最近資訊同事導入Claude code，協作公司ERP系統的編修與優化，我也接觸到MCP這個概念，
跟他討論並且看他使用的狀況後，發現這個MCP大大增加了對話型AI的實用價值，
就決定要訂閱Claude Pro得到超能力，跟上這個趨勢，
訂閱後請Claude Pro幫我做了一下研究報告：MCP跟Claude Desktop可以做到哪些事情。
MCP 就像是「AI 的 USB-C 接口」 – 一個標準化協議，
讓 Claude 能夠安全地連接外部工具、API 和數據源。
Model Context Protocol 從根本上改變了 AI 助手的工作方式，
透過建立與外部服務的持久認證連接，而不是依賴分散的一次性整合。
這幾年聊天介面式的AI確實影響了不少人的工作方式，但純粹聊天來回，效率有極限，
用來幫忙摘要文章，做一些知識討論都很方便，但如果涉及實際操作，就有很多問題，
有點像是看了遊戲攻略，不代表自己玩就能順利無礙，尤其涉及到其他軟體連動時，
很容易AI指示的操作方式或者提供的程式碼，無法順利運作，來回提問修改也無解，
而MCP的發展趨勢就像是與我們對話的秘書，獲得直接跟執行人員溝通並且協作的能力。
什麼是MCP-MCP、LLM、AIagent詳解
為何不用Notion AI?
Notion是我目前的資料大本營（包含記帳支出、代辦事項、卡片盒、閱讀筆記等），
如果AI能幫上忙，對我誘因就很大，之前Notion AI推出時我有研究過，
一開始他主要是協作一些文字補充、創意發想、快速紀錄或搜尋資料，
因為是用GPT與Claude的AI模型（Notion並沒有發展自己的模型），能做到的事差不多，
後來更加優化，可以快速幫忙建立資料表，設定好標籤欄位，甚至幫忙畫圖表，
但我依然沒有使用Notion AI，因為他能做到的，都不是我常常花時間的地方。
我建構Notion資料表或者連動資料時，最花時間的通常是【思考】關聯性，
我要用怎樣的屬性分類資料表，可以做到簡潔有效？這個表要跟哪些我現有的表連動？
Notion AI可以在有比較確定方向後，快速幫忙建構，但這部分可能只花我20%不到的時間，
所以付費讓AI完成這部分，對我幫助有限（如果常常有建構新資料表需求，還是蠻推薦付費的），
如果Notion AI可以實現某些特殊自動化執行，那價值就很高，但目前還沒看過有人分享。
再來以我之前所知，Notion AI並不能做到【跨資料表】的資料分析，
(2025年全新功能Research Mode應該可以做到了)，但只能跨少部分資料表整合，
他在Notion內協作編譯一些資料表，圖表分析都很方便，但不能跨資料表讓我覺得雞肋，
畢竟我資料表結構設計如果不是太差，我很容易在單一資料表裡找資料，
更多希望AI協作的是，跨資料表的分析整合，比如橫向比對我Notion的卡片盒，跟閱讀筆記。
如果把卡片盒的資料做成文件，丟給Claude或ChatGPT當參考資料，也能實現對話，
但只要卡片盒有更新，就必須更新參考文件，無法即時同步，
再來我期望的不是單純與卡片盒對話，而是能包含我的閱讀筆記（還沒精煉過的）與知識庫，
這樣資料就會很龐大，當參考資料更麻煩。
結合Claude MCP，讓這件事情變成可行，這是我請他把我卡片盒裡TAG組織的卡片，
與閱讀清單中TAG為經營領導書籍的筆記做分析，整合一份關於組織經營領導的智慧摘要。
當AI能夠初步實現這樣工作的時候，對我來說，他就成為一個超級助手。
在個人AI使用經費有限的情況下（我有幫自己設定預算），我盡量選擇泛用性高的工具，
比如ChatGPT除了討論想法，還能負責生成製作圖片，幫忙畫心智圖，做研究報告，
而Notion AI的專精Notion很棒，但對我這種貪心的人，就比較沒有吸引力，
主要是Notion我都是個人使用，公司已經有寫自己的系統，如果再創一個新事業，
缺乏一個協作與倉儲或訂單管理系統，那我就會毫不猶豫使用Notion Pro＋Notion AI。
為何付費Claude Pro?
選擇Claude Pro付費主要原因跟發展方向有關，Claude比較偏重往實務應用面發展，
決定付費的關鍵是MCP的應用跟Claude code這兩個部分，
MCP可以實現一些本來不容易做到，但有趣或者實用的功能，
比如Notion AI【暫時】無法辦到下面這種應用：
跟AI說某個時間想去哪邊旅遊，給他預算跟一些方向，他協助做行程規劃，
包含住宿推薦，值得去的景點，路線移動，中間都以查閱實際資料為準（減少幻想），
之後把資料登錄進Notion指定資料夾，包含google map的地點資訊與連結，
並且在Google日曆先登錄活動時間。
ChatGPT暫時也無法做到這樣，而Claude+MCP串接可以實現，
只要讓Claude desktop（桌面應用程式版本）透過API串接Notion、Google map就可以。
Claude跟GPT都使用的對比下，我覺得GPT想要像人，如果給他情緒價值，
比如請、謝謝可以提升他的表現（他會假裝他有接受情緒價值），
交談上更像是跟有血有肉的人溝通，通常要詢問，才比較會提供很具體的建議，
GPT有個很大好處是，目前的4o模型【非常快!】，有些比較明確的資訊檢索，
透過GPT可以很快速解決，比如3C資訊、規格比較、一些基礎科普資料這類的，
而且因為【情感豐富】，GPT的文學素養較高，大女兒用它來寫小說，成果很不錯。
Claude用起來就是更偏向應用，像是一個稱職、積極的秘書跟助手，
問他一些東西，比如我想要學習Claude desktop、MCP跟n8n的串接，
告訴他我理解有限的情況下，他會【主動】提供我學習方向跟建議，
並且參考實際案例分享，幫我釐清學習路徑，比如先從哪部分開始實驗或者學習，
而Claude在程式碼相關的輔助更為可靠，比較少發生GPT容易出現的【程式邏輯錯亂】，
Anthropic 最強模型 Claude 4 系列登場，可「自主」寫程式 7 小時。
實作把Claude desktop串上Notion
首先，不付費其實也能串Notion API做查詢，並且使用MCP功能（付費前有測試成功），
但免費的額度太低了，很容易超過使用量上限，比較難派上用場，建議付費還是體驗較佳。
１. 串接的方法其實步驟也不多，先下載Claude desktop並且安裝（我是windows系統）
２. 按Win+R，輸入cmd打開命令列，然後輸入node –version
如果沒有內容或者無法執行（很可能是這樣，如果沒寫過程式），就要先安裝nodejs
安裝好在cmd那邊再次輸入node –version，應該就會有版本號了。
３. 參考這個notion-mcp-server（主要是設定跟獲取Notion API），到Notion整合面板設定
選擇要讓這個API擁有的權限（比如只能讀取，或是還能編輯修改新增），
還有這些權限在哪些頁面有用
４. 獲取Notion API金鑰後，在電腦搜尋claude資料夾，
看看有沒有claude_desktop_config.json這個檔案（這是用來放API金鑰給Claude的地方），
如果沒有，就下載下面的檔案放入（資訊同事幫我做的-不包含金鑰），把金鑰改成自己的。
(用windows的記事本打開修改金鑰即可，因為json有特定格式，注意別動到其他資訊。）
５. 關閉Claude desktop再打開，下方應該就會出現Notion API了!
上面是較為簡略的安裝步驟，我有請Claude做一個鉅細靡遺的安裝步驟，
如果安裝過程遇到問題，可以參考看看（或者跟Claude討論也很容易解決）。
完成後，依照賦予Notion API的權限，就可以叫Claude使用他來做事了，
前面有提到，可以叫他去擷取Notion不同資料表的資料然後彙整分析，
這是整合我Notion卡片盒與閱讀筆記後生成的：組織經營領導的智慧摘要。
因為最近有打算升級電腦，我就可以請Claude幫我整理一下電腦設備清單：
有些細節不確定，也可以請他搜尋或者補足：
這樣很方便的是，他獲取資訊以後，我可以在同一個對話串，請他搜尋研究建議配備，
然後再把新的配備參考清單，寫到Notion指定資料頁面。
建議要建立一個project（Claude裡類似GPTs的功能），在說明文件註明，
如果對話裡提到Notion，就是要調用Notion API執行某些事情，
比如提到卡片盒，就是指哪個頁面（可以把頁面ID直接註記進去），提高找頁面的精準度，
然後限定他寫入資料，只能寫到哪個頁面，再依照標題創建子頁面寫入資料，
給予編輯與修改權限的時候千萬要慎重，千萬要慎重，千萬要慎重!!!
AI現在雖然一直進步，但還是有可靠度問題，開放給他能改的頁面，盡量不要包含重要資訊，
或者乾脆複製資料到專用頁面給他玩，以免被AI把重要資訊修改錯誤或者刪除。
實際使用體驗與優化方向
經過幾個周末的測試使用，有些不太方便的是：
１. Notion API目前只開放了外部文字編譯，也就是提供給Claude 請他寫入Notion頁面的時候，
他只能用文字處理，無法貼上圖片，也不太能調用Notion功能，
這部分無庸置疑，Notion自己的AI可以做得更好，而且API權限設定還不夠精細，
不太容易完成某些頁面只能讀取，某些頁面可以編輯的控制，
２. 如果指令沒下好，很容易瞬間觸及該Chat的長度上限，必須另外開一個聊天串繼續下指令，
也有可能希望他尋找的東西（比如某個頁面），他找不到的時候，會把整個有權限的頁面都翻過，
造成大量Token使用，也很容易就把用量用完，需要隔幾個小時才能再用。
３. 與AI協作越多，包含一些研究報告等，資訊會散落的到處都是。
優化方向：
１. 設定project(專案功能類似GPTs)，並且在說明檔案註記，指定Claude AI如何處理專案的指令，
比如可以說，如果我提到Notion物品清單，你就去我 XXX/ooo頁面（給他頁面ID）找資料，
這樣他比較不會地毯式搜尋。
２. 考慮只開一個claude協作頁面但給他完整權限 (包含編輯資料)，一樣透過project設定說明，
比如，如果我提到幫我紀錄進去Notion，你就在我的Notion-Claude 協作頁面，建立一個子頁面放置。
３. 現在還只能本地端部署，比如在家裡電腦串好MCP只能在家裡用，
但許多軟體與工具都已經開始往雲端部署發展，之後就會串接好工具，到哪都可以雲端調用。
４.現在與AI協作就像是用LINE與同事協作，資訊分散在各個對話串裡，常常滾來滾去找東西，
非常沒有效率，尤其是複雜一點的案子，資訊極度發散，對自己的整合負擔非常重，
如果以專案會議的概念，一個對話串解決了問題後，請AI彙整成果摘要，寫入Notion對應頁面，
然後就刪除對話串，下次接續直接讀取前一次成果，繼續討論與解決問題，我覺得更有效率。
５.自己的資料整理還是要做好，把資訊分類梳理清楚可以讓AI助手更強大，
就像是雇用一個專職助理幫忙處理雜事跟安排行程，如果條理跟原則越清晰，助理就越快上手，
當然也可以自己漫無章法，等待足夠強大的助理出現。
心得
AI越來越好用，不過可靠度還是略顯不足，但以這個發展方向，可以說是全面入侵了，
MCP的生態系如果更成熟，AGI可以調用的專用工具就會越多，可靠度就有機會大幅提升，
比如現在AGI很容易處理不好的數學計算問題，如果給他規則寫死的計算機（可以透過n8n實現），
他依據需求照著按，得到的答案，就會比他可能產生幻覺的計算方式可靠（因為計算機的邏輯是固定的），
MCP發展很快，尤其一些開源軟體，比如Blender和FreeCAD這樣的3D繪圖，
透過MCP串接，就可以用自然語言溝通，讓Claude指揮軟體繪製3D圖，
比如我請他使用Blender幫我畫一個六角柱體（指定尺寸）＋開孔＋連接的圓球，
他就可以幫忙實現這樣的成品：
目前因為可用工具不夠，只能較為精準的畫出幾何圖形，
我嘗試讓他畫出一隻灰色約克夏狗，他成果如下：
但隨著發展，之後要實現用口語請AI幫忙繪製一個可以3D列印的公仔圖，也不會太困難，
朋友對這個發展趨勢有一個見解我覺得很有意思：
這是一個【用google搜尋得到不代表你懂，用AI能做不代表你會】的時代。
善用工具，而不是被工具使用，透過AI這樣的超級助理－第二大腦幫助自我實現。
多關注不太會變的事，多自我探索，為真正想做的事情努力，別把最重要的【思考】工作外包。
將大腦外包給ChatGPT變成「知識的搬運工」，會造成什麼後果？
2025/7/15更新-更簡單快速的串接
果然AI協作的世界，最不缺的就是「再等等」，
今天發現Claude desktop (我有訂閱PRO)，已經可以連接Notion的官方MCP，
只要點選這邊的+Add connectors，就能選擇Notion官方連接，
官方的這個因為有特別為AI搜尋優化過，所以使用的token量會大幅降低，精準度也提高許多，
授權後就可以輕鬆連接，不過要特別注意，在權限的提供上要非常慎重，
因為這個連接是連接整個Notion工作區(全部頁面)，不像API可以限縮範圍，
建議一些敏感權限可以先關閉，試用看看，然後保持Claude執行前，需要詢問。
連結官方這個遠端MCP還有一個極大的好處是，有不同電腦不用再各自設定！
本地端MCP的優點是只在這台電腦設定，可以特化很多需求工具，但這也同樣是缺點，
共用性的工具換電腦就要再做一次設定，類似Notion這樣的筆記，用遠端官方MCP，只需要連結一次，
這樣不管在哪裡，只要灌好Claude desktop登入後，就可以馬上使用，非常方便。
不過測試了一下，讀取跟檢索資料確實非常快速精準，
但在寫入部分，Notion官方使用了特殊格式，
以至於寫入資料的時候，很容易反覆發生格式錯誤的問題，
所以暫時寫入資料還是用本地端MCP感覺較佳。
2025/7/21更新-再等等什麼都有!
Notion寫入跟編輯問題應該是協定上的問題，感覺很快就能解決，
才過了一周不到，今天測試在寫入跟編輯部分就都能精準完成，不再有失敗迴圈：
所以缺什麼功能，要不就自己試著做看看，要不就，再等等吧！
或者乾脆去ChatGPT瘋狂許願，讓他以為這個幻想功能真的存在？
ChatGPT 胡說八道，竟逼這家公司連夜開發新功能！AI 幻覺的荒謬現實與機會
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