Artifacts

Claude 智能体版图 Anthropic 走了一条与 OpenAI 不同的路——不做应用商店，而是做协议和基础设施。 MCP（工具协议）→ Computer Use（桌面代理）→ Artifacts（内容生成） 标准化工具 操控电脑 交互式输出 MCP（Model Context Protocol） 定位 MCP 是 Anthropic 2024 年底推出的开放协议，目标是成为"AI 工具的 USB-C 接口"——一个标准连接所有工具。 架构 AI 模型 (Client) ↕ MCP 协议 MCP Server ↕ 工具/数据源 快速开发 MCP Server from mcp import Server, Tool server = Server("my-tools") @server.tool() async def search_db(query: str, limit: int = 10): """搜索数据库""" results = await db.search(query, limit) return {"results": results} @server.tool() async def create_chart(data: list[dict], chart_type: str = "bar"): """创建图表""" chart = ChartBuilder(data, chart_type).build() return {"chart_url": chart.save()} @server.resource() async def get_schema(): """暴露数据库 schema""" return await db.get_schema() # 启动 MCP Server server.run(transport="stdio") # 或 "sse" MCP vs OpenAI Function Calling 维度 MCP Function Calling 工具定义 Server 注册 每次请求传 工具发现 自动 手动维护 跨模型 ✅ 标准 protocol ❌ 各厂商不同 状态管理 Server 有状态 无状态 生态 开放，第三方开发 封闭，自己开发 复杂度 中（需 MCP Server） 低（直接定义） MCP 生态 # 2026 年 MCP 生态 mcp_servers = { # 官方 "filesystem": "文件系统操作", "github": "GitHub 仓库管理", "postgres": "数据库查询", "slack": "消息发送", "google-drive": "文档访问", # 社区 "notion": "Notion 页面操作", "linear": "项目管理", "figma": "设计稿读取", "jira": "工单管理", "shell": "命令行执行", } 适用场景 ✅ 工具需要在多个模型间复用 ✅ 工具有复杂状态管理需求 ✅ 团队构建工具生态 ❌ 简单的一次性工具调用 Computer Use 定位 Computer Use 让 Claude 能直接操控电脑——截图、移动鼠标、点击、输入。 ...