幾個月前，我在研究 AI agent 生態的時候發現了一個奇怪的數字：全球有超過 16,000 個公開的 MCP server，但其中 95% 的月收入是零。不是說沒人用，是說根本沒有在賺錢。
這個數字讓我停下來想了很久。
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的開放協議，讓 AI 模型可以透過標準化方式調用外部工具——搜尋網路、查資料庫、執行程式、操作 API。推出不到一年半，SDK 每月下載量已超過 9700 萬次，Anthropic、OpenAI、Google、Microsoft 都已背書。從任何角度來看，這都是一個正在爆發的生態系。
但是，16,000 個工具，95% 沒有任何收入。
這不是因為沒人想收錢。根據研究，70% 的未變現開發者表示，如果整合成本夠低，他們願意嘗試收費。真正的問題是：沒有現成的計費基礎設施，自己做要花 1 到 4 週。25% 的人覺得整合成本太高，不划算。甚至有 15% 的開發者根本不知道自己可以收錢。
所以，這個缺口不是技術問題，是基礎設施問題。而基礎設施問題，通常意味著平台機會。
那個 5% 在做什麼
讓我們看看真正有在賺錢的 MCP server 長什麼樣。
活躍變現者的收入中位數，按領域分：
| 領域 | 中位數月收 | 前 10% |
|---|---|---|
| 金融數據工具 | $2,000 | $15,000 |
| 安全 / DevSecOps | $1,500 | $10,000 |
| 資料庫 / 查詢工具 | $800 | $5,000 |
| API 整合工具 | $400 | $3,000 |
| 開發者工具 | $200 | $1,500 |
| 內容 / 創意工具 | $100 | $800 |
規律很清楚：企業願意為精確性付費的領域，收益就高。金融數據、安全掃描、資料庫查詢——這些不是娛樂性工具，而是生產力乘數。一個能幫企業節省 10 小時工時的 MCP server，收 $50/月 算便宜。
換個角度想：如果你的 MCP server 能讓使用者在 Claude 裡直接查到某支股票的鏈上資金流動、或是掃出 Python 依賴的已知 CVE，這個工具值多少錢？
五種賺錢方法，你適合哪種
目前主流的 MCP 變現模型，從簡單到複雜可以分成五種：
1. 情境廣告（Contextual Ads）
最低門檻。開源的 agentic-ads 方案，20 行代碼，幾天就能啟動，平台分 30%，你拿 70%。適合流量大但功能通用的工具——例如你做了一個 MCP 搜尋工具，每天有幾千次調用，廣告可以塞在回應裡。
缺點：廣告庫存能否填滿是個問號，CPM 目前還不明確。
2. 使用量計費（Usage-Based Billing）
整合難度高，但上限也高。按每次 API 調用收費，適合高價值工具。資料庫查詢、安全掃描這類，一次調用對企業用戶的價值可能就是 $0.5 到 $5。
難點：需要自建計費基礎設施，或接入現有平台。
3. 訂閱 / Freemium
每月訂費，基本功能免費，進階功能收費。適合每天都用的工具，像是日曆整合、筆記同步。首次變現需要 1 到 3 個月建立用戶基礎。
4. 贊助 / 捐款
適合社群型工具，但收入不穩定。適合用來養活自己的開源項目，不適合認真經營收入。
5. 企業授權
最高上限，但也最難。簽企業合約、定制功能、提供 SLA 支援。合規和安全工具最有機會走這條路，但首次成交可能需要 6 到 12 個月。
三個現在可以上架的平台
好，如果你決定要做，具體該在哪裡上架？
Apify：最成熟的生態系
36,000+ 月活開發者，13 萬+ 註冊用戶。每月付款給開發者超過 $500,000（整個生態系）。採用 pay-per-event 模式，零前期費用，你的工具被調用才付款。
最大優勢是分發：上架 Apify 後，你的工具自動可以在 Make、n8n、Zapier、Gumloop 上使用，等於同時觸達四個平台的用戶。有個案例叫 Guillaume，從 $500/月 成長到 $2,000/月，靠的就是這個分發網絡。
MCPize：分潤最高
85% 分潤給開發者，目前業界最高。已有 1,000+ MCP server，累計付款 $200,000+。提供 Unified Gateway、統一計費、Observability 儀表板——等於幫你解決了「計費基礎設施」那 45% 的障礙。
如果你的工具已經有穩定需求，MCPize 的 85% 分潤比 Apify 更划算。但如果你還在找用戶，Apify 的分發優勢可能更重要。
Agent Bazaar：最新玩家
2026 年初上線，開發者拿 82%，平台收 18%。開發者可以自訂每次調用的價格，平台負責認證、計量、收款。適合想要定價彈性的人。缺點是生態系還小，用戶基礎尚在建立中。
市場時間線：現在進場是早還是晚
我很喜歡用歷史做對比。
Chrome Extension 從 2010 年開始，花了 6 年才形成穩定的變現生態。RapidAPI 在 2014 年推出，花了 4 到 6 年形成定價規範，今天市值已達 $1.5B。
MCP 在 2024 年末推出，現在是第 14 個月。
用 Chrome Extension 的軌跡類比，我們大概在 2015 年底——那個時候已經有了初步生態，但大多數工具還沒找到賺錢方法，平台分发規則也還在探索。就是那種「有人在挖金礦，但大家還不確定金礦在哪裡」的時間點。
近期預測（2026 年 Q2–Q3）：
- 第一個 $10,000/月 MCP server 出現並被媒體大量報導
- Cursor、Windsurf 等 IDE 推出原生 MCP 付費基礎設施
- AWS/Azure/GCP 推出企業級 MCP 付費工具商城
2027 年後，市場規模預計達 $50 到 $200M，MCP 領域出現 $1M ARR 的工具。
現在進場是早。早到生態系還很不完善，你需要自己解決很多問題。但也早到競爭尚未飽和，能讓你在某個垂直領域建立先發優勢。
最低門檻進場路徑
如果我現在要從零開始做，我會這樣規劃：
第一步：選垂直領域
不要做通用工具。通用工具現在已經一堆，而且很難收費。選一個你有數據優勢或技術優勢的領域。金融數據收益最高，但進入門檻也高（數據授權、準確性要求）。安全/DevOps 是個好切入點，因為企業對精確性很敏感，願意付費。
第二步：從情境廣告驗證流量
在做計費整合之前，先用 agentic-ads 驗證你的工具有沒有穩定流量。20 行代碼，幾天可以啟動。如果流量達不到廣告有意義的規模，計費整合也意義不大。
第三步：接入 Apify 或 MCPize
有了流量數據，再決定接哪個平台。有分發需求選 Apify，想要最大分潤選 MCPize。
第四步：瞄準企業用戶
個人用戶付費意願低，企業用戶才是真正的收入來源。把功能設計成「能直接在 Claude 裡解決企業 workflow 問題」，而不是「有趣的 AI 玩具」。
我在想的事
那個 95% 的數字一直讓我很在意。
這不是因為開發者懶，也不是因為沒人有好想法。主要原因是基礎設施問題——計費、認證、分發，這些東西需要時間去建。但這也表示，當這些基礎設施完善的時候（可能就是 2026 到 2027 年），大量已有工具的開發者會快速湧入。
先進去的人，有時間犯錯、調整、積累用戶。後進來的人，需要面對一個競爭更激烈的市場。
MCP 還沒到「鋪天蓋地的成功案例」那個階段，但也不再是「完全沒人知道怎麼賺錢」。現在是那種需要主動挖才能找到機會，但挖對了就能在生態系完善前站穩位置的時間點。
你有沒有手上有什麼工具，可以包裝成 MCP server 試試看的？
一見生財，2026-03-10
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