讓模型「聽得懂人話,自己決定要做什麼」
透過MCP讓模型不只是生成文字,而是能「理解語意 → 做出決策 → 呼叫工具 → 產生動作」,類似AI代理人(AI agent)。
這一篇,T編想用一個更實際的例子展示這件事怎麼被落地實作。 我們利用 FastMCP 建立了一個簡單的 MCP 服務,並讓 Claude 作為前端的用戶端.
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文字辨識與自然語言處理的專家
讓模型「聽得懂人話,自己決定要做什麼」
透過MCP讓模型不只是生成文字,而是能「理解語意 → 做出決策 → 呼叫工具 → 產生動作」,類似AI代理人(AI agent)。
這一篇,T編想用一個更實際的例子展示這件事怎麼被落地實作。 我們利用 FastMCP 建立了一個簡單的 MCP 服務,並讓 Claude 作為前端的用戶端.
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