MCP 基礎
Model Context Protocol（MCP） 是 Anthropic 建立的開放標準，定義了 AI 模型如何連接到外部資料來源和工具。可以把它想像成一個通用轉接器——不需要每個 AI 應用程式都為每個服務建構自訂整合，MCP 提供了一個標準化協議，任何 AI 主機都可以使用它與任何 MCP 相容的伺服器通訊。
對 Shopify 開發人員而言，MCP 特別強大。它允許 Claude Code（和其他 AI 工具）直接與 Shopify 的 API 互動、讀取文件、驗證佈景主題和管理商店資料——全部透過標準化、可組合的介面。
為什麼 MCP 存在
在 MCP 之前，將 AI 模型連接到外部服務需要為每個整合撰寫自訂程式碼。MCP 用單一協議解決了這個問題：
- 對工具開發者而言： 建構一個 MCP 伺服器，它就能與每個 MCP 相容的 AI 主機配合使用
- 對 AI 主機而言： 支援 MCP 一次，就能存取整個工具生態系統
- 對終端使用者而言： 混合搭配工具，無需撰寫整合程式碼
MCP 是一個開放規格，提供 TypeScript、Python、Java、Kotlin、C#、Swift 和 Go 的 SDK。任何人都可以建構 MCP 伺服器或客戶端。規格和 SDK 可在 modelcontextprotocol.io 取得。
架構
MCP 遵循客戶端-伺服器架構，有三個不同的層級：
三個層級
主機： 使用者互動的應用程式。Claude Code、Cursor、Claude Desktop 和 VS Code Copilot 都是 MCP 主機的範例。
客戶端： 由主機建立，每個伺服器連接一個客戶端。客戶端處理協議協商、能力交換和訊息路由。
伺服器： 暴露特定能力的輕量級程式。Shopify MCP 伺服器可能暴露查詢商品的工具、讀取文件的資源和常見操作的提示。
傳輸類型
MCP 支援多種傳輸機制用於客戶端和伺服器之間的通訊。
stdio（標準輸入/輸出）
本地開發最常見的傳輸。主機將 MCP 伺服器作為子程序產生，並透過 stdin/stdout 通訊。
優點： 設定簡單、無需網路設定、安全（僅限本地） 缺點： 僅限本地、每個伺服器實例一個客戶端 最適合： 開發工具、Claude Code、Cursor
SSE（Server-Sent Events）
使用 HTTP 搭配 Server-Sent Events 進行串流回應。伺服器作為 Web 服務執行。
優點： 可透過網路存取、多個客戶端可連接 缺點： 設定更複雜、需要 HTTP 伺服器 最適合： 共享團隊伺服器、遠端存取
Streamable HTTP
最新的傳輸，使用標準 HTTP 請求搭配可選串流。這是生產部署的推薦傳輸。
優點： 標準 HTTP 語意、易於部署 缺點： 最新的傳輸、目前工具支援較少 最適合： 生產部署、雲端託管伺服器
使用 stdio 進行本地 Claude Code 開發。它不需要任何設定——只需將 Claude Code 指向 MCP 伺服器命令，它就會處理其餘事項。當您需要在團隊間共享 MCP 伺服器或遠端存取時，使用 SSE 或 HTTP。
MCP 基本元素
MCP 定義了伺服器可以暴露的四個核心基本元素：
工具（Tools）
工具是 AI 模型可以呼叫來執行動作的函式。它們是最常用的基本元素。
關鍵特性：
- 模型控制：AI 決定何時呼叫
- 可以有副作用（建立、更新、刪除）
- 回傳結構化結果
資源（Resources）
資源提供可以載入到上下文中的唯讀資料。把它們想像成 AI 可以存取的檔案或文件。
關鍵特性：
- 應用程式控制：主機決定何時載入
- 唯讀（無副作用）
- 可以是靜態的（文件）或動態的（即時資料）
提示（Prompts）
提示是預先撰寫的範本，幫助使用者完成常見任務。它們面向使用者——作為建議或斜線命令顯示。
關鍵特性：
- 使用者控制：使用者明確選擇
- 回傳訊息範本（非原始資料）
取樣（Sampling）
取樣允許 MCP 伺服器請求 AI 模型生成文字。這啟用了代理式伺服器端工作流程。
大多數 Shopify MCP 伺服器不使用取樣。它主要在建構需要在工具執行過程中執行複雜推理的自訂 MCP 伺服器時有用。
MCP 與傳統 API 整合比較
| 面向 | 直接 API 整合 | MCP 整合 |
|---|---|---|
| 設定 | 每個 API 的自訂程式碼 | 標準化協議 |
| 驗證 | 每個 API 的驗證流程 | 由伺服器處理 |
| 發現 | 讀取文件、撰寫程式碼 | 自動工具發現 |
| 更新 | 手動程式碼變更 | 伺服器獨立更新 |
| 可組合性 | 難以組合 | 混合搭配伺服器 |
| AI 感知 | 模型不知道 API 存在 | 模型動態發現工具 |
何時使用直接 API 呼叫
- 生產應用程式程式碼：您的 Shopify 應用程式應直接呼叫 Admin API，而非透過 MCP
- 高效能路徑：MCP 添加了協議層；對延遲敏感的操作跳過它
- 簡單、穩定的整合：如果您只需要一個 API 端點，MCP 是過度工程
何時使用 MCP
- AI 輔助開發：Claude Code 在開發期間與 Shopify 互動
- 多工具工作流程：將 Shopify 資料與其他服務結合
- 探索和原型設計：快速測試 API 操作而不需撰寫程式碼
- 文件和結構存取：將 Shopify 文件和 GraphQL 結構帶入 AI 上下文
常見的誤解：MCP 不是您應用程式 Shopify API 整合的替代品。您的生產應用程式應透過已驗證客戶端直接使用 Shopify Admin API。MCP 是一個透過給 AI 助手結構化存取 Shopify 生態系統來增強您開發工作流程的工具。
設定您的第一個 MCP 伺服器
以下是將 MCP 伺服器添加到 Claude Code 的簡單預覽：
claude mcp add shopify-dev-mcp -s user -- npx -- -y @anthropic-ai/shopify-dev-mcp@latest
該單一命令全域註冊 Shopify Dev MCP 伺服器。下次啟動 Claude Code 時，它會自動存取 Shopify 文件搜尋、GraphQL 結構內省和佈景主題驗證。
我們將在以下頁面中深入介紹每個 MCP 伺服器。
下一步
現在您已理解 MCP 架構和基本元素，請前往 Shopify Dev MCP 伺服器 設定 Shopify 的官方 MCP 伺服器並探索其功能。