讓 AI 不再已讀亂答！中央社推出台灣第一支新聞 MCP

問 AI 一個台灣新聞相關的問題，得到的答案有時張冠李戴，有時資料舊了還不知道，最麻煩的是通常也不會告訴你資訊從哪裡來。中央社 在 2026 年 8 月 31 日正式推出 AskCNA，台灣第一個新聞 MCP（模型上下文協定）工具，嘗試從資料源頭解決這個問題。

MCP 是由 Anthropic 提出的開放標準，定義 AI 如何與外部工具和資料庫交換資訊，常被比喻為「AI 世界的 USB-C」。連接上 MCP 工具之後，AI 助理可以即時查詢外部資料，而不是只靠訓練時嵌入的記憶回答。

MCP 工具的關鍵優勢有兩個：一是即時性，查詢的是當下的資料庫，而非固定知識截止日期之前的訓練資料。二是可追溯，每次查詢的結果都能標示來源，讓使用者可以回到原文確認。

中央社選擇用 MCP 做這件事，正是看上了這兩點。台灣的新聞查詢有強烈的語言需求：繁體中文資料、本地政府資料、本地媒體的報導脈絡，這些都不在多數國際 AI 模型的強項範圍內。

AskCNA 整合的資料規模不小。30 多年來累積的近 500 萬則新聞稿、約 350 萬張歷史新聞照片、2000 年至今的世界年鑑資料，以及全台約 150 個政府機關的公開資料，全部納入 新聞可信度 的查詢範圍。

這批資料的特性是語言對了、來源可信，也有人工記者長期維護的結構性索引。用在 AI 查詢的情境，補的就是那個「AI 回答台灣事情老是不準」的缺口。

中央社也說明，AskCNA 未來會推出 Q&A 介面，讓使用者直接在官網提問，AI 即時作答並附上可回溯的原文連結，讓查詢不只是拿到答案，而是拿到答案加上驗證路徑。

目前 AskCNA 以 MCP 工具形式提供，支援 Claude、ChatGPT、Grok 等主流 AI 平台。使用者訂閱之後，只要在慣用的 AI 工具裡啟用這個工具，AI 回答台灣新聞相關問題時就會自動引用中央社資料庫，並在回答中標注資訊來源。

這個專案獲得 Google 台灣新聞數位共榮基金的「nDX 數位創新獎助計畫」補助，是媒體機構與 AI 工具整合的一個本地案例。

AskCNA 讓 AI 有機會給出「來源清楚、可以查的」台灣新聞答案，這是一個有效的填補。但幾個問題仍然存在：中央社的報導觀點和範疇有其邊界，不是所有台灣媒體的報導都在裡面，MCP 本身能做到的事，也取決於各個 AI 平台願意把這個工具整合得多深。

對使用者來說，這個工具最直接的價值，是在處理台灣公共事務、政府政策、法院判決、選舉資料等需要可靠來源的查詢時，有了一個相對靠得住的資料層。至於 AI 幻覺的問題，有了可追溯的來源，至少能讓使用者自行驗證，而不是只能猜 AI 在講什麼。

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