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VS Code 在 2026 年的最大變化，不是某個功能按鈕换了位置，而是 AI 輔助開發從「可選的擴充功能」變成了「編輯器的核心部分」。Copilot Chat 被重構為編輯器內部的一部分，AI Toolkit 把各種 AI 資源整合到同一個面板，而 MCP（Model Context Protocol）則讓 VS Code 與各種 AI 工具之間的連接標準化。如果你感覺過去一年的 AI coding 工具變化很快，2026 年會更快。
前端工程師為什麼要關心 VS Code 的 AI 整合
多數前端工程師每天打開的第一個工具是 VS Code。過去幾年，VS Code 的 AI 功能主要靠 Copilot 擴充功能撐起來——語法建議、代碼補全、解釋錯誤。這些功能有幫助，但它與編輯器本身是分離的兩層。
2026 年的變化是：AI 不再是「附加上去的」，而是「從一開始就在編輯器裡」。
這個區別帶來了實際的影響：
- 跨檔案上下文理解：AI 現在能看到整個專案的結構，不只是當前檔案
- 更深的編輯器 API 整合：AI 能直接操作編輯器的狀態，而不是只能讀取文字
- 標準化的工具調用：MCP 讓不同來源的 AI 工具可以用同一種方式與 VS Code 溝通
Copilot Chat 重構為編輯器核心
過去的架構
過去 Copilot Chat 是這樣運作的：
- 你在 VS Code 裡問 Copilot 一個問題
- Copilot 的 extension 把你的問題和當前檔案內容封裝成 API 請求
- 發送到 OpenAI/Anthropic 的 API
- 把回覆顯示在 Chat 面板
這個架構的問題：extension 和編輯器之間的整合是淺層的。Copilot 能看到你的程式碼，但不知道你在 VS Code 裡的編輯器狀態、游標位置、選取的範圍、已開啟的檔案。
2026 年的核心化整合
Copilot Chat 被重構為編輯器核心的一部分後：
// 過去：Copilot 只能看到當前檔案
// 現在：Copilot 能訪問編輯器的完整狀態
// 在 Copilot Chat 裡，你可以直接說：
// 「在這個函式旁邊加一個單元測試，使用當前專案的測試框架」
// Copilot 現在知道：
// - 你用的是哪個測試框架（jest/vitest）
// - 當前專案的測試檔案結構
// - 測試應該放在哪個目錄Long-context reasoning 是這個變化的核心：AI 現在能處理更大的上下文，理解整個專案的架構，而不只是單一檔案的內容。
AI Toolkit for VS Code（March 2026 更新）
Unified My Resources View
AI Toolkit 是微軟官方的 AI 開發工具，2026 年 3 月的更新帶來了 Unified My Resources View：
// AI Toolkit 面板現在整合了：
{
"local": {
"models": ["llama-3.1-8B", "codellama-13B"],
"agents": ["coding-agent", "review-agent"],
"tools": ["retriever", "code-search"]
},
"remote": {
"foundry": {
"endpoints": ["https:// foundry.example.com"],
"models": ["gpt-5", "claude-4.5-sonnet"]
}
}
}這個更新的意義：在一個面板裡管理你所有的 AI 資源，不管是本地的、开源的模型，還是 Azure OpenAI、GitHub Models 等遠端服務。
多模型支援
VS Code 2026 的 AI 整合支援多個模型提供者：
| 提供者 | 模型 | 特色 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5 | 長上下文理解 |
| Anthropic | Claude 4.5 Sonnet | 程式碼理解、Claude 家族成員 |
| Gemini 3.0 | 多模態能力 | |
| Azure OpenAI | GPT-5 / Claude 3.5 | 企業級安全和合規 |
開發者可以在同一個 VS Code 視窗裡，針對不同任務切換不同的模型，不需要開多個應用。
MCP：Model Context Protocol 的標準化
什麼是 MCP
MCP（Model Context Protocol）是一個開放標準，讓 AI 模型能夠標準化地调用外部工具和獲取上下文。
// MCP 的核心概念
// 過去：每個 AI 工具都要自己實現與 VS Code 的連接方式
// 現在：統一的 MCP 協定，所有工具用同一種方式溝通
// MCP Server 的簡單範例
{
"name": "thunder-client",
"version": "1.0.0",
"capabilities": {
"tools": [
{
"name": "send_request",
"description": "發送 HTTP 請求",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"method": { "type": "string" },
"url": { "type": "string" }
}
}
}
]
}
}Thunder Client 內建 MCP Server
Thunder Client（VS Code 裡受歡迎的 API 測試擴充）在 2026 年新增了 內建 MCP server：
# 在 VS Code 的 AI Chat 裡，你可以直接說：
# 「用 Thunder Client 測試這個 API endpoint」
# AI 會透過 MCP 調用 Thunder Client 的功能
# 不需要你手動打開 Thunder Client、輸入 URL、發送請求過去需要五個步驟的事情，變成了一句話。
熱門擴充功能 2026
Windsurf Editor
Windsurf 是一個專注於 AI 驅動程式碼編輯的 VS Code fork/擴充：
# Windsurf 的特點：
# - 針對 AI coding 優化的 UI
# - 更主動的 AI 建議（不只是補全，而是主动提供重構建議）
# - 與主流框架的深度整合其他值得關注的擴充
| 擴充 | 用途 | 2026 更新 |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | AI 代碼補全 | 核心化整合 |
| Thunder Client | API 測試 | MCP server 內建 |
| GitHub Copilot Chat | AI 對話 | Long-context 支援 |
| Continue | AI coding assistant | 多模型支援 |
AI 從擴充走向核心的意義
對前端工程的實際影響
過去一年的 AI coding 工具經歷了爆發式增長，從 GitHub Copilot 到 Cursor 再到 Windsurf，每個工具都在搶「最聰明的 AI 編輯器」的位置。
VS Code 的選擇是：保持平台的中立性，把 AI 整合到平台本身，而不是變成一個 AI 編輯器。
這個選擇的實際意義：
- 不改變用戶習慣：你還是用 VS Code，只是多了 AI 能力
- 標準化整合：第三方程式（如 Thunder Client）可以透過 MCP 接入
- 多模型支援：用戶可以選擇自己信任的模型提供商
對工具開發者的啟示
MCP 的標準化對工具開發者來說是一個訊號：如果你做的工具想要被 AI 調用，支援 MCP 是現在最好的策略。MCP 讓你的工具可以被任何支援 MCP 的 AI client（如 VS Code、Cursor、Windsurf）調用。
結語：VS Code 的定位越來越清晰
VS Code 在 2026 年的策略很清楚：做一個 AI 就緒的平台，而不是做一個 AI 編輯器。
Copilot 不再只是一個 extension，而是 VS Code 的一部分。AI Toolkit 讓你在一個地方管理所有 AI 資源。MCP 讓各種工具可以標準化地接入 AI 能力。
對於前端工程師來說，這意味著：你的主要工具正在內建 AI 能力，不需要切換到專門的 AI 編輯器。VS Code 在保持你現有工作流的同時，慢慢地把 AI 變成標配。
延伸閱讀
- 2026 AI Coding 工具完整報告 — 前端工程師的 AI 工具全景
- 多代理 AI 開發工具 — AI 代理協作開發新趨勢
本文是「2026 開發工具演進」系列文章之一。