5月2日，Anthropic 公司今日通過其官方 X 賬號以及官方網站宣布，Claude 推出兩項重大功能更新：通過遠程 MCP（模型控制協議）實現的整合功能（Integrations），以及升級版的研究模式（Advanced Research）。這兩項功能以 Beta 版形式面向 Max、Team 和 Enterprise 計劃用戶推出，標志著 Anthropic 在 AI 工具化領域的又一里程碑。以下是對新功能的詳細解讀、技術細節、用戶反饋以及行業影響的全面分析。

整合功能：通過MCP協議連接AI與企業生態

Anthropic 此次推出的整合功能依托遠程 MCP（模型控制協議），允許 Claude 與各類外部工具和數據源無縫連接。MCP 是一種開放協議標準，旨在統一 AI 模型與外部工具之間的上下文交互。Anthropic 官方博客詳細介紹了這一功能的背景：2024 年 11 月，Anthropic 推出了 MCP 協議，最初僅支持通過本地服務器與 Claude Desktop 連接，而此次更新擴展到遠程 MCP 服務器，允許 Claude 通過網絡和桌面應用程序與外部工具交互。

根據 Anthropic 在官方 X 賬號下介紹，首批支持的預構建整合包括以下工具，覆蓋項目管理、自動化、安全性和支付等多個領域：

• Atlassian Jira 和 Confluence：項目管理和知識共享
• Zapier：連接超過 7,000 個應用程序，支持 30,000 種操作
• Cloudflare：邊緣計算和安全性支持
• Intercom：客戶溝通
• Asana：任務管理
• Square 和 Paypal：支付處理
• Sentry：錯誤追蹤
• Linear：敏捷項目管理
• Plaid：金融數據連接
• GitLab：代碼托管和協作（即將推出）
• Stripe：支付處理（即將推出）

Anthropic 強調，開發者可以在不到 30 分鐘內搭建自己的 MCP 服務器，實現 Claude 與任何工具的快速連接。用戶可以通過 claude.ai 的設置頁面（settings > profile）滾動至“Add more”按鈕添加整合，操作簡單直觀。官方博客進一步揭示了整合功能的實際應用場景。例如，通過 Zapier 整合，Claude 可以訪問 HubSpot 的銷售數據并根據日歷自動準備會議簡報；通過 Atlassian 的 Jira 和 Confluence，Claude 能夠協助構建新產品、批量創建 Confluence 頁面或 Jira 工作項，提升團隊協作效率。

為展示這一功能的實用性，Anthropic 分享了一張截圖，顯示 Claude 通過整合 Atlassian Confluence 自動生成了一份團隊活動行程表。該行程表詳細列出了 2025 年 6 月 27 日在加州阿拉梅達島的團隊活動安排，包括午餐地點“Spinning Bones”的地址（1205 Park St, Alameda, CA 94501）和聯系方式（510-263-9290），以及活動概覽。

根據 Zapier 官網披露，Zapier MCP 允許 AI 執行現實世界的任務，例如自動發送消息或更新任務狀態，同時支持用戶編輯 AI 操作以限制行為，確保安全性和可控性。官方博客還提到，整合功能支持“上下文感知”能力，Claude 可以在不同工具之間保持上下文，例如在 Jira 中提取任務數據后直接在 Confluence 中生成相關文檔。截至 2025 年 2 月，社區已開發超過 1,000 個 MCP 服務器，涵蓋 Google Drive、Slack 和 GitHub 等工具，顯示了 AI 工具互操作生態系統的蓬勃發展。

升級研究模式：深度調查與多源數據整合

第二項更新是研究模式的增強版。Anthropic 官方帖子展示了一張 Claude 界面的截圖，標題為“Good morning, Brooke”，界面提供多個功能選項如“From Drive”、“From calendar”和“From email”。Anthropic 表示，當啟用研究模式時，Claude 能夠跨數百個來源進行深入調查，最長可研究 45 分鐘，覆蓋網絡、Google Workspace 以及通過整合功能連接的應用程序數據（如 Jira 或 Asana 中的項目信息），最終生成詳細的綜合報告并附帶引用。

Anthropic 官方博客進一步透露了技術細節：研究模式現已升級為“深度研究”功能，Claude 能夠自動判斷是否需要搜索以及研究的深度。例如，Claude 可以根據用戶查詢的復雜性，決定是進行快速網絡搜索，還是深入挖掘數百個來源，包括整合的工具數據。這一功能還支持“動態上下文擴展”，即 Claude 在研究過程中可以根據發現的新信息調整搜索方向，確保輸出的全面性和準確性。

官方博客還提供了一個具體用例：某企業用戶通過研究模式要求 Claude 分析其 Jira 項目數據和市場趨勢，Claude 不僅搜索了網絡上的最新行業報告，還結合 Jira 中的任務進展生成了一份包含引用的綜合分析報告。這一功能是對 2025 年 4 月輕量版研究工具的重大改進。根據 ZDNET 2025 年 4 月的報道，Anthropic 此前推出的輕量版工具已展現出搜索網絡和內部文件的潛力，而此次升級使其能夠與 ChatGPT 和 Gemini 的深度研究工具展開直接競爭。

安全與隱私保障：企業級需求的核心

Anthropic 在官方博客中特別強調了整合功能和研究模式在安全性和隱私保護方面的設計。整合功能采用了“最小權限訪問”（least privilege access）原則，確保 Claude 僅訪問用戶明確授權的數據。此外，所有數據傳輸均通過端到端加密保護，符合企業級安全標準。Anthropic 還承諾，除非用戶明確同意，其輸入和輸出數據不會用于模型訓練，這一政策通過其 Trust Center 進一步透明化。

然而，用戶對隱私的擔憂依然存在。擔憂者表示，由于第三方風險，他不愿意連接敏感工具如 Google Drive。并且也指出，AI 整合可能加速私人數據的公開化。根據 2024 年 IEEE Security & Privacy 研究，60% 的企業 AI 整合缺乏強有力的數據治理，這為 Anthropic 提出了新的挑戰。

Anthropic 的路線差異性：安全與實用并重

Anthropic 的發展路線與 OpenAI 等競爭對手呈現出明顯的差異性。成立于 2021 年的 Anthropic 由前 OpenAI 研究員 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 創立，始終將安全性和倫理放在 AI 開發的首位。Anthropic 致力于通過結合機器學習、神經科學和認知科學實現通用人工智能（AGI），并以可解釋性和可靠性為核心目標。與 OpenAI 強調通用性和快速迭代不同，Anthropic 更注重構建“可信賴”的 AI 系統，特別是在企業場景中的實用性。

MCP 協議的引入進一步體現了 Anthropic 的戰略差異。MCP 是一個開放生態系統，鼓勵開發者社區參與共建，與 OpenAI 較為封閉的生態和消費者導向的插件系統形成對比。整合功能本質上是“經過驗證的 MCP”，顯示了 Anthropic 在生態建設上的深思熟慮。此外，Anthropic 的整合功能和研究模式更聚焦于企業需求，例如支持大規模知識上傳和跨功能團隊協作，而 OpenAI 的插件系統則更傾向于消費者場景，如個人生產力工具。

用戶反饋與行業影響：機遇與挑戰并存

新功能推出后，用戶反饋和行業反響呈現出機遇與挑戰并存的局面。部分用戶對新功能表示期待并計劃立即測試，但也有人指出 Zapier 每月 150 次的運行限制可能影響使用體驗，Zapier 社區呼吁更清晰的速率限制文檔。此外，新功能在穩定性方面存在問題，例如有用戶分享了錯誤提示截圖（“Something went wrong”），而 Pro 計劃用戶被排除在 Beta 之外的策略也引發了不滿，被認為與 OpenAI 的分級做法類似，損害了用戶體驗。行業內，有人調侃 Anthropic 花了兩年“重建 ChatGPT 插件”，但也有人高度評價 MCP 的潛力，認為其可能通過 AI 控制數百萬服務器，改變行業格局。研究模式被譽為“DeepResearch 的 MCP”，展現了創新性。Reddit 社區討論顯示，Claude 的 45 分鐘深度研究能力具有獨特潛力，但表現仍有提升空間。

研發者的思考：AI工具化的未來

從研發者的角度看，MCP 協議的推出不僅是技術創新，更是對 AI 工具化未來的深刻探索。傳統 AI 模型往往局限于生成文本或回答問題，而 MCP 通過標準化接口將 AI 的能力延伸到現實世界的任務執行，例如自動化工作流或實時數據檢索。Anthropic 官方博客提到，MCP 協議支持“雙向連接”，即 AI 不僅可以讀取數據，還能執行操作，例如通過 Zapier 觸發自動化工作流。這種“工具化”趨勢可能重新定義 AI 的角色，使其從“對話者”轉變為“執行者”。

然而，這一趨勢也帶來了新的挑戰。MCP 的開放性雖然促進了生態系統的發展，但如何平衡安全性與靈活性仍是一個難題。Zapier MCP 的行為限制功能是一個初步解決方案，但未來可能需要更復雜的治理機制。Anthropic 官方博客提到，其整合功能采用了端到端加密和最小權限原則，但仍需持續改進以應對日益復雜的隱私挑戰。

給AI關注者的價值：生態與能力的雙重提升

對于關注 AI 發展的讀者而言，此次更新提供了兩方面的價值。首先，MCP 協議的引入為 AI 生態系統的發展樹立了新標桿。開發者可以通過 claudemcp.com 獲取文檔和示例代碼，快速構建自己的 MCP 服務器，參與到這一生態的建設中。其次，研究模式的升級展示了 AI 在深度信息處理上的潛力，特別是在企業知識管理和決策支持中的應用前景。

與此同時，Anthropic 的案例也提醒我們，AI 發展的未來不僅在于技術突破，更在于如何通過開放協作和安全治理贏得用戶信任。相比 OpenAI 的快速商業化路徑，Anthropic 的穩健策略可能更適合需要高可靠性和安全性的企業用戶。

Anthropic 通過此次更新進一步鞏固了 Claude 在 AI 工具市場的地位，特別是在企業級應用場景中。MCP 協議的引入和研究模式的升級不僅提升了 AI 的互操作性和深度分析能力，也為開發者社區注入了新的活力。通過具體用例，如自動生成團隊行程表和分析 Jira 項目數據，Claude 展現了其在企業協作和決策支持中的強大潛力。然而，功能的逐步推出策略、對 Pro 用戶的限制以及潛在的安全性和穩定性問題，仍需 Anthropic 在未來持續優化和解決。大家可通過官方鏈接立即試用新功能，體驗 AI 工具化的未來。