Anthropic 的 Claude 正以其最新的更新掀起波瀾，將模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP) 整合到其網頁版本中。此增強功能，加上升級的 Research 函數，有望徹底改變用戶與大型語言模型 (LLM) 互動和利用其能力的方式。目前 Max、Team 和 Enterprise 用戶可以使用，並計劃擴展到 Pro 用戶，這些更新標誌著朝向更互連和多功能的 AI 生態系統的重大轉變。
「萬物皆應用程式」時代的黎明
MCP 整合到 Claude 的網頁介面中，在科技界引起了相當大的興奮。一些業界觀察家推測，此舉可能預示著「萬物皆應用程式」時代的到來。其影響深遠，可能開創由複雜的 AI 模型驅動的 SaaS（軟體即服務）的新時代。
連接自訂網站和 MCP 的能力開啟了一個充滿可能性的世界。用戶現在可以存取以前需要昂貴的 SaaS 訂閱才能使用的智慧功能。這種轉變可能會導致開源軟體 (OSS) 開發的激增，因為開發人員可以利用 LLM 的力量來創建創新且易於訪問的工具。
除了 MCP 整合之外，Claude 還宣布其網路搜尋功能現在可供所有付費用戶使用，進一步增強其可訪問性和實用性。
了解 MCP：AI 的 Type-C
模型上下文協議 (MCP) 是 Anthropic 開發的一種通訊協議，旨在促進大型語言模型應用程式與外部數據源和工具之間的無縫整合。此協議使 AI 模型能夠存取生成高品質、與任務相關的回應所需的上下文數據。
MCP 已在業界獲得廣泛的認可和採用，並迅速成為一種開放標準。Anthropic 設想 MCP 作為 AI 應用程式的「Type-C 介面」，一種通用連接器，可實現互通性和可擴展性。
最初，MCP 功能僅限於 Claude 的桌面客戶端，需要用戶修改配置檔案才能啟用其使用。這給一些用戶帶來了技術障礙。將 MCP 整合到 Claude 的網頁版本中消除了此障礙，使其可供更廣泛的受眾使用。目前的整合包括對 10 個應用程式的支援，包括程式碼平台 GitLab、支付工具 PayPal 和雲端服務提供商 Cloudflare。
此外，開發人員可以利用 Anthropic 的文檔或其他提供內建 OAuth 身份驗證、傳輸處理和整合部署的解決方案，在短短 30 分鐘內創建自己的整合應用程式。這種易於開發的特性使開發人員能夠快速構建和部署自訂的 AI 驅動解決方案。
展示 MCP 的強大功能：真實世界的應用
Anthropic 通過幾個引人注目的用例展示了 MCP 的功能。這些範例說明了 MCP 如何提高生產力、簡化工作流程並釋放 AI 驅動應用程式的新可能性。
Atlassian Confluence 和 Jira 整合
在一個範例中，Claude 的任務是審閱 Atlassian Confluence（一種流行的文檔協作工具）中與即將舉行的非現場活動相關的文檔。根據文檔中的資訊，Claude 能夠為該活動創建詳細的計畫。
在創建計畫後，Claude 會收到將計畫添加到 Atlassian 的專案追蹤工具 Jira 的指示。不同應用程式之間的這種無縫整合突顯了 MCP 自動化複雜任務和改善協作的能力。
Zapier 自動化
另一個演示展示了 Claude 與 Zapier 的整合，Zapier 是一種連接不同 Web 應用程式的自動化工具。Claude 收到存取用戶日曆並列出即將舉行的約會的指示。
整合不僅僅是列出約會。用戶還可以要求 Claude 提供有關日曆中提到的個人的更多資訊。然後，Claude 將存取其他資訊以生成每個人的詳細個人資料，展示其從多個來源合成資訊的能力。
Intercom 客戶支援
最後一個範例介紹了 Claude 與 Intercom（一種 AI 驅動的客戶服務軟體）的整合。Claude 的任務是解決用戶報告的技術問題。為了診斷問題，Claude 通過 MCP 存取用戶反饋記錄。
存取的資訊包括有關用戶問題的詳細資訊，以及發生問題的系統環境。通過分析這些數據，Claude 可以提供對問題的全面分析並提出潛在的解決方案。
增強的研究能力：更深入的見解，更清晰的引用
除了 MCP 整合之外，Claude 的 Research 函數也得到了顯著升級。此升級使 Claude 能夠使用更廣泛的數據源進行更深入的調查。
增強的 Research 函數使 Claude 能夠「對數百個內部和外部來源進行更深入的調查」。用戶可以通過點擊「Research」按鈕來啟動複雜的研究任務。
然後，Claude 會將請求分解為更小、更易於管理的部分，對每個部分進行深入調查，並生成一份總結其發現的綜合報告。
Research 函數的數據存取權限也得到了擴展。除了網路搜尋和 Google Workspace 之外，Research 函數現在還支援 MCP 應用程式，使 Claude 能夠存取來自更廣泛來源的數據。
此外，Claude 現在在整合來自不同來源的資訊時提供清晰的引用，直接連結到原始資料。這種透明度確保用戶可以驗證所呈現資訊的準確性，並追蹤用於生成報告的來源。
Anthropic 通過讓 Claude 使用超過 500 種參考資料編譯一份研究報告，展示了增強的 Research 函數的強大功能。Claude 大約在半小時內完成了這項任務，展示了其有效合成大量數據的能力。
AI 的未來：互連、可訪問且強大
MCP 整合到 Claude 的網頁版本中，加上升級的 Research 函數，代表了 AI 發展的重大一步。這些增強功能使 AI 更易於訪問、更通用且更強大，使使用者能夠以新的和創新的方式利用 LLM 的力量。
與外部數據源和工具無縫整合的能力為 AI 驅動的應用程式開啟了一個充滿可能性的世界。從自動化複雜任務到提供個性化的客戶支援，AI 將改變我們生活和工作的方式。
隨著 MCP 獲得更廣泛的採用並成為行業標準，我們可以期望看到更多創新的應用程式出現。AI 的未來是互連、可訪問且強大的，而 Claude 正在引領潮流。
開發人員現在可以輕鬆地創建自己的整合，進一步民主化對 AI 技術的訪問。通過降低進入門檻，Anthropic 正在使開發人員能夠構建滿足其用戶特定需求的自訂 AI 驅動解決方案。
增強的 Research 函數也對知識發現和資訊檢索具有重要意義。通過提供對更廣泛數據源的訪問並提供清晰的引用，Claude 正在使使用者能夠進行更徹底和可靠的研究。
MCP 整合和增強的研究能力相結合，使 Claude 成為個人和組織的強大工具。無論您是構建自訂 AI 驅動應用程式的開發人員，還是尋求發現新見解的研究人員，Claude 都能提供一些東西。
這些更新強調了 Anthropic 對於構建既強大又負責任的 AI 的承諾。通過優先考慮透明度、可訪問性和互通性，Anthropic 正在幫助塑造一個 AI 造福每個人的未來。
Claude 和其他大型語言模型的持續發展有望重塑各個行業並重新定義可能的界限。隨著 AI 的不斷發展，必須確保以合乎道德、負責任且符合人類價值觀的方式開發和部署這些技術。MCP 的整合和 Claude 研究功能的增強是朝著這個方向邁出的積極一步。