還記得前兩天我們聊的 Google Calendar 和 Google Drive 的整合嗎？

那時候我們發現，當 AI 能直接存取行事曆和文件時，很多的「複製貼上」、「切換視窗」這類繁瑣動作都可以被節省下來

今天要介紹的 Canva Connector，其實是把這個「無縫整合」的概念，再延伸到視覺創作領域

為什麼需要 Claude × Canva

我們來想像一個很常見的情境：

早上開完會，主管說「下午要發一篇社群貼文宣傳新產品」於是我們開始：

1. 打開 Canva
2. 挑選模板（但總覺得不太對）
3. 調整文字、顏色、排版
4. 截圖給同事確認
5. 修改、再修改
6. 終於完成，下載

整個過程可能花了 30 分鐘到 1 小時，而這還只是一張圖

但如果 Claude 能直接「聽懂我們要什麼」，然後在 Canva 裡生成設計呢

這就是今天要介紹的 Canva MCP Connector 的價值所在

Canva MCP 能做什麼

在正式開始之前，我們先快速瀏覽一下 Canva Connector 提供的主要功能：

📁 設計管理類

• search-designs - 搜尋現有設計
• get-design - 獲取設計詳細資訊
• get-design-content - 讀取設計內容
• create-folder - 創建資料夾
• move-item-to-folder - 整理設計檔案

✨ 創作生成類

• generate-design - AI 生成設計（今天的重點）
• create-design-from-candidate - 從候選設計創建可編輯版本
• upload-asset-from-url - 上傳素材
• import-design-from-url - 從 URL 導入設計

📤 導出與分享類

• export-design - 導出為 PDF、PNG、JPG 等格式
• get-export-formats - 查看支援的導出格式
• resize-design - 調整設計尺寸

💬 協作類

• comment-on-design - 添加評論
• list-comments - 查看評論
• reply-to-comment - 回覆評論

看起來功能很多對吧？但其實今天我們主要會用到的就是 generate-design 和 export-design 這兩個核心功能

開始之前的準備

要使用 Canva Connector，我們需要：

1. Claude Pro 訂閱（連接器功能需要付費方案）
2. Canva 帳號（免費版可創建新設計；Pro 版可編輯現有設計）
3. 在 Claude 中啟用 Canva Connector

使用前，你需要知道事

在實際操作之前，我們要先說一個目前使用上的重要限制：

⚠️ Canva 的 AI 生成功能目前對中文支援還不夠完善

這是什麼意思呢？

如果我們直接用中文跟 Claude 說「幫我做一張環保水壺的 Instagram 貼文，標題是『全新環保系列』」，生成出來的設計可能會：

• 中文字體選擇有限
• 排版不太適合中文閱讀習慣
• 文字可能會有點怪怪的

推薦的工作流程

所以目前比較實用的做法是：

第一步：用英文生成基礎設計

Create an Instagram post for eco-friendly water bottle launch
- Title: "New Eco Collection 🌿"
- Subtitle: "Make Earth Better, One Sip at a Time"
- Style: Clean, modern, fresh
- Color: Lake blue (#4A90E2) and white

第二步：Claude 生成設計後，我們有兩個選擇

選擇 A：在 Canva 手動改中文

• 點擊 Claude 提供的 Canva 編輯連結
• 直接在 Canva 介面把英文改成中文
• 調整字體和排版

選擇 B：讓 Claude 協助產生中文版

• 請 Claude 幫忙翻譯並重新生成
• 但可能需要多試幾次才會滿意

老實說，以目前的技術來看，選擇 A 通常比較快也比較穩定la

那為什麼還要用 Claude + Canva

這時候我們可能會想：「既然最後還是要自己改，那為什麼不直接在 Canva 從頭做就好？」

其實對比一下，還是會發現一些好處的

1. 快速生成版面結構：不用從空白開始想排版
2. 配色和風格建議：AI 會根據需求給出協調的配色方案
3. 多個候選版本：一次生成 2-3 個不同風格，快速比較
4. 降低設計門檻：即使不懂設計原則，也能做出專業感的布局

簡單來說，Claude + Canva 幫我們完成了 70% 的基礎工作，剩下的 30% 中文優化就交給我們自己

這樣比起從零開始，還是省了不少時間了呢