結合 MCP 資訊進行多步邏輯運算與任務規劃。
MCP 讓 Agent 真正變得「有記憶力」
在 Project Mariner 所定義的 AI 代理架構中，MCP 是模型與應用介面之間最重要的協調層，負責任務延續、指令分派與結果回饋，讓 AI 能執行連續行動，而非被動回應。
結語：MCP 是讓 AI 成為「助手」而非「工具」的關鍵
Google 藉由 Model Context Protocol 讓 Gemini 不只是回答問題的語言模型，更能管理任務流程、理解使用者習慣並在多平台間協作。
這是 AI 從工具進化為真正「助理」的技術躍升。
若你關心未來這些能力如何搭配硬體平台應用，可延伸閱讀 Google 硬體平台介紹，了解 XR 裝置與 MCP 如何創造無縫 AI 使用體驗。
