MCP 到底是什麼？一篇讀懂 Claude 的插件系統

Claude 擴充生態三部曲 第 1 / 1 篇

本篇是「Claude 擴充生態三部曲」系列的第 1 / 1 篇。你可以從系列總覽開始閱讀，也可以直接接著看本文。

背景

常常有人問我：「Claude 可以連到外部工具嗎？可以查資料庫、呼叫 API、讀本機檔案嗎？」

答案是可以的，靠的就是 MCP——Model Context Protocol。

但每次我說出「MCP」這三個字，下一個問題幾乎都是「那是什麼」。這篇就從頭說清楚。

發現過程：Claude 為什麼不能直接呼叫 API？

先搞清楚問題本身。

假設你希望 Claude 能查今天的天氣，最直覺的想法是：讓 Claude 直接打一個 HTTP request 給氣象 API，拿到資料後回答你。

但有兩個問題：

安全性：Claude 是一個語言模型，不是一個可以任意執行代碼的程式。讓 AI 隨意呼叫外部服務，沒有任何控制機制，後果很難預測——它可能呼叫到你不想讓它碰的東西。

標準化：如果每個工具都有自己的呼叫方式，Claude 要怎麼「自動」知道每個工具的介面？你寫的工具是用 REST？GraphQL？還是自訂格式？模型沒辦法猜。

MCP 的出現，就是為了解決這兩件事。

它定義了一個標準的 client-server 協議：

• MCP Server：你寫的程式，負責暴露工具給 Claude 用
• MCP Client：Claude Desktop 或 Claude Code，負責呼叫你的工具

Claude 不是「自己去呼叫外部 API」，而是「透過 MCP 協議，呼叫你已經寫好、已經受控的工具」。這個設計讓整件事變得安全、可預期、而且可組合。

核心概念：用 USB 類比說清楚

我覺得最好的類比是 USB 標準。

MCP 就像 USB 規格

以前的電腦周邊設備，每家廠商都有自己的接頭——滑鼠有滑鼠的接頭，鍵盤有鍵盤的接頭，印表機又是另一種。USB 統一了這個標準之後，只要符合 USB 規格，插上去就能用，不管是哪家廠商做的裝置。

MCP 做的事情一模一樣：只要你的工具符合 MCP 規格，Claude 就知道怎麼用——不管你的工具是查天氣、讀資料庫、還是操作 Notion。

MCP Tool 就像 USB 插頭

每個 MCP tool 都有三樣東西：名稱、參數定義、回傳值。這就是「插頭的規格」。你定義好，Claude 自動知道什麼情況下該用哪個工具、要傳什麼參數進去。

Claude Desktop config 就像裝置管理員

Windows 的裝置管理員告訴作業系統：「這台電腦上有哪些 USB 裝置」。Claude Desktop 的 config 做一樣的事：告訴 Claude「這台機器上有哪些 MCP Server 可以用」。

具體數據：一個最小可用的 MCP Server

說了這麼多概念，來看實際程式碼長什麼樣子。

安裝

pip install mcp

最小 Server 範例

下面這個 server 只有一個工具——greet，輸入名字，回傳打招呼的字串。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("my-first-server")

@mcp.tool()
def greet(name: str) -> str:
    """輸入名字，回傳打招呼的字串。"""
    return f"哈囉，{name}！這是你的第一個 MCP 工具。"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

就這樣。10 行，一個可以被 Claude 呼叫的工具就存在了。

FastMCP 把 MCP 協議的底層細節全包起來，你只需要寫 @mcp.tool() decorator，剩下的它處理。

加進 Claude Desktop Config

找到這個檔案：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

加入以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "my-first-server": {
      "command": "/usr/local/bin/python3",
      "args": ["/path/to/your/server.py"]
    }
  }
}

注意 command 要填你系統實際的 Python 路徑（用 which python3 確認），args 填你的 server 檔案位置。

確認工具出現

完全重啟 Claude Desktop（不是關視窗再開，是從選單列 Quit 掉再重開）。

重開之後，直接問 Claude：「你現在有哪些工具？」

如果設定正確，它會列出你剛才定義的 greet 工具。然後你就可以說：「用 greet 工具，幫我打個招呼，名字是 Bobo」——Claude 會真的呼叫你的 Python function，回傳結果。

3 分鐘快速上手 Checklist

1. 安裝：pip install mcp
2. 寫 server：建立 .py 檔，加上 FastMCP 和至少一個 @mcp.tool()
3. 本機確認：直接跑 python3 server.py，沒有 error 代表可以啟動（它會等待 stdin，Ctrl+C 結束）
4. 確認 Python 路徑：which python3（重要，多版本環境容易填錯）
5. 加 config：填進 claude_desktop_config.json
6. 完全重啟 Claude Desktop
7. 驗證：問 Claude「你有哪些工具？」

反思

技術面：MCP 和傳統 REST API 的差異

傳統的 REST API 是你的 app 主動呼叫：你的程式在某個時機點，決定要打一個 HTTP request，拿到資料，再做後續處理。整個流程的控制權在你手上。

MCP 是Claude 主動呼叫：你定義好工具，Claude 根據對話情境，自己判斷什麼時候該用哪個工具、傳什麼參數。你不需要寫「呼叫工具的邏輯」，那是 Claude 的工作。

這個差異比看起來大。它意味著你不需要事先知道「使用者會問什麼」——只要工具定義清楚，Claude 自己會想辦法把對話和工具對應起來。

心態面：標準化協議為什麼重要

MCP 的設計目標是讓任何 LLM 都能用同一套工具——不只是 Claude。只要是支援 MCP 的客戶端，都可以呼叫你寫的 server。

這讓工具的投資報酬率變高：你做一次，可以被 Claude、被其他支援 MCP 的 AI agent 重複使用。生態系的邏輯就是這樣建立起來的。

有趣發現：MCP server 不需要對外開放

很多人第一次聽到「server」會直覺想到「要部署到雲端」、「要有 public IP」。

但 MCP server 完全可以跑在本機，甚至必須是本機——Claude Desktop 的 config 直接指向你的本機 Python 腳本，Claude 透過 stdio（標準輸入輸出）和 server 溝通，不需要任何 HTTP、不需要 port、不需要雲端。

你的工具，只跑在你的電腦上，只有你的 Claude 能用，資料不出你的機器。這對很多涉及私人資料的應用場景來說，是比任何雲端 API 更好的選擇。