資料散落在 Notion、Linear 這類工具裡，通常代表要客製開發

不少公司的內部知識不是放在檔案或資料庫，而是散落在 Notion 文件、Linear 工單、 其他 SaaS 工具裡。過去要讓 AI 查得到這些工具的資料，得個別串接每一家的 API， 每換一個工具就要重新開發、重新維護，是不小的技術門檻，也是很多團隊乾脆放棄 「讓 AI 查工具資料」這個想法的原因。

MCP 是解法：一個公開協定，貼網址就能接

MCP（Model Context Protocol）是一種讓 AI 存取外部服務的公開協定。Notion、 Linear、Sentry 這些服務都有自己的 MCP 伺服器，串接時只要把伺服器網址貼進來， OakXgen 會自己問對方「你提供哪些工具」，再把那些工具變成 AI 可以呼叫的動作—— 不是為任何一家服務寫專屬的接法，整段流程是照協定跑的，今天名單上沒有的 服務，只要它有 MCP 伺服器，一樣貼網址就能接，不需要另外開發。詳細的網址怎麼貼、 授權怎麼走，見 接上 MCP 伺服器（Notion、Linear 等）。

探索到的工具要自己決定要不要全部開放

串接完成後，OakXgen 會問對方伺服器提供哪些工具，列出清單讓你勾選要開放給 AI 的項目——並不是接上就自動全部開放。這一步的原則是只勾這顆 agent 真正需要的： 工具越多，AI 挑錯的機率越高，不是工具越多、AI 能做的事就越可靠。

跟其他工具庫連線的差別

MCP 是「協定通用」——同一套串接邏輯可以接各種支援 MCP 的服務，不需要為每一種 另外設定連線類型。相對地，像資料庫、自訂 API 這類連線是針對特定系統類型個別 設定，各有各的欄位（主機位址、驗證方式、動作等），兩種做法適合的場景不同： 系統本身有現成 MCP 伺服器的話，走 MCP 通常比自己設定一支支 API 動作更省事； 系統沒有 MCP 伺服器的話，還是得走一般的工具庫連線。