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title: 4-2 多模態上下文即時整合
tags: [MCP 白皮書]

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# 4-2 多模態上下文即時整合

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## 從文字到感官：多模態的力量

在 2025 年的 AI 生態中，單純處理文字已經不足以滿足企業需求。**多模態上下文整合**指的是將文字、圖像、音頻、影片、感測器數據等多種資訊源，在同一條 MCP 工作流程中即時串流給 LLM 或多代理系統，讓 AI 能夠「看、聽、讀、感受」，做出更貼近真實世界的決策。

### 核心挑戰
1. **串流協定差異**：影像通常走 WebRTC、音訊走 RTMP，感測器走 MQTT，如何統一？
2. **時間同步**：多媒體資料需要時間戳對齊，否則分析失真。
3. **帶寬與延遲**：4K 影片 + 即時感測器 → 帶寬爆表，必須壓縮與邊緣處理。
4. **安全與隱私**：視訊與生物特徵屬高度敏感資訊。

## MCP Multimodal 擴充規範概覽

| 新增欄位 | 說明 |
|----------|------|
| `streamUri` | 多媒體串流的 URI (webrtc://、rtmp://、mqtt://) |
| `frameRate` | 視訊每秒張數 (fps) |
| `samplingRate` | 音訊取樣率 (Hz) |
| `encoding` | 視音訊編碼格式 (H264, AAC, Opus) |
| `chunkSize` | 感測資料批次大小 (bytes) |
| `latencyBudget` | 允許的最大延遲 (ms) |

```json
{
  "name": "stream_realtime_camera",
  "description": "串流 1080p 工廠監控攝影機",
  "streamUri": "webrtc://edge-01.factory.com/camera/lineA",
  "frameRate": 30,
  "encoding": "H264",
  "latencyBudget": 1000
}
```

## 典型架構：邊緣推理 + 雲端決策

```
攝影機 / IoT → Edge MCP Server (OpenVINO) →
              ↑ WebRTC
              ↓ gRPC
           Cloud MCP Orchestrator → LLM / AGI
```

1. **邊緣推理**：OpenVINO + Intel NPU，先做影像偵測，僅傳關鍵框座標。
2. **壓縮傳輸**：感測器資料打包為 Protobuf + gzip，每 0.5 秒送一次。
3. **雲端聚合**：Orchestrator 將多路串流資料組合為單一上下文，餵給 LLM 分析。

## 台灣製造業應用：瑕疵檢測

```python
# 瑕疵即時通報流程
async def realtime_defect_detection(frame, sensor_data):
    # 1. 邊緣推理：偵測瑕疵
    defects = await edge_mcp.call_tool('detect_defects', {'frame': frame})
    
    # 2. 結合感測器參數
    merged_context = {
        'defects': defects,
        'temperature': sensor_data['temp'],
        'vibration': sensor_data['vib']
    }
    
    # 3. 雲端 LLM 分析嚴重度
    severity = await cloud_llm.ask(
        "根據瑕疵位置與環境參數評估風險等級",
        context=merged_context
    )
    
    # 4. 即時通報
    if severity == 'high':
        await slack_mcp.call_tool('send_alert', {
            'channel': '#quality-alerts',
            'message': f'⚠️ 高風險瑕疵偵測：{defects}'
        })
```

**成效：**
- 瑕疵偵測延遲 < 2 秒
- 誤報率降低 40%
- 每月節省人力巡檢成本 NT$500,000

## 金融業應用：多模態客服

- **文字**：客戶聊天內容
- **聲音**：情緒分析 (音調、語速)
- **影像**：KYC 視訊驗證 (臉部比對)

```python
async def multimodal_customer_support(text, audio, video_frame):
    sentiment = await audio_mcp.call_tool('analyze_sentiment', {'audio': audio})
    face_match = await vision_mcp.call_tool('face_verification', {'frame': video_frame})
    
    response = await llm.ask(
        f"針對 {text}，客戶情緒 {sentiment}，身分驗證 {face_match}，如何回覆？"
    )
    return response
```

## 效能最佳化技巧
1. **進階編碼**：使用 H.265 + Opus 可降低 30% 帶寬。
2. **可變幀率**：靜態畫面自動降至 5fps。
3. **批次傳輸**：感測資料以 10 條為一批減少封包。
4. **Delta Sync**：只傳前後差異的上下文。

## 安全與隱私
- **Federated Averaging**：敏感影像僅做本地推理，僅回傳向量。
- **視訊遮罩**：人臉馬賽克後送雲端。
- **音訊偽匿名**：聲紋雜訊化處理。

## 小結
多模態上下文即時整合讓 AI 從「閱讀」轉向「感知」。在 MCP 標準下，任何模態都可以標準化為 Tool 或 Resource，從而被統一管理，實現跨領域、跨場域的即時決策。

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