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MCP 是什麼？從 Copilot Studio 看懂產品支援範圍與核對方法
產品標示支援 MCP，仍要逐項核對能力類型、動態更新與中繼資料的使用方式，才能判斷 server 接上後有哪些功能可用。Copilot Studio 的官方文件就明列只支援 tools 與 resources，不包含 prompts；同一個協定名稱，不能當成完整相容的保證。
這個差異會影響整合決策：如果採購評估只確認能否連上 MCP server，卻沒有核對工作流程需要的能力，連線成功後仍可能缺少關鍵入口。Microsoft Learn 對 Copilot Studio 的支援限制提供了具體例子。較合理的判讀方式，是把廠商的支援宣稱拆成可驗證項目，再對照實際用途。
MCP 是連接標準，實際功能要看 client 與 server
MCP 全名為 Model Context Protocol。MCP 官方網站將它定義為連接 AI 應用程式與外部系統的開源標準，連接對象包含資料來源、工具與工作流程。因此，評估 MCP 的重點是應用程式能取得什麼資訊、執行什麼任務；它本身並不是另一個 AI 模型。
Anthropic 的開源公告說明了 client-server 架構：開發者可以透過 MCP server 提供資料，也可以建置連接這些 server 的 AI 應用，也就是 MCP client。其目標是用共同協定，減少每接一個資料來源就需要各自客製整合的問題。
從整合角度判斷，標準化可以讓雙方有共同的連接基礎，但工作流程能否成立，仍取決於 server 提供的能力與 client 支援範圍是否吻合。server 宣告某項功能，與使用者能在某個產品裡使用該功能，是需要分別核對的事情。
先分清 resources、tools、prompts 的用途
Microsoft Learn列出的三類能力，可以作為判讀產品支援範圍的起點。這裡的分類用來核對 server 提供的內容，不宜當成 MCP 所有規格細節的完整清單。
- Resources：代理程式可以讀取的類檔案資料，核對重點是需要的資料能否被取用。
- Tools：語言模型可以呼叫、用來執行動作的函式，核對重點是需要的操作能否被使用。
- Prompts：預先定義的 prompt 範本，核對重點是 server 提供的範本能否在 client 端使用。
假設一個報表服務用 resources 提供報表內容、用 tools 查詢明細，再用 prompts 提供分析範本。這是用來說明差異的假設情境：讀得到報表、查得到明細，以及能選用服務提供的分析範本，應分開驗收。單一操作成功，不能證明其餘部分也能運作。
MCP client 支援核對表：已確認與未確認要分開
下表按官方資料能支持的範圍標示。Copilot Studio 有明確的能力說明；Claude 與 ChatGPT 雖然同列於 MCP 官方網站的使用例，但這項列名不足以證明特定產品介面、版本或方案支援哪些能力。因此，未確認代表缺少足以判定該格的產品文件，不代表已確認不支援。
| Client／應用名稱 | Resources | Tools | Prompts |
|---|---|---|---|
| Microsoft Copilot Studio | 支援（官方文件） | 支援（官方文件） | 不支援；文件明列目前僅支援 tools 與 resources（官方文件） |
| Claude（未細分產品介面） | 未確認；官網僅列使用例 | 未確認；官網僅列使用例 | 未確認；官網僅列使用例 |
| ChatGPT（未細分產品介面） | 未確認；官網僅列使用例 | 未確認；官網僅列使用例 | 未確認；官網僅列使用例 |
這張表適合用來決定下一步要索取什麼證據，不適合拿來排產品優劣。遇到未確認欄位，應要求廠商提供目標產品的能力文件，並指出適用介面與限制。若文件只寫品牌名稱或宣布採用 MCP，該欄就應保留未確認，直到取得更具體的依據。
讀廠商 MCP 公告時，應追問的三個問題
問題一：支援哪些能力，能否對上必要工作流程？
先把需求寫成具體行為，例如讀取報表、查詢明細、套用分析範本，再對照 resources、tools、prompts。這比直接詢問是否支援 MCP 更容易得到可驗收的答案。對產品團隊而言，應先確認不可缺少的工作流程，再判斷缺少某類能力是可接受的限制，還是會使整合失去主要用途。
問題二：server 變更後，client 會如何更新？
Microsoft Learn指出，server 更新或移除 tools 與 resources 時，Copilot Studio 會動態反映變動。這是特定產品的文件承諾，不能直接推廣成所有 MCP client 的共同表現。
核對其他產品時，建議追問變動如何被發現、何時生效，以及是否需要重新連線或人工操作。驗收可以安排更新工具描述、移除不再提供的資源，再檢查 client 呈現的內容與實際可用項目是否一致。這些是建議的測試項目；現有依據不足以替各產品填上更新時機或生效延遲。
問題三：名稱、描述與輸入輸出如何交給模型？
同一份 Microsoft 文件也說明，MCP server 會提供每個 tool 或 resource 的名稱、描述、輸入與輸出。不過，知道 server 提供哪些中繼資料，仍不足以回答 client 如何呈現、轉換或交給模型使用。
實務核對應要求廠商說明：模型能取得哪些欄位，管理者是否能檢視，以及內容經過什麼處理。從模型選擇工具的角度判斷，描述是否清楚、輸入要求是否明確，可能影響使用結果。因此，驗收不宜停在管理畫面出現工具名稱，也應確認模型能否在指定任務中選用合適工具。
缺少 prompts 支援，工作流程會少掉哪一段？
延續前面的假設報表服務：server 的 prompt 範本負責安排先讀摘要、再查異常明細、最後產出指定格式的分析。若目標 client 只支援 tools 與 resources，依這個能力邊界推論，仍可使用受支援的資料與工具，但無法透過 MCP prompts 能力取用那份範本。
少掉的是 server 透過 prompts 提供的工作流程入口，不能據此斷定所有相關任務都無法完成。使用者或開發者也許能在 client 內另行配置指示，但那需要重新設計與驗證，不能直接視為原有範本已完整移植。範本在 server 端更新時，另行配置的內容如何維護，也應納入整合評估。
對供應 MCP server 的 SaaS 業者而言，較務實的做法是列出每項用途依賴的能力，明說缺少某類支援時還能做什麼。企業採購也應以完整任務驗收，而不是只以連線成功作為完成條件。這能讓功能缺口提早成為可討論的取捨，避免上線後才補做流程。
能力核對表的限制：連得上仍不足以證明適用
容易出錯的判讀，是把支援狀態一路放大：從品牌出現在官網，推成旗下所有介面都可用；從工具呼叫成功，推成 prompts 也可用；或從支援共同協定，推成不再需要驗收。前面的核對表只回答能力範圍，不能替產品方案、操作體驗與任務結果背書。
權限也是另一項需要取得證據的條件。本文引用的資料不足以確認各產品的身分驗證、授權與稽核細節，因此不能從能力支援直接推論哪些使用者可讀取資料或執行動作。涉及企業內部服務時，建議把能力清單與權限條件分開核對；網站經營者也可延伸參考網站開放代理操作時的能力與權限界線。
採用 MCP 的決策，應落在目標 client 能否完成必要任務，以及缺口需要付出多少維護成本。廠商若能交代能力類型、變更處理與中繼資料使用方式，支援宣稱才足以成為評估依據；缺少其中任何一項，就應留下待驗收條件，而不是把相容性直接勾選完成。
常見問題
MCP 是 AI 模型，還是連接外部服務的協定？
MCP 是連接 AI 應用程式與外部系統的開源標準，不是 AI 模型。官方網站列出的連接對象包含資料來源、工具與工作流程。
Copilot Studio 支援 MCP prompts 嗎？
依本文引用的 Microsoft Learn 文件，Copilot Studio 目前只支援 tools 與 resources，不支援 prompts。導入時仍應重新核對文件中的適用範圍。
表格把 Claude 與 ChatGPT 標成未確認，代表不能使用 MCP 嗎？
不是。MCP 官方網站將兩者列為使用例，但這不能證明各產品介面分別支援哪些能力。未確認表示尚缺足以判定該能力的產品文件。
MCP server 連線成功後，還需要驗收什麼？
建議驗收必要工作流程是否完整、tools 與 resources 變更後如何更新，以及名稱、描述、輸入與輸出如何被 client 使用。若工作流程依賴 prompts，也應單獨確認，不能以工具呼叫成功代替。