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今年 Computex 2025，QNAP 舉辦獨立展覽「QNAP Tech Summit 2025」，吸引了一批又一批開發者、系統整合商與媒體好奇圍觀。其中有一展區展示的不是新款硬體，也不是高速效能測試，而是一個看似低調，卻足以重塑邊緣 AI 工作流程的關鍵 —— QNAP 即將支援 MCP（Model Context Protocol）。 這不只是一項新功能，而是 QNAP 將 NAS 帶入語意驅動、自動化驅動時代的重大宣告。
MCP 是什麼？為何它會改變 NAS 的角色？
由 Anthropic（Claude）所提出的 MCP 是一套讓大型語言模型（LLMs）能「看懂環境、觸發行動」的開放式協定。MCP 可以讓大型語言模型不只能回答問題，還能呼叫外部工具（如搜尋引擎、工作流程系統）存取本地或雲端的結構化資料，觸發自動化腳本或 API 行動。也就是說，MCP 是一種能讓語言模型從說話者，進化為行動者。而 QNAP 正在讓有「有行為能力的」AI Agents，首次降臨在 NAS 上。
邊緣 AI 的缺口：資料在 NAS，智慧卻還卡在雲端
當 AI 模型愈來愈多部署在地端，例如影像辨識、智慧監控、語意分析等場景，卻常因無法與本地資料、工具串接，而成為「只能回答，不能動手」的對答客服。 而 NAS 本就是資料的第一線守門員、IoT 裝置的指揮中心。如果 AI Agents 能透過 MCP 存取 NAS 上的資料夾、應用服務、甚至觸發 n8n 或 Docker 中的流程，邊緣 AI 的即時性與自主性才算真正落地。 這正是 QNAP 推出 MCP 支援的初衷。
n8n 整合優先：讓語言模型直接「推動流程」
為了讓用戶能快速啟用這項功能，QNAP 整合 MCP 初期便特別強調與 n8n 打通，讓開發者只需在 NAS 結合 n8n 應用，建立好 Token 類型的 credential，即可讓模型從外部工具（例如 Claude、ChatGPT）觸發 n8n 流程，幫你自動處理各種瑣事。例如：
- 幫我下載並備份最新的報價單
- 自動將新上傳的影片轉檔後同步到 YouTube
- 偵測 NAS 空間快滿時，自動清空垃圾桶與非必要快照
- 幫我分析過去一個月 NAS 系統最忙碌時段，並提供資源配置建議調整設定
你不需要會寫程式，只需要會說話。只要你講得出來，AI Agent 就能幫你「做」出來。
擁有方便性，不用犧牲安全性
當許多人得知 QNAP NAS 支援 MCP 協議時，第一個疑問常是：「AI 會不會接管我的 NAS？」這樣的擔憂相當合理，畢竟語言模型具備存取資料與執行指令的能力，若缺乏適當控管，確實可能導致資料外洩或操作風險。
QNAP 深知這一點，並針對 MCP 所帶來的開放性與潛在風險，設計了完善的安全機制。MCP 提供兩種主要的通訊模式，而 QNAP 分別為這兩種模式打造了對應的安全防護機制，兼顧使用彈性與資訊安全：
模式一：憑證驗證（Credential-based）
透過憑證授權，用戶可以明確定義哪些 NAS 節點允許模型連線與存取資源。此方式支援多台 NAS 管理，特別適合企業或跨據點部署的需求，提供集中化與彈性的控制能力。
模式二：Token 驗證
採用 Streamable HTTP 協定並搭配 Token 控管存取範圍，無需在 MCP Host 上安裝額外程式，即可快速接入。但為確保安全與單一責任，Token 模式僅支援連線至單一 NAS，適合個人用戶或單機應用場景。
預見 NAS 在邊緣 AI 趨勢的下一步
這項整合計畫目前仍處於內部測試階段，後續將陸續開放測試資源、以及與 n8n 等多種平台的整合教學。歡迎對 AI 工具鏈有興趣的開發者、企業技術人員與自動化愛好者把握時間，前往 QNAP 位於南港瓶蓋工廠的展區了解更多。
