簡介 MCP
Model Context Protocol (MCP) 是一個讓 AI 可以變得更聰明的協議，
只要想用的工具有支援 MCP，就可以讓 AI 模型直接取用這個工具。
例如你覺得你的下載資料夾很亂，
但 AI 模型根本沒有權限可以讀取你的下載資料夾，這時該怎麼辦？
而有了 FileSystem 這個 MCP Tool，AI 模型就可以藉由 FileSystem 來存取你的下載資料夾，
不僅可以分析該怎麼整理，甚至還能直接幫你整理好。
Claude Desktop 的 MCP 功能
手上的工具有 Cursor 跟 Claude Desktop，
這次就先用 Claude Desktop 來試用看看，
並且挑選幾個看起來比較簡單或有興趣的 MCP Tools。
設置過程也相當簡單：
- 開啟 Claude Desktop Settings
- 編輯那份 config json 檔案
- 貼上 MCP Server 教學的 JSON 設定，有些部分工具需要貼額外的 API Key
主要功能介紹
1. FileSystem - 檔案系統操作
FileSystem 功能讓 Claude 可以讀取和操作你指定資料夾中的檔案。目前測試期間主要可以存取 downloads 資料夾，讓 Claude 協助你整理和分析檔案。
能夠做的事情包含：
- 讀取指定的資料夾範圍內的檔案
- 分析資料夾內的檔案類型、空間大小等等
- 新增及刪除檔案
- 一次幫你整理好整個資料夾
這功能對於整理下載資料夾超級實用。你可以直接請 Claude 幫你把檔案按照類型或日期分類整理，不用再手動一個個移動檔案了。
2. Fetch - 網頁讀取能力
Claude 不用再只靠現有的資訊來回答問題。Fetch 讓 Claude 可以讀取網頁內容，獲取最新的資訊。
雖然不是直接替代搜尋引擎，但對於獲取特定網站的最新資訊非常方便，而且 Claude 可以幫你整理和總結網頁內容。
3. Google Maps - 地圖服務整合
Google Maps 功能需要先申請 Google Maps API Key，但設定好後能做的事情還蠻多的：
- 查詢特定地址附近的餐廳、商店等
- 提供評價數量和評分資訊
- 規劃路線導航
測試的限制：
- 無法取得當下位置資訊
- 有時候回傳的資訊不完全正確，Prompt 可能有優化空間
例如，我測試查詢某家餐廳的評價時，它提供的星級評分與實際不符。建議可以多實際檢查。
API Token 放在 MCP 專案的風險
在 Cursor 等開發環境中使用 MCP Server 專案時，特別要注意 API Token 的安全性：
切勿將 API Token 明碼寫在程式碼中！
如果你的 API Token 未經過環境變數處理就明碼存在專案的程式碼中，一旦上傳到 Github 等公開的 Repository，就等於把這些 Token 公開了。
這會導致嚴重的安全問題：
- 別人可以使用你的 API 配額
- 可能產生大量意外費用
- 甚至可能面臨資料安全風險
請務必使用 .env 檔案和環境變數來管理你的 API Keys！
使用心得
Claude Desktop MCP 功能讓 Claude 從單純的聊天機器人變成更實用的助手。檔案系統操作和網頁查詢功能特別好用，大幅提升了 Claude 的實用性。
特別喜歡的部分：
- FileSystem 讓 Claude 可以幫我整理雜亂的下載資料夾
- Fetch 功能讓 Claude 能夠獲取最新資訊，不再依賴過時的訓練數據
- 即使有些限制，整體來說這次的更新非常有誠意
- 未來會有更多工具加入 MCP 協議，帶來更多無限的可能性
不足的地方：
- Google Maps 功能的準確性有時候不夠理想
- 某些複雜的操作可能需要多次嘗試才能得到理想結果
MCP Tools 列表
在 MCP Example Servers 這個列表中
可以看到一些已經支援 MCP 協議的工具列表，以及可以提供什麼功能
像是
- PostgreSQL - Read-only database access with schema inspection capabilities
- GitHub - Repository management, file operations, and GitHub API integration
- Slack - Channel management and messaging capabilities
很多，大家安裝前可以看一下列表
其他列表網站
Portkey MCP Servers
Github: punkpeye/awesome-mcp-servers