行業趨勢
AI 代理協定之爭：企業該押注 MCP、A2A，還是先別急著選邊
當 MCP、A2A、ACP 等 AI 代理協定同時出現，企業最怕押錯標準、讓整合投資白費。本文用 Linux 基金會治理進展、OpenAI 與 Microsoft 的採用時間線、Stacklok 與 Gartner 的最新數據，說明這場「協定之爭」為何其實是分層落位，並給出判斷該押哪個標準、何時該等待的下注框架。
行業趨勢
技術分享
MCP 規格大改版：企業該怎麼盤點衝擊與排出遷移時程
MCP 官方 2026-07-28 規格版把協定核心改為無狀態，並棄用 Roots、Sampling、Logging 與 HTTP+SSE 傳輸，十二個月過渡期已經開始。本文說明這次改版對企業既有系統的實際衝擊、可省下的基礎設施成本，以及一份三十天內能做完的盤點與遷移排程清單。
技術分享
MCP 資安警報：把 AI Agent 接上內部系統前必做的安全檢查
AI Agent 透過 MCP 直連企業內部系統已成標配，但 NSA 發布安全指引、Azure DevOps MCP 漏洞與惡意技能事件接連爆發，顯示整合速度已超過安全防護。本文以近期真實案例拆解兩大攻擊型態，並提供一份部署前可逐項核對的五面向安全檢查清單。
AI研究
自建 MCP Server 實戰：如何將企業內部系統轉化為 AI 可呼叫的工具？
當預設的 MCP Server 無法滿足需求時，企業需要自建。本文以一個真實案例為例，詳細解說自建 MCP Server 的完整開發流程。
AI研究
MCP Server 生態系導覽：哪些預先建置的工具適合企業使用？
MCP 生態系中有哪些現成的 Server 可以直接使用？本文整理最適合企業場景的 MCP Server 清單，並提供部署建議。
AI研究
用 MCP 打通企業任督二脈：OpenClaw 與外部工具的整合實戰
MCP（Model Context Protocol）是 AI 員工整合外部工具的標準介面。本文解析 OpenClaw 如何運用 MCP 打通企業任督二脈，從內建工具庫到自訂整合，透過客服、業務、資料分析三個實際場景，說明 MCP 如何讓 AI 員工真正融入企業工具生態。