科技發展一日千里，AI話題近年成為焦點。無論是「AI會令多少工人失業」，還是「AI將來會不會統治世界」，都引起不少討論。其實，AI就像一把刀，關鍵在於我們如何使用。與其擔心AI取代我們，不如思考怎樣善用手上的資源和工具，提升自己的生產力。本文將分享我和兒子常談的話題：如何利用現代AI工具，尤其是MCP和AI Agent，優化我們的工作流程，讓生活和工作更有效率。
Workflow：從重複工作到流程自動化
最初的電腦（computer）其實就是「計算機」，專門幫人處理大量重複和繁瑣的計算。這些工作，如果完全由人手處理，既費時又容易出錯。所以，電腦最大的價值，就是自動化重複性流程。這種流程，我們稱為workflow（工作流程）。
以家庭月結為例，傳統做法包括：
1. 收集所有單據
2. 打開記帳本
3. 記錄每一筆消費的時間、地點和用途
4. 分類每一項支出，計算小計
5. 最後，統計收支，做出比較
如果每個月都要重複這些步驟，確實非常耗神。
Automated Workflow：自動化工具的應用與限制
隨著科技進步，像IFTTT這類自動化平台出現，可以設定「如果…就…」的觸發器（Trigger），例如當我進入家門，家中的IOT就自動開冷氣。再進一步，像Zapier這類平台，能將多個步驟串連起來，例如自動在Google Sheet新增和更新一行記錄，理論上能把家庭月結的部分流程自動化。不過，這些自動化設置雖然方便，對於大多時人來說，很多都只是一些不可或缺的小事情，或是重點針對Marketing的自動化，而且初期設置和設備成本也不可忽視。
AI Agent：從自動化到智能化
AI的進步，讓我們參與「重複性計算」的比例愈來愈低。以往做家庭月結，每一筆收支都要手動輸入和分類。現在，隨著大型語言模型（[[LLM]]）和各種AI API的出現，AI就像多了一個「大腦」，能利用影像辨識自動讀取發票，理解內容、分類、加總，甚至自動比較收支。原本需要人手參與的整個workflow，現在可以交給AI Agent自動完成，大大節省時間。
MCP是什麼？AI的「USB-C接口」
模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱MCP）是一種由Anthropic公司推出的開放標準協議，旨在標準化大型語言模型與外部數據源和工具之間的互動方式。正如官方文檔所述，MCP可以被想像成AI應用程式的「USB-C接口」，提供一種標準化的方式，讓AI模型能夠方便、安全地連接各種外部工具和數據源。
MCP的主要目的是解決AI模型因數據孤島限制而無法充分發揮潛力的難題。透過MCP，AI應用能安全地存取和操作本地及遠端數據，為AI應用提供了連接萬物的接口。這就像給AI配備了一個萬能插頭，讓它可以隨時調用所需的工具和資料，進一步釋放AI的生產力潛能。
簡單比喻就是如果沒有MCP，AI就像住在一個只能看自家書櫃的圖書館；有了MCP，它就像突然能夠訪問全世界的圖書館和資料庫，知識和能力大大提升。
用MCP去處理以上的家庭月結事務，就像給AI一把萬能鑰匙，讓它不再局限於單一應用或資料來源。例如，AI可以同時連接你的電子發票系統、雲端記帳本，甚至自動從Email或拍照上傳的收據中擷取資訊。MCP負責把這些不同來源的資料統一格式化、整合，讓AI能夠即時讀取和分析。
實際流程可能是這樣：
你只需要用手機拍下所有紙本發票，AI透過MCP自動將影像發票轉成結構化資料，然後再從你手動下載的銀行對帳單或信用卡帳單中匯入資料，AI會協助你將這些消費紀錄與發票資料進行比對分類。接著，AI會自動填寫雲端記帳本，生成收支報表，甚至根據你過去的消費習慣給出理財建議。這一切過程，你只需簡單操作幾個步驟，或是透過語音指令就能完成。
MCP讓AI可以像「總管」一樣，靈活調用各種資料和工具，真正做到全自動、跨平台、跨資料源的智能家庭月結，大大提升生活效率，也讓你有更多時間專注在真正重要的事情上。
MCP與AI Agent的結合：未來的超級數碼助手
想像一下，未來的AI不僅僅是幫你自動化一個步驟，而是可以根據你的需求，自行選擇合適的工具，規劃出完成任務的步驟，並自動執行。這種自動化程度，遠超過傳統的自動化平台，是真正「自己會思考」的數碼助手。MCP正是實現這一願景的關鍵技術之一。
結語：主動學習，擁抱AI時代
希望這篇文章能為大家帶來一些啟發。最重要的是勇於嘗試，因為整個社會都在學習和適應這些新工具。作為家長，我們要成為孩子最堅強的後盾，率先掌握AI和MCP等新科技。相信未來的工作，AI不僅是工具，更會成為我們以及我們的下一代一個不可或缺的夥伴。
