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MCP 是什麼？新手也能看懂的 Model Context Protocol 入門指南

MCP 是什麼、MCP 解決什麼問題、MCP 跟 API / RAG / Function Calling 差在哪裡、MCP 的好處、應用情境、入門方式，以及使用 MCP 時一定要注意的安全風險。

在 AXO（AI eXperience Optimization，AI 全搜尋體驗優化）中，我根據不同的層次，分類了 AAO、BEO、LEO、AEO、SEO，定義了不同的工作任務。

Google I/O 2026 這次跟搜尋、SEO 有關的更新，肯定是要關注的。Google 正在把搜尋從「查資料的工具」，往「理解任務、追蹤資訊、生成介面、甚至協助執行任務」的方向推進。這邊摘要《AI 搜尋新時代》中我覺得特別有意思的：

本文將 AI 搜尋的綜合市場佔有率、技術創新性、使用者評價、速度與準確性、優缺點以及適用場景，針對目前最受矚目的 10 大 AI 搜尋服務。

AAO（AI Agent Optimization）是接下來的全新趨勢，接下來我們會說明：AI Agent 是什麼、AI Agent 運作原理、組成元素、AAO 優化方法。

讀懂 token，我們就掌握了生成式 AI 的出入、輸出的核心概念。

本文幫你一次看懂：Claude Skills 是什麼、為什麼它和一般 prompt 不一樣、有哪些常見範例，以及自己建立 Skills 時最容易踩到哪些坑。

微軟提供了 Bing Webmaster Tools 的 AI Performance 報表，開始讓網站經營者看到自己的內容在 Microsoft Copilot、Bing 的 AI 摘要與部分合作體驗裡，究竟被引用了多少次，了解 GEO、AI SEO 時代的全新指標。

對行銷與 SEO 人來說，理解 AI 搜尋背後的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，等於拿到兩把槓桿：一把讓你的內容在檢索階段被判定為權威來源，另一把讓 AI 在生成摘要時主動附上品牌與連結。