Cara Menyambungkan Claude AI dan Google AI Studio kepada Protokol Konteks Luaran

Apakah Model Context Protocol dan Mengapa Ia Penting?

MCP ialah piawaian terbuka yang membolehkan model AI memanggil alat luaran dan mendapatkan data langsung melalui antara muka yang konsisten, dan bukannya setiap vendor membina integrasi tersuai masing-masing. Ia berfungsi seperti penyesuai (adapter) sejagat antara pembantu AI dengan mana-mana sistem yang menyimpan maklumat yang diperlukan, sama ada pangkalan data, storan fail, atau API.

Mengapa MCP Dicipta Pada Asalnya?

Sebelum MCP wujud, setiap vendor AI memerlukan integrasi khusus untuk setiap sumber data, yang bermakna usaha kejuruteraan berulang berlaku di seluruh industri. Anthropic melancarkan MCP sebagai protokol terbuka supaya mana-mana sistem AI, bukan hanya Claude, boleh menyambung kepada mana-mana pelayan yang patuh menggunakan satu spesifikasi yang dikongsi dan bukannya berpuluh-puluh spesifikasi proprietari.

Protokol ini mentakrifkan tiga blok binaan: tools (fungsi yang boleh dipanggil oleh model), resources (data yang boleh dibaca oleh model), dan prompts (templat yang boleh digunakan semula). Kebanyakan pelaksanaan semasa, termasuk penyambung MCP Claude dan Interactions API Google, memberi tumpuan khusus kepada panggilan tools.

Bagaimana MCP Berbeza Daripada Integrasi API Standard?

Integrasi API standard dibina sekali sahaja, untuk satu sistem tertentu, oleh satu pasukan. MCP pula menyeragamkan lapisan sambungan itu sendiri, jadi satu pelayan MCP yang dibina untuk pangkalan data, misalnya, boleh digunakan semula merentasi Claude, Gemini, dan mana-mana model lain yang serasi dengan MCP tanpa perlu menulis semula integrasi setiap kali.

Bagaimana Anda Menyambungkan Claude AI kepada Pelayan MCP?

Claude menyambung kepada pelayan MCP jauh melalui penyambung MCP terbina dalam, tanpa memerlukan aplikasi klien yang berasingan. Pembangun anda hanya perlu menetapkan alamat web pelayan dan butiran pengesahan sekali sahaja, kemudian mengaktifkan alat tertentu yang dibenarkan untuk digunakan.

Apakah Yang Terlibat dalam Persediaan Asas?

Menyambungkan Claude kepada pelayan MCP jauh bermakna menyediakan beberapa butiran sambungan: alamat web pelayan, nama unik untuknya, dan token kebenaran jika pelayan itu memerlukannya. API Anthropic kemudian mengendalikan selebihnya, mengesan alat yang ditawarkan oleh pelayan dan menyediakannya kepada Claude semasa perbualan.

Persediaan ini dijalankan oleh sesiapa yang menguruskan integrasi Claude anda, biasanya seorang pembangun, dengan merujuk dokumentasi rasmi Anthropic. Sebagai pengurus projek atau klien, yang penting untuk diketahui ialah sambungan ini ditakrifkan sekali sahaja dan kemudiannya digunakan semula, jadi ia tidak perlu dibina semula setiap kali anda mahu Claude mencapai sumber data tersebut.

Terdapat 2 kaedah untuk menyambung kepada MCP dalam Claude. Yang pertama ialah menyambung melalui titik akhir (endpoint).

				
					{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "your-command",
      "args": [
        "arg1",
        "arg2"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "YOUR_API_KEY",
        "ENDPOINT_URL": "https://api.example.com"
      }
    }
  }
}

				
			

Untuk menyambung menggunakan titik akhir, anda boleh menetapkan butiran sambungan anda seperti berikut:

				
					{
  "mcpServers": {
    "my-remote-server": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.your-domain.com/sse"
    }
  }
}

				
			

Konfigurasi ini mengarahkan penyambung Claude untuk mewujudkan sambungan Server-Sent Events (SSE) dengan URL pelayan jauh yang ditetapkan.

Bagaimana Anda Menyekat Alat Yang Boleh Digunakan oleh Claude?

Setelah pelayan disambungkan, anda boleh memilih dengan tepat alat mana yang dibenarkan digunakan oleh Claude, dan bukannya menghidupkan semua alat secara lalai. Sebagai contoh, pada pelayan kalendar anda mungkin membenarkan Claude mencari dan melihat acara sambil menyekat secara jelas keupayaannya untuk memadam acara tersebut atau berkongsi kalendar secara terbuka.

Langkah penyenaraian benar (allowlisting) inilah yang mengubah MCP daripada sambungan menyeluruh kepada sambungan yang terkawal, dan ia harus dianggap sebagai bahagian wajib persediaan dan bukan tambahan pilihan.

Apakah Batasan Semasa?

Penyambung MCP Claude buat masa ini hanya menyokong panggilan tools sahaja, bukan bahagian resources atau prompts sepenuhnya dalam spesifikasi tersebut, dan ia memerlukan pelayan didedahkan melalui Streamable HTTP atau SSE dan bukannya STDIO tempatan. Ia juga tidak layak untuk perjanjian Zero Data Retention, jadi apa-apa yang dipertukarkan dengan pelayan mengikut dasar pengekalan standard Anthropic. 

Bagaimana Anda Menyambungkan Google AI Studio kepada Pelayan MCP?

Google AI Studio menyambung kepada pelayan MCP melalui mekanisme terbina dalam yang serupa dalam Gemini API, yang menunjuk kepada alamat jauh pelayan tersebut. Model tersebut kemudiannya secara automatik mengesan dan memanggil alat yang didedahkan oleh pelayan itu, berdasarkan permintaan pengguna.

Apakah Yang Terlibat dalam Sambungan MCP Gemini Asas?

Persediaan ini menyerupai struktur Claude dengan rapat, dan ini merupakan salah satu manfaat protokol yang dikongsi. Pembangun menetapkan nama dan alamat web pelayan MCP dalam konfigurasi Gemini API, dan Gemini kemudiannya secara automatik mengesan dan memanggil alat yang ditawarkan oleh pelayan tersebut berdasarkan permintaan pengguna.

Seperti Claude, anda boleh menyekat fungsi tertentu pada pelayan tersebut yang dibenarkan dipanggil oleh model. Menjadikan sekatan ini sebagai tetapan lalai, dan bukannya sesuatu yang ditambah kemudian, merupakan pendekatan yang lebih selamat untuk mana-mana penggunaan pengeluaran.

Perkhidmatan Google Manakah Yang Sudah Menyokong MCP Secara Asli?

Sehingga Disember 2025, Google telah melancarkan pelayan MCP jauh yang diurus sepenuhnya untuk Google Maps, BigQuery, Compute Engine, dan Google Kubernetes Engine, dengan Cloud Run, Cloud Storage, Spanner, dan beberapa perkhidmatan lain dirancang untuk dilancarkan tidak lama selepas itu. Ini bermakna anda boleh menyoal set data BigQuery atau mengurus kluster GKE daripada Google AI Studio tanpa perlu membina penyambung tersuai sendiri.

David Soria Parra, pencipta bersama MCP di Anthropic, menyatakan bahawa keluasan sokongan Google "digabungkan dengan kerjasama rapat mereka mengenai spesifikasi tersebut, akan membantu lebih ramai pembangun membina aplikasi AI agentic" (Google Cloud, 2025).

Adakah Google AI Studio Menyokong Pelayan MCP Tempatan?

Tidak secara langsung. Apa sahaja yang anda mahu Google AI Studio capai perlu dihoskan di suatu tempat yang boleh diakses secara umum dalam talian, bukannya beroperasi hanya pada mesin tempatan. Jika data anda berada di sebalik tembok api (firewall) syarikat, pasukan pembangunan anda perlu mendedahkannya secara selamat terlebih dahulu, biasanya melalui get laluan (gateway).

Apakah Risiko Utama Menyambungkan Model AI kepada Protokol Luaran?

Risiko terbesar ialah alat yang diberikan kebenaran secara berlebihan, pelayan pihak ketiga yang tidak disahkan, dan suntikan gesaan (prompt injection) tidak langsung melalui data yang dibaca semula oleh model daripada sumber yang disambungkan. Oleh kerana MCP memberikan model keupayaan untuk mengambil tindakan sebenar, pelayan yang salah konfigurasi boleh menyebabkannya memadam rekod, membocorkan bukti kelayakan, atau melaksanakan arahan yang tidak sepatutnya dijalankan.

Sejauh Manakah Kebimbangan Keselamatan Berlaku dalam Praktik?

Kebimbangan dan keperluan keselamatan merupakan halangan utama kepada penerimaan MCP yang disebut oleh pasukan perusahaan, mendahului kos pelaksanaan dan kerumitan integrasi sistem warisan (legacy), menurut tinjauan State of MCP in Software 2026 oleh Stacklok. Kedudukan ini sahaja menunjukkan bahawa ini bukan kebimbangan teori dalam kalangan pengamal yang sudah menjalankan MCP dalam pengeluaran.

Bagaimana Anda Harus Mengurangkan Risiko Ini?

Mulakan setiap integrasi dengan senarai benar (allowlist) yang jelas dan bukannya mengaktifkan semua alat secara lalai, dan anggap mana-mana pelayan yang tidak anda bina sendiri sebagai tidak dipercayai sehingga disemak. Pelaksanaan Google sendiri bergantung pada Cloud IAM, pengelogan audit, dan produk Model Armor khusus untuk mempertahankan diri daripada suntikan gesaan tidak langsung, yang merupakan garis dasar munasabah untuk dicontohi walaupun di luar Google Cloud.

Bagaimana Anda Menguji Sambungan MCP Sebelum Dilancarkan?

Uji dahulu menggunakan alat rasmi MCP Inspector terhadap pelayan bukan-pengeluaran, sambil mengesahkan bahawa hanya alat yang anda ingin dedahkan sahaja yang boleh dilihat dan dipanggil. Ini menangkap senarai benar yang salah konfigurasi dan pengesahan yang rosak sebelum mana-mana model menyentuh data sebenar.

Apakah Alat Yang Tersedia untuk Pengujian?

Anthropic menyediakan alat percuma yang dipanggil MCP Inspector, yang membolehkan pembangun menguji secara manual alat sesebuah pelayan dan memeriksa responsnya sebelum menyambungkannya ke Claude atau Gemini. Jalankan ini terhadap versi pementasan (staging) pelayan anda, bukan pengeluaran, dan semak senarai alat sepadan dengan jangkaan anda sebelum memuktamadkan alat yang dibenarkan.

Adakah MCP Sebenarnya Sudah Digunakan dalam Pengeluaran?

Ya, tetapi penerimaannya masih berkembang dan belum menyeluruh. Tinjauan Stacklok 2026 mendapati 41% responden merentasi semua industri mempunyai sejenis bentuk MCP dalam pengeluaran, terbahagi kepada 29% penggunaan terhad dan 12% penggunaan meluas, dengan 30% lagi dalam projek rintis (pilot) yang aktif.

Bagaimanakah Angka Ekosistem Yang Lebih Luas Kelihatan?

Menjelang Mei 2026, daftar rasmi MCP menyenaraikan lebih 9,600 pelayan, GitHub memuatkan hampir 16,000 repositori yang ditag dengan topik mcp-server, dan Anthropic melaporkan lebih 97 juta muat turun SDK setiap bulan sehingga Disember 2025. Angka-angka ini menunjukkan ekosistem pembangun yang benar-benar aktif, walaupun pelaksanaan penuh di peringkat pengeluaran perusahaan masih dalam proses bagi kebanyakan pasukan.

Jika pasukan anda sedang menimbang sama ada untuk membina ini secara dalaman atau membawa masuk bantuan luar untuk mereka bentuk integrasi dan kebenaran dengan betul sejak awal, itulah sebenarnya jenis kerja yang diliputi di bawah perkhidmatan automasi AI kami, di mana persediaan, pengujian, dan tadbir urus dikendalikan secara menyeluruh.

Kesimpulan

Menyambungkan Claude AI dan Google AI Studio kepada pelayan MCP luaran benar-benar berguna apabila dilakukan dengan tahap ketelitian yang sama seperti mana-mana sistem yang mempunyai akses tulis kepada data anda. Kedua-dua platform kini menyokong protokol ini secara asli; persediaannya sendiri agak mudah bagi pasukan pembangunan, dan senarai pelayan terurus Google yang semakin bertambah menghapuskan banyak kerja integrasi yang sebelum ini menjadi tanggungjawab pasukan individu.

Bahagian yang masih memerlukan perancangan yang teliti ialah kebenaran (permissioning): apa yang boleh dipanggil oleh model, data apa yang boleh dilihatnya, dan bagaimana anda akan mengetahui jika sesuatu menjadi tidak kena. Uji pada pementasan terlebih dahulu, senaraikan alat secara jelas, dan anggap ini sebagai infrastruktur, bukan pemalam (plugin) ringkas.

Jika anda mahukan pandangan tambahan mengenai persediaan MCP anda sebelum ia menghampiri data pengeluaran, hubungi pasukan kami, dan kami akan membincangkan pelan kebenaran dan pengujian bersama anda.

Soalan Lazim

Rujukan

1. Google Cloud, "Announcing official MCP support for Google services," December 2025. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-official-mcp-support-for-google-services
2. Anthropic, "MCP connector," Claude Platform Docs. https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/mcp-connector
3. Google AI for Developers, "Function calling using the Gemini API." https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling
4. Stacklok, "State of MCP in Software 2026" survey, cited via Digital Applied. https://www.digitalapplied.com/blog/mcp-adoption-statistics-2026-model-context-protocol
5. Anthropic, "Introducing the Model Context Protocol," November 2024. https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol