在 Claude Code 中使用 MCP
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介紹 MCP 是什麼、怎麼新增與管理 server、三種 scope，以及它對 context 的影響
- 00:04 MCP 是一個開放標準，讓 Claude Code 可以連接外部工具和資料來源
- 01:38 Scope 一：local，只有你在目前這個專案裡能用
- 03:13 重點回顧：MCP 讓 Claude Code 連接外部工具和資料；用 Claude MCP add 新增；用 .mcp.json 設成 project scope 讓團隊自動取得；停用沒在用的 server 來控制 context 用量
💡 你可以怎麼用：每次開 Claude Code，先打 /mcp 看看接了哪些 server，這次用不到的就先停用。想接新服務時，先到 claude.com/connectors 找有沒有現成的。如果那個工具有 CLI，或能寫成 skill，就優先用這兩種比較省 context 的做法。
看全部 19 條重點
🧑🏫 這支影片在講 Claude Code 怎麼透過 MCP 接上外部的工具和資料。Claude Code 是 Anthropic 做的 AI 助手，在終端機裡幫你寫程式、處理事情。影片除了教你怎麼新增和管理 MCP，也提醒一件很多人沒注意到的事：接太多東西會佔掉 AI 能看的資料空間，真正重要的內容反而放不進去。所以知道怎麼取捨很實用。
- 00:04 MCP 是一個開放標準，讓 Claude Code 可以連接外部工具和資料來源↳ MCP 是一套公開的連接規格，就像大家事先約好插頭要做成什麼形狀。工具只要照這套規格做，Claude Code 就能接上去讀它的資料、用它的功能。
- 00:04 你提問時，Claude 會自動判斷什麼時候該用這些工具，來更了解你的問題↳ 接好之後，你不用每次都指定要用哪個工具。照平常那樣問就好，Claude 會自己判斷這題要不要去查外部資料，需要的話就主動去拿。
- 00:04 Context 是使用 Claude Code 最重要的部分之一；很多 context 放在別的地方，例如資料庫、生產力 app、公開 repository，這時就需要 MCP↳ Context 是 AI 回答前手上有的背景資料，給對了答案才會準。但很多資料不在你電腦裡，而是在資料庫、工作用的 app 或公開的程式碼庫（repository）裡，要靠 MCP 拿進來。
- 00:37 Agentic AI 的 tools 概念：tools 讓 Claude Code 這類 agent 能執行動作，把任務做得更好；其他 AI 通常只直接回傳文字↳ Agentic AI 是會自己動手做事的 AI，這種 AI 也叫 agent。Tools 是它能實際執行的功能，例如查資料、開檔案、呼叫某個服務。一般的聊天 AI 多半只回你一段文字，事情還是要你自己做。
- 00:37 範例：如果團隊用 Linear 管理專案，可以加上 Linear MCP server，把特定 issue 的細節帶進來↳ MCP server 是各個服務提供給 Claude 連接的入口。Linear 是一套專案管理軟體，每張任務卡叫一個 issue。接上 Linear 的 MCP server 後，Claude 能自己抓某張 issue 的內容，你不用複製貼上。
- 00:37 範例：想拿到所用 dependency 的最新文件，可以用 Context 7 MCP server 提供給 Claude Code↳ Dependency 是程式裡用到的別人寫好的套件，常常會更新。AI 學到的知識停在某個時間點，可能不知道新版用法。Context 7 這個 MCP server 可以把最新的文件提供給 Claude。
- 01:08 claude.com/connectors 上有數百種不同的 connectors↳ Connectors 是已經整理好、可以直接接上的現成連接項目。claude.com/connectors 上有好幾百種，想接某個服務之前，可以先去那邊找找有沒有現成的。
- 01:08 用 Claude MCP add 指令新增 MCP server↳ 要新增 MCP server，就在終端機（用打字下指令的視窗）輸入 claude mcp add 指令，後面再照那個服務提供的說明，填上需要的設定。
- 01:08 MCP server 主要有兩種：HTTP server 用於遠端服務，由服務提供者託管、透過網路連線；STDIO server 用於在你電腦上執行的本機程序↳ HTTP server 由服務商架在網路上，你透過網路連過去用。STDIO server（STDIO 是程式的標準輸入輸出管道）則是在你自己電腦上跑的程式，Claude 直接在你電腦上跟它溝通。
- 01:08 在 Claude Code session 裡用 /mcp 管理 server：查看連了哪些、狀態，也能停用不想用的 server↳ Session 是你開著 Claude Code 的這一段對話。在 session 裡打 /mcp，會列出目前連了哪些 server、有沒有連成功，不想用的可以直接停用。
- 01:38 Scope 一：local，只有你在目前這個專案裡能用↳ Scope 是一個設定的適用範圍。local 是範圍最小的一種：只有你自己能用，而且只在目前這個專案裡有效。
- 01:38 Scope 二：user，你所有專案都能用↳ user 範圍是跟著你這個人走的：不管你開哪個專案都能用，適合放你每天都會用到的工具。
- 01:38 Scope 三：project，使用 .mcp.json 檔並 check in 到版本控制，所有參與這個 codebase 的人都會自動拿到完全相同的 servers↳ project 範圍是把設定寫進專案裡的 .mcp.json 檔，再存進版本控制（像 git 這種記錄檔案修改、讓團隊共用的系統）。同事拿到這個專案時，就會自動有一模一樣的 server。
- 01:38 要注意：MCP server 就算沒在用，也會把 tool definitions 加進你的 context window↳ Context window 是 AI 一次能看的資料量上限。每個 MCP server 都會附上一份說明，寫它有哪些工具、怎麼用，這份叫 tool definitions。就算你這次沒用到，它也一直佔著空間。
- 02:08 設定很多 server 會吃掉可用的 context；用 /mcp 查看連線，停用沒在用或應該用不到的 server↳ 所以 server 裝得越多，留給你真正要討論的內容就越少。可以常打 /mcp 看一下，這次用不到的先停用，需要時再打開。
- 02:08 如果工具有 CLI 可以代替（例如 GitHub 的 GH、AWS 的 AWS），CLI 比較省 context，因為它不會加入常駐的 tool definitions↳ CLI 是打指令來操作的工具，例如 GitHub 的 gh、AWS 的 aws。有 CLI 可以用的話，Claude 直接下指令就好，不用一直掛著整套 tool definitions，比較省空間。
- 02:38 這種情況也可以改用 skill：只有 skill 的名稱和描述會載入 context，Claude 判斷需要時才把它載入 context window，CLI 工具可以放在 skill 裡↳ Skill 是一份寫好的做事說明。平常只有名稱和一句描述放在 context 裡，Claude 判斷需要時才把整份載入。你也可以把某個 CLI 的用法寫進 skill，要用時才載入。
- 02:38 MCP tools 超過 context window 的 10% 時，Claude Code 會自動切換到 tool search 模式，需要時才去找對的工具；但因為工具不在 context 裡，效果可能沒那麼好↳ MCP 工具的說明超過 context window 的 10% 時，Claude Code 會自動改成需要時才去搜尋工具（tool search）。這樣比較省空間，但工具不在眼前，Claude 判斷該用哪個工具時可能比較不準。
- 03:13 重點回顧：MCP 讓 Claude Code 連接外部工具和資料；用 Claude MCP add 新增；用 .mcp.json 設成 project scope 讓團隊自動取得；停用沒在用的 server 來控制 context 用量↳ 總結四點：MCP 讓 Claude Code 接上外部工具和資料；用 claude mcp add 新增；想讓團隊共用，就用 .mcp.json 設成 project 範圍；沒在用的 server 關掉，把 context 留給重要的內容。
📘 術語
MCP（MCP（字幕未翻譯全名））：開放標準，讓 Claude Code 連接外部工具和資料來源
Context（上下文）：使用 Claude Code 最重要的部分之一，很多放在資料庫、app、公開 repository 等地方
Agentic AI（代理式 AI）：像 Claude Code 這樣能用 tools 執行動作，而不只是回傳文字的 AI
Tools（工具）：讓 agent 能執行動作，把任務完成得更好
MCP server（MCP 伺服器）：加到 Claude Code 的連接點，例如 Linear MCP server 可以帶入 issue 細節
Connectors（連接器）：claude.com/connectors 上有數百種
HTTP server（HTTP 伺服器）：用於遠端服務，由服務提供者託管，透過網路連線
STDIO server（STDIO 伺服器）：用於在你電腦上執行的本機程序
/mcp（/mcp 指令）：在 Claude Code session 裡查看已連線的 server、狀態，並停用 server
Scope（local / user / project）（作用範圍）：local 只限目前專案給你用；user 跨所有專案；project 透過 .mcp.json 讓整個團隊共用
.mcp.json（.mcp.json 設定檔）：check in 到版本控制，讓所有參與 codebase 的人自動拿到相同的 servers
Version control（版本控制）：把 .mcp.json check in 進去就能跟團隊共享
Context window（上下文視窗）：MCP 的 tool definitions 就算沒在用也會佔用這裡的空間
Tool definitions（工具定義）：MCP server 加進 context window 的內容，會吃掉可用的 context
CLI（命令列介面）：例如 GH、AWS；比 MCP 省 context，因為不會加入常駐的 tool definitions
Skill（技能）：只有名稱和描述載入 context，需要時才載入，可以放 CLI 工具
Tool search mode（工具搜尋模式）：MCP tools 超過 context 的 10% 時自動啟用，需要時才找工具，但效果可能較差
Context（上下文）：使用 Claude Code 最重要的部分之一，很多放在資料庫、app、公開 repository 等地方
Agentic AI（代理式 AI）：像 Claude Code 這樣能用 tools 執行動作，而不只是回傳文字的 AI
Tools（工具）：讓 agent 能執行動作，把任務完成得更好
MCP server（MCP 伺服器）：加到 Claude Code 的連接點，例如 Linear MCP server 可以帶入 issue 細節
Connectors（連接器）：claude.com/connectors 上有數百種
HTTP server（HTTP 伺服器）：用於遠端服務，由服務提供者託管，透過網路連線
STDIO server（STDIO 伺服器）：用於在你電腦上執行的本機程序
/mcp（/mcp 指令）：在 Claude Code session 裡查看已連線的 server、狀態，並停用 server
Scope（local / user / project）（作用範圍）：local 只限目前專案給你用；user 跨所有專案；project 透過 .mcp.json 讓整個團隊共用
.mcp.json（.mcp.json 設定檔）：check in 到版本控制，讓所有參與 codebase 的人自動拿到相同的 servers
Version control（版本控制）：把 .mcp.json check in 進去就能跟團隊共享
Context window（上下文視窗）：MCP 的 tool definitions 就算沒在用也會佔用這裡的空間
Tool definitions（工具定義）：MCP server 加進 context window 的內容，會吃掉可用的 context
CLI（命令列介面）：例如 GH、AWS；比 MCP 省 context，因為不會加入常駐的 tool definitions
Skill（技能）：只有名稱和描述載入 context，需要時才載入，可以放 CLI 工具
Tool search mode（工具搜尋模式）：MCP tools 超過 context 的 10% 時自動啟用，需要時才找工具，但效果可能較差
✏️ 小考一題
根據影片，MCP tools 佔 context window 超過多少比例時，Claude Code 會自動切換到 tool search 模式？
A. 50%B. 10%C. 5%D. 25%看答案
答案：B。[02:38] 字幕說：If your MCP tools exceed 10% of your context window, Claude Code will automatically switch to tool search mode
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