Day 5｜給 Agent 工具：MCP 與外部服務整合

系列名稱：用 Claude Code 打造 AI Agent 艦隊：從零到生產級多 Agent 系統
第 5 天（Part 1 · 基礎篇 · 完結）

走到這裡，你的 Agent 有了什麼？

複習一下前四天，你的 Agent 現在有：

• 一雙手（Day 1–2）：能讀寫檔案、跑指令、看結果再修正
• 一個靈魂（Day 3）：CLAUDE.md 給它規則與身分
• 一個腦（Day 4）：記憶系統讓它記住你說過的事

但它還被困在一個地方——它自己的資料夾和終端機裡。

它不能幫你查即時匯率、不能讀你資料庫裡的資料、不能發一則 Slack 訊息、不能上網搜尋。它很聰明，但它的世界只有那個資料夾。

今天，我們打開那道牆，讓 Agent 碰得到外面的世界。這是 Part 1 基礎篇的最後一塊。

Agent 的「工具」是什麼？

「工具（Tool）」就是你授權給 Agent 去操作外部世界的一個動作。

其實你前幾天已經看過工具了：「讀檔」「寫檔」「執行指令」這些內建工具，就是 Claude Code 自帶的。今天要講的是怎麼加上你自己的工具，讓它能碰到內建工具碰不到的東西：資料庫、第三方 API、你公司的內部系統……

有兩條路。

路一：直接呼叫 API（最樸素，但很實用）

Agent 會跑指令——所以最簡單的「給它工具」的方式，就是讓它用 curl 去打一個 API。

例如你想讓它能查天氣，你只要：

1. 在 CLAUDE.md（或記憶）裡告訴它：「查天氣就打這個 endpoint，帶這個 header」
2. 它需要時就自己組一個 curl 打出去、讀回 JSON、解析給你

聽起來土炮，但這是我艦隊裡大量在用的方式。我的 Agent 之間互相傳訊息、記錄任務進度，底層就是各自去打內部服務的 HTTP API——不需要什麼花俏的整合層。

這條路的好處是簡單、透明、你完全掌控。缺點是每個 API 的格式、認證方式，Agent 都要「知道」（寫在規則或手冊裡），否則它會憑印象亂打。

路二：MCP —— 給工具一個「標準插座」

當工具越來越多、越來越複雜，土炮 curl 會開始難管理。這時就輪到 MCP（Model Context Protocol） 上場。

MCP 是一個標準協定，讓任何服務都能用統一的方式「把自己的能力暴露給 AI」。你可以把它想成：

MCP 是「AI 工具界的 USB」。 以前每個裝置都有自己的接頭，很亂；USB 出現後，插上去就能用。MCP 想做的就是這件事——任何工具做成一個「MCP server」，Agent 插上去，就自動知道「這個工具有哪些功能、每個功能要餵什麼參數」。

實務上長這樣：

• 有人把「操作資料庫」做成一個 MCP server
• 你把它接到 Claude Code
• Agent 啟動時就自動發現：「喔，我多了『查詢資料庫』『新增紀錄』這些能力」
• 它需要時直接呼叫，不用你教它 SQL 連線細節

現在越來越多服務（資料庫、瀏覽器、雲端硬碟、設計工具、你各種 SaaS）都有現成的 MCP server，接上去就能用。

那我到底該用哪條路？

我的判準很簡單：

• 只有一兩個簡單 API、你想完全掌控 → 直接 curl（路一）
• 工具多、複雜、有現成 MCP server、想重複用 → MCP（路二）
• 這個能力很多 Agent 都要用 → MCP（一次接好，大家共用）

不用糾結——兩條路可以並存。我艦隊裡就是混用：簡單的內部通訊走樸素 HTTP，複雜的外部能力（例如生成圖片影片）走 MCP。重點不是用哪條，是想清楚「這個 Agent 需要碰到哪些外部世界」。

又是那條線：工具 = 權力

給 Agent 工具，本質上是給它動外部世界的權力。這裡要再次提醒 Day 2 講過的信任邊界：

• 一個「能讀資料庫」的工具，通常安全
• 一個「能刪資料庫」「能發信給客戶」「能付錢」的工具，你會希望它動之前先問你

好的做法是：唯讀、可逆、不花錢的工具放行；會改東西、對外、花錢的工具設關卡。 這條線怎麼畫，隨著你越來越信任它、可以慢慢放寬——但一開始寧可保守。

（這也是為什麼「無人看管的 Agent 該有哪些工具」是門學問——Part 4 生產級部署會專門講。）

Part 1 完結：你現在手上有什麼？

恭喜你走完基礎篇。現在你理解的，已經不是「一個聊天機器人」，而是一個完整的單一 Agent：

• 有手（能動手做事）
• 有靈魂（CLAUDE.md 給它規則與身分）
• 有腦（記憶系統記住長期知識）
• 有觸角（工具讓它碰到外部世界）

這四樣湊齊，你就有了一個真正能幫你做事的 Agent。這是整個艦隊的最小細胞。

今天的重點回顧

• 「工具」= 你授權給 Agent 操作外部世界的動作；讀寫檔、跑指令是內建工具，外部能力要另外加。
• 兩條路：直接 curl API（簡單、掌控、適合少量）與 MCP（AI 工具界的 USB，標準插座、適合多且複雜、可共用）。
• 判準看「工具數量 / 複雜度 / 是否多 Agent 共用」，兩條可並存。
• 工具 = 權力：唯讀可逆的放行，會改 / 對外 / 花錢的設關卡。
• Part 1 完結——手 + 靈魂 + 腦 + 觸角 = 一個完整的單一 Agent，也是艦隊的最小細胞。

明天進入 Part 2：我們要把這個「玩具等級的 Agent」，變成一個真正可用、有明確職責、能被信任的東西。Day 6 先講：怎麼設計一個「有明確職責」的 Agent——因為職責不清的 Agent，能力再強也會失控。

Genos Lin 是一位技術創辦人，同時擔任多個 AI 導入客戶案的技術顧問。他目前維運一套由 39 個 Claude Code Agent 組成的自動化系統，用於產品開發、業務流程自動化與客戶服務。