Claude Academy
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MCP

第 9 課6 分鐘
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MCP

我們已經有工具、技能和連接器了。那為什麼還需要 MCP 呢？乍看之下，它似乎是疊加在 API 之上的第二個 API。這是個合理的問題——答案取決於誰來維護整合程式碼。

維護問題

假設您的代理需要從 Asana 提取任務、檢查 Google Calendar，並搜尋 Slack——全部一次完成。使用自訂工具，您必須撰寫三個整合。這部分是可行的。痛苦的部分在後面：每當這些服務中的任何一個更改其 API 時（這種情況經常發生），您還必須維護這些整合。恭喜，您現在正在維護一堆第三方 API 包裝器。

MCP 將這種維護工作轉移給服務提供商。Asana 發布了一個 MCP 伺服器。Slack 發布了一個。Google 也發布了一個。每個伺服器都透過標準協議公開自己的工具——包含描述、結構描述（schemas）和身份驗證。當他們的 API 發生變化時，他們會更新自己的伺服器。您什麼都不用改。

工具 vs. 技能 vs. MCP

這三個功能執行不同的工作：

  • 工具將 Claude 連接到您的內部系統——您的資料庫、您的專案追蹤器、您的專有 API。您擁有程式碼，因此您也擁有維護責任。
  • 技能教導 Claude 一個程序——您的報告範本、您的審查清單。技能是指令，不一定是整合。
  • MCP 將 Claude 連接到第三方服務，由服務提供商維護整合。您不需要撰寫 Asana 包裝器——Asana 已經做好了。

簡而言之：工具用於您自己的東西，技能用於您的流程，而 MCP 用於其他人的東西。

工具、技能和 MCP 的比較卡片，其中 MCP 卡片被突出顯示：將 Claude 連接到第三方服務，由服務提供商維護

連接到 MCP 伺服器

了解 MCP 最簡單的方式，就是讓 Claude 指向任何 MCP 伺服器，並讓它自行探索那裡有什麼。在這個範例中，我們將使用 Linear MCP 伺服器，連接詳細資訊和身份驗證權杖儲存在 .env 檔案中。

請求中有兩個部分協同運作。mcp_servers 鍵宣告連接——類型、URL、用於引用它的名稱，以及可選的身份驗證權杖。然後，類型為 mcp_toolset 的工具會配置 Claude 可以從該伺服器使用哪些工具。預設值是全部工具，但如果您想縮小範圍，這就是您可以操作的地方。

python
import os
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What tools do you have available?"}
    ],
    mcp_servers=[
        {
            "type": "url",
            "url": "https://mcp.linear.app/mcp",
            "name": "linear",
            "authorization_token": os.environ["LINEAR_MCP_TOKEN"],
        }
    ],
    tools=[
        {
            "type": "mcp_toolset",
            "mcp_server_name": "linear",
        }
    ],
    betas=["mcp-client-2025-11-20"],
)

print(response)

請注意，我們從未撰寫過任何一個工具結構描述。Claude 會內省（introspect）該伺服器，取回工具清單及其結構描述，並為提示選擇正確的工具。截至本課程撰寫時，MCP 連接器仍處於測試版——請注意請求中的測試版標頭。

執行它，如果您的 MCP URL 指向 Linear 的 MCP 端點，Claude 會列出 Linear 的工具，然後呼叫其中一個。這基本上適用於任何符合規範的伺服器。我們沒有定義任何一個工具。我們也沒有撰寫 Linear 客戶端。這些都是 Linear 在維護。

終端機輸出列出 Linear MCP 伺服器發現的工具，接著 Claude 指出這些是 Linear 專案管理工具，並選擇要呼叫哪一個

篩選 Claude 可以使用的工具

MCP 伺服器通常會公開非常多的工具——而您並不總是希望 Claude 使用全部工具。也許您不希望它擁有寫入權限，或者您只是不想讓所有這些工具定義佔用上下文空間。

解決方法：預設停用所有工具，然後只啟用您想要的特定工具。以下是使用 Slack MCP 伺服器的這種模式：

python
tools=[
    {
        "type": "mcp_toolset",
        "mcp_server_name": "slack",
        "default_config": {
            "enabled": False,
        },
        "configs": {
            "search_messages": {"enabled": True},
            "list_channels": {"enabled": True},
        },
    }
]

現在 Claude 可以搜尋 Slack 並列出頻道，但無法發布或刪除內容。當您信任某項服務的讀取功能，但不希望 Claude 意外代表您進行寫入操作時，這非常有用。

回顧

  • MCP 的存在是為了讓您不必維護別人已經建置好的整合。服務提供商發布 MCP 伺服器並保持其更新——當他們的 API 發生變化時，您什麼都不用改。
  • 為工作選擇正確的功能：工具用於您的資料，技能用於您的流程，MCP 用於第三方服務。
  • 在 mcp_servers 中宣告連接（類型、URL、名稱、可選的身份驗證權杖），並透過 tools 中的 mcp_toolset 項目授予存取權限。Claude 會自行內省伺服器並發現工具——無需撰寫結構描述。
  • 透過設定 default_config: {"enabled": False} 並在 configs 中啟用特定工具來縮小存取範圍——這對於保持伺服器唯讀非常方便。
  • MCP 連接器目前處於測試版，因此請在您的請求中包含測試版標頭。
  • 請造訪 modelcontextprotocol.io 以取得可用伺服器清單，並進一步了解該協議。