Anthropic 又一次證明，「超級底層」，才是 AI 成功的關鍵。

作者｜樺林舞王

編輯｜靖宇

當全球都在為一條紅色的龍蝦——，Anthropic 悄悄上線了一個新功能。

近日，AI 模型公司 Anthropic 為其旗艦產品 Claude 帶來了一項看似不起眼、實則影響深遠的更新。在 Claude 桌面應用的「連接器」部分，新增了一個名為「精選」的分類，其中整合了與Figma、Gemma、Canva、GitHub等生產力工具的深度集成。

這并非一次簡單的功能羅列。這一功能背后的核心，是Model Context Protocol (MCP)服務的大規(guī)模上線。

簡單來說，MCP 是一個讓 AI 模型安全、標準化地「連接」到外部工具和數據的協(xié)議。用戶現在可以通過遠程連接，授權 Claude 直接訪問這些第三方服務的數據，并在對話中調用其功能。例如，你可以讓 Claude 分析 Figma 設計稿并提出修改建議，或者根據 GitHub 倉庫的代碼生成文檔。

這并非只是 Anthropic 和第三方合作伙伴的簡單合作，它標志著 Claude 從一個被動的「聊天機器人」，向一個主動的、能調度外部資源的「智能體平臺」邁出了關鍵一步。

01

從「聊天」到「調度」，

MCP 重塑 AI 工作流

要理解 MCP 的價值，首先要看清當前 AI 應用的痛點。

過去一年，AI 應用如雨后春筍，有擅長寫作的 ChatGPT，能畫圖的 Midjourney，可編程的 Cursor，以及分析數據的各種 AI 工具。對用戶而言，這帶來一個典型困境——人們需要在不同應用間不斷復制粘貼、切換上下文。

比如，想讓 AI 根據一份數據報告生成圖表并寫入文章，就需要在數據分析工具、圖表生成器和寫作工具之間手動搬運數據。

效率在切換中流失，靈感在搬運中中斷。

Anthropic 在去年給出的解決方案就是 MCP，MCP 協(xié)議的核心思想，是為 AI 模型訪問外部資源定義一個統(tǒng)一的「插座」標準。

開發(fā)者可以為任何工具（從本地命令行到云服務）編寫一個符合 MCP 標準的「服務器」。Claude（作為「客戶端」）通過這個標準接口與之通信，無需了解每個工具的內部實現細節(jié)。這就像為所有電器制定了統(tǒng)一的插頭標準（MCP），而 Claude 則是一個配備了萬能插座的智能中樞。

與 OpenAI 的 GPTs 或 Assistants API 相比，Claude 這次上線的 MCP 服務體現了其鮮明的產品哲學：

• 安全與權限控制是基石：所有連接都需要用戶明確授權，且運行在用戶指定的環(huán)境中（本地或可信遠程服務器）。數據不會無故流向 Anthropic 的服務器。這延續(xù)了 Claude 一貫的「Constitutional AI」（憲法 AI）安全理念。

• 深度集成而非淺層連接：與 Figma、GitHub 等的合作并非簡單的 API 調用包裝。從演示看，Claude 能理解 Figma 組件的設計語義，能基于 GitHub 的代碼變更歷史給出建議。這需要深入的工具語義理解，而不僅僅是發(fā)送一個 HTTP 請求。

• 從「精選」切入，控制體驗：Anthropic 沒有開放一個魚龍混雜的「市場」，而是以「精選」形式推出首批深度合作的工具。這保證了初期用戶體驗的完整性和可靠性，避免了早期 GPT Store 的質量混亂問題。

對比來看，OpenAI 的路徑更「開放」和「平臺化」，鼓勵大量開發(fā)者創(chuàng)建功能各異的 GPTs，但導致碎片化和質量參差。Anthropic 則選擇了更「克制」和「集成化」的路徑，親自下場與頭部生產力工具深度耦合，優(yōu)先保障核心工作流的高質量打通。

后者對于安全和可控的執(zhí)著，以及在 B 端的優(yōu)良聲譽，都決定了 Anthropic 和 OpenAI 完全不同的策略。

02

在 AI 對話框里完成工作

Anthropic 的連接器，究竟如何，可以模擬一個真實的使用場景，來感受這種范式轉變。

現在用戶可以直接在對話中操作 Figma 里的項目｜圖片來源：Anthropic

舊模式下：

1. 你在 Figma 中完成了一個網站首頁設計。

2. 你想評估其設計系統(tǒng)的一致性，于是截圖，打開 ChatGPT 或 Claude 網頁版，上傳圖片，詢問：「請分析這個設計稿的配色和間距是否符合 Material Design 規(guī)范？」

3. 你得到一些文本建議。如果想調整，你需要回到 Figma，手動找到對應圖層進行修改。

4. 接著，你需要為這個設計寫一份說明文檔。你再次復制設計理念，粘貼到 Notion 或 Google Docs，讓 AI 協(xié)助擴充。

5. 最后，你需要基于設計稿生成前端代碼框架。你又得把設計稿相關信息描述給 Cursor 或 GitHub Copilot。

新模式（Claude with MCP）：

1. 你在桌面打開 Claude 應用，點擊連接器，授權連接到你本地的 Figma 和 GitHub。

2. 你對 Claude 說：「分析我當前打開的『官網首頁』Figma 文件，檢查設計系統(tǒng)一致性，并生成一份簡要的設計說明文檔?！?/p>

3. Claude 通過 MCP 直接讀取 Figma 文件的結構化數據（不僅是圖片，包括圖層、樣式、變量），給出精準分析（「主標題的字體層次對比度不足，建議將 H1 加粗一個等級」），并生成文檔。

4. 你接著說：「很好，基于這個設計，為我的 Next.js 項目生成一個對應的 React 組件骨架，并提交到 GitHub 倉庫的 feat/homepage 分支?！?/p>

5. Claude 調用 MCP 工具，生成代碼文件，并通過 GitHub 接口完成提交。

從對比可以看出，新模式下體驗的飛躍在于，用戶始終在一個對話界面中，用自然語言指揮。

Claude 扮演了「調度員」和「執(zhí)行者」的角色，背后復雜的工具切換和數據搬運被 MCP 協(xié)議無聲地消化了。這不再是問答，而是 delegation（委派）。對于設計師、產品經理和全棧開發(fā)者來說，這意味著心流狀態(tài)不再被工具壁壘頻繁打斷。

03

AI 時代「操作系統(tǒng)」雛形？

拋開具體的工具集成，MCP 協(xié)議的推出，揭示了 Anthropic 一個更深層的戰(zhàn)略意圖：

爭奪 AI 時代「操作系統(tǒng)」的定義權。

在個人電腦時代，操作系統(tǒng)（如 Windows、macOS）通過統(tǒng)一的 API 管理所有硬件和軟件資源。在移動互聯(lián)網時代，iOS 和 Android 通過應用商店和系統(tǒng)接口，成為生態(tài)的核心。而在 AI 原生時代，誰定義了 AI 模型與萬千數字工具交互的標準協(xié)議，誰就掌握了生態(tài)的樞紐位置。

對開發(fā)者來說，MCP 降低了開發(fā) AI 智能體（Agent）的門檻。開發(fā)者無需針對每個模型（Claude, GPT, Gemini）都適配一遍插件系統(tǒng)，只需編寫一個標準的 MCP 服務器，理論上就能被所有支持 MCP 的模型調用。這帶來了互操作性的希望。

開源的影響。MCP 協(xié)議本身是開源的。這意味著任何模型或應用都可以實現它。如果它被廣泛采納，將形成一種「去中心化」的 AI 工具生態(tài)，而非被某個巨頭完全掌控的圍墻花園。但目前，Anthropic 通過 Claude 的率先深度集成和「精選」生態(tài)，占據了事實上的引領者位置。

對算力成本的潛在影響：將專業(yè)工具的能力（如設計檢查、代碼執(zhí)行）通過 MCP 外包，可以讓大語言模型更專注于自己擅長的規(guī)劃、理解和推理，而不是試圖在參數中硬編碼所有專業(yè)知識。這可能導致未來出現更「輕量」、更「通用」的核心模型，依賴外部工具網絡完成復雜任務，從而降低對極致模型規(guī)模的依賴。

在 Asana 里用自然語言創(chuàng)建協(xié)作項目｜圖片來源：Anthropic

當然，挑戰(zhàn)依然巨大。工具間的兼容性、復雜工作流的錯誤處理、長期記憶和狀態(tài)保持，都是尚未完全解決的難題。MCP 協(xié)議目前更像是一個優(yōu)秀的「設備驅動」標準，但距離一個完整的「操作系統(tǒng)」還有很長的路要走。

Claude 上線 MCP 服務，不是一次簡單的功能更新。它是 Anthropic 在 AI 競爭進入深水區(qū)后，打出的一張極具分量的戰(zhàn)略牌。它避開了與 OpenAI 在純模型能力上的「軍備競賽」，轉而開辟了「模型即樞紐」的新戰(zhàn)場。

其真正的價值不在于今天能連接 Figma 還是 GitHub，而在于它正在悄然鋪設一條軌道，這條軌道可能最終決定，未來的 AI 生產力是以「單個超級應用」為中心，還是以一個「可自由插拔的智能體網絡」為中心。

對于用戶和開發(fā)者來說，一個更開放、更集成的 AI 工具生態(tài)，或許比一個參數多幾萬億的模型，更能帶來實質性的效率革命。

這場關于 AI「操作系統(tǒng)」的競賽，剛剛拉開序幕。

*頭圖來源：Anthropic

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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