Claude 重大升級：Integrations 功能為 AI 研究助手帶來革命性突破
Claude's Leap: Integrations Unleashed, Research Powers Increased
重大突破：從封閉對話到開放系統
在過去的 AI 助手發展歷程中，我們見證了從簡單的對話模型到更複雜的任務處理能力的演進。而 Claude 這次的升級，標誌著 AI 助手進入了一個全新的發展階段 —— 真正的「系統整合」時代。
這次升級標誌著 Claude 從單純的對話式人工智慧，轉變為整合化的研究協作夥伴。這些新功能的核心價值在於，允許 Claude 連結研究者既有的軟體工具，並能進行更深入、跨來源的資訊研究與綜整。
Integrations 功能透過模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）實現，賦予 Claude 與 Zotero、Mendeley、Google Scholar 等學術工具互動的能力，從而簡化研究流程、提升效率並實現自動化。同時，Advanced Research 功能擴展了 Claude 的資訊檢索範圍，納入了整合應用的資料，並能進行長達 45 分鐘的深度研究，最終產生包含可靠引用的綜合報告。這些進展為學術研究領域帶來了前所未有的機會。
官方原文：https://support.anthropic.com/en/articles/11175166-about-custom-integrations-using-remote-mcp
技術創新亮點
MCP 協定的策略性擴展
突破本地限制，實現遠端 MCP 伺服器連結
為研究機構提供更靈活的部署方案
確保研究資料安全的同時提供開放性介接
透過連結研究者的工具，Claude 能夠獲取關於學術研究的深度上下文資訊，例如文獻庫、研究筆記和機構知識庫，進而能夠跨越不同的應用界面執行操作，成為一個更了解研究脈絡的協作夥伴。
這種連結能力代表了 Claude 的一個根本性轉變。它不再僅僅是一個提供資訊的被動實體，而是轉變為一個能夠理解研究環境並根據指令在研究者的數位工作流中主動執行任務的參與者。這種「代理」（agentic）能力，即基於對上下文的理解和研究者需求來執行操作的能力，是其區別於傳統聊天機器人的關鍵所在。
全方位學術工具生態整合
首波支援主流學術工具
涵蓋文獻管理（Zotero、Mendeley）
學術搜尋（Google Scholar、arXiv）
知識管理（Notion、Obsidian）
協作平台（Overleaf、GitHub）
研究者友善的整合方案
30 分鐘快速部署承諾
完整的 OAuth 支援
研究機構級安全標準
詳盡的 API 文件支援
Integrations 功能的真正潛力在於其開放性。研究人員可以使用 Anthropic 提供的官方文件或 Cloudflare 等第三方平台來建構和託管自己的遠端 MCP 伺服器，從而將 Claude 連結到任何支援 API 的研究工具或內部系統。
革命性升級：Research 功能的質變
深度研究能力的躍進
智慧任務分解
自動將複雜研究問題分解為子任務
建立邏輯清晰的研究路徑
確保研究的系統性和完整性
多維度資訊整合
學術文獻爬取與分析
研究資料庫檢索
已連結工具的資料查詢
跨平台資訊綜整與比對
學術級引用系統
所有資訊來源可追溯
自動生成規範引用（APA、MLA等）
支援深度驗證和複查
文獻綜述是研究寫作的核心環節。Advanced Research 功能有潛力自動化此過程的多個面向。Claude 可以被指令去搜尋相關的學術論文（透過網頁搜尋，或未來可能透過自訂 MCP 伺服器連結 arXiv、Semantic Scholar 等學術資料庫），自動摘要論文的關鍵發現，識別多篇論文中的共同主題或爭議點，並產生具有規範引用的文獻綜述初稿。
更具變革性的是自訂 Integrations 與個人文獻管理工具的結合可能性。如果研究人員或機構建構了相應的 MCP 伺服器，Claude 就能直接查詢和分析研究者個人文獻庫中的資料。想像這樣的指令：「根據我的 Zotero 資料庫中標註為『關鍵論文』的文獻以及最新的網路研究，提供一份關於『特定研究領域』最新進展的摘要。」這將使 AI 的文獻分析能力與研究者已有的知識累積深度融合。
時效性優化
一般研究：5-15 分鐘
深度專題：最長 45 分鐘
即時進度回饋
結論與建議
為充分發揮這項技術的潛力並規避相關風險，研究人員或團隊需要採取審慎且策略性的方法。以下是一些關鍵建議：
循序漸進的導入策略
優先從低風險場景開始：建議先利用官方提供的預構建整合進行試驗
將 Advanced Research 功能應用於文獻回顧、研究摘要等基礎任務
逐步熟悉其能力和限制
資安與隱私保護
重視研究資料的安全性
對所有整合進行完整的安全審查
制定明確的資料治理政策
實施最小權限原則
建立驗證機制
設立嚴謹的人工審核流程
善用引用功能核實關鍵資訊
重要操作需要審核把關
定期評估輸出品質
人員培訓與期待管理
清楚傳達功能的潛力與限制
提供必要的工具使用訓練
建立最佳實踐指南
強調人工監督的重要性
未來展望：隨著更多學術工具的接入，Claude 有望成為連結各類研究資源的智慧樞紐，在學術研究領域發揮越來越重要的作用。特別是在加速文獻回顧、輔助研究設計、促進知識整合等方面，將為研究工作帶來革命性的改變。
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan