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Anthropic開發了模型上下文協議（MCP）：讓 AI 系統與數據無縫連接
描述
Anthropic開發了模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）是一項新興的開放標準，旨在為 AI 系統提供與內容存儲庫、業務工具和開發環境的便捷連接能力。這項技術突破了信息孤島的限制，使前沿 AI 助手能夠獲取所需數據並生成更準確的回應。
為什麼 Claude MCP 是一項革命性進展？
隨著 AI 助手日益普及，雖然模型推理能力的提升令人矚目，但目前的 AI 系統仍面臨數據孤立的挑戰。每新增一個數據來源都需要定制化集成，導致系統可擴展性受限。而 MCP 的出現，則透過統一的開放協議消除了碎片化集成的障礙。
Claude MCP 的特點
- 整合：MCP提供了一個通用框架，允許開發人員將人工智慧模型與各種資料來源整合，而無需為各個資料來源編寫特定程式碼。
- 效率：透過簡化過程提高開發效率
- 網頁搜取和搜索引擎(透過如BRAVE)
- 翻譯和摘要
Claude MCP 的運作方式
MCP 是一個開放標準，開發者可利用該協議搭建安全的雙向連接，將數據源與 AI 工具相連。這個協議架構簡單明瞭：
- MCP 服務器：用於暴露數據源。
- MCP 客戶端：用於連接並訪問 MCP 服務器。
開發者可以快速部署 MCP 服務器，並使用 MCP 客戶端與這些服務器進行交互。
Claude MCP 提供的核心組件：
- MCP 規範與 SDK
詳細的技術規範及開發工具包，支持快速集成。 - Claude 桌面應用中的本地 MCP 支持
幫助用戶在本地測試和部署 MCP 服務器。 - 開源 MCP 服務器存儲庫
預構建的 MCP 服務器，支持主流企業系統如 Google Drive、Slack、GitHub、Postgres 等。
Claude MCP 的早期採用者案例
像 Block 和 Apollo 等企業已成功將 MCP 集成到其系統中，開發工具公司如 Zed、Replit 等也正通過 MCP 擴展其平台功能。以下是 MCP 帶來的改進：
- 增強的代碼上下文理解：AI 更準確地檢索相關信息，提升代碼生成效率。
- 減少碎片化集成的負擔：用統一協議替代單獨的數據連接器。
Block 的技術長 Dhanji R. Prasanna 表示，MCP 彰顯了開放技術的價值，為 AI 賦能現實應用提供了橋樑。
Claude MCP 服務器的應用範例
精選服務器
- Filesystem：提供安全的文件操作和訪問控制。
- GitHub：支持倉庫管理和文件操作。
- Google Drive：實現文件訪問及搜索功能。
- PostgreSQL：提供數據庫只讀訪問能力。
- Slack：支持頻道管理與消息傳遞。
- Puppeteer：瀏覽器自動化和網頁抓取。
- Google Maps：位置服務和路徑規劃。
快速開始
開發者可以立即使用 MCP 服務器進行部署：
TypeScript 服務器
啟動記憶服務器：
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
Python 服務器
啟動 Git 服務器：
# 使用 uvx
uvx mcp-server-git
# 或使用 pip
pip install mcp-server-git
python -m mcp_server_git
如何搭建自己的 Claude MCP 服務器？
想自建 MCP 服務器？訪問 官方文檔 獲取詳細指導和技術細節。
範例
MCP 在實際應用場景中展現出驚人的潛力 ：
- 用戶只需在對話框輸入指令，Claude 即可直接連接 GitHub，完成倉庫的創建、代碼提交以及問題（issue）的管理。
- AI 助手可以直接連接本地數據庫(SQLite)進行查詢和分析。
- 抓取URL並將內容翻譯成繁體中文
- 文字到SQL，允許自然語言查詢轉換為SQL命令
常見問答（FAQ）
Q1: 什麼是 MCP？ A1: MCP 是一個用於連接 AI 系統與數據源的開放標準，旨在解決數據孤立問題。
Q2: MCP 如何提升 AI 的表現？ A2: 透過 MCP，AI 系統可以更準確地檢索上下文信息，生成更相關且高質量的回應。
Q3: 如何開始使用 MCP？ A3: 可以從 Claude 桌面應用 安裝預構建的 MCP 服務器，並參考官方快速指南開始配置。
結論
模型上下文協議（MCP）是 AI 助手進入下一代應用的關鍵技術，幫助開發者突破數據孤島的限制。現在就試試 MCP，為您的系統注入更多可能性！
備註
簡單來說，就是在本機開一個介面(interface)將你允許的工具儲存在Claude能存取的路徑，然後可以使用桌面板的Claude去做操作。
