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Anthropic Claude

酒Ann 修完 Anthropic 官方 Claude Academy 全系列課程後，用自己的視角重寫的中文知識庫。由淺入深，從 AI 素養一路到 API 開發與 MCP。

agent 跟 workflow 差在哪：AI 應用的兩條路線

workflow 是預先定義好的步驟鏈，agent 是給目標與工具讓 AI 自己想辦法。這篇講清楚兩者的差異、優缺點，以及該怎麼選。

2026/4/8　Agent 與 MCP　約 6 分鐘

agent 迴圈怎麼搭：目標、工具與觀察環境

agent 的核心是一個迴圈：模型決定用哪個工具、執行、把結果餵回去，直到完成目標。這篇講迴圈結構、工具設計與環境觀察三件事。

2026/4/5　Agent 與 MCP　約 6 分鐘

MCP 是什麼？一次搞懂 AI 應用的萬用接頭

MCP 是讓 Claude 取得外部工具與資料的開放協定：整合工作交給 MCP server，你的應用不必自己寫、測、維護一大堆 API 串接程式。

2026/4/2　Agent 與 MCP　約 6 分鐘

MCP 三大原語：tools、resources、prompts 怎麼分工

MCP server 對外提供三種原語：tools 給模型用、resources 給應用用、prompts 給使用者用。搞懂控制權在誰手上，就知道何時用哪個。

2026/3/30　Agent 與 MCP　約 6 分鐘

動手寫第一個 MCP server：用 Python SDK 十幾行搞定

用官方 Python SDK 的 FastMCP，透過 decorator 與型別提示定義 tools、resources 與 prompts，再用內建 Inspector 測試，不必手寫 JSON schema。

2026/3/27　Agent 與 MCP　約 8 分鐘

把 MCP 接進 Claude：client 實作與整合全流程

從自己實作 MCP client 的 list_tools、call_tool、resources 與 prompts，到理解 Claude 桌面應用與 Claude Code 這些現成 client 背後做的事。

2026/3/24　Agent 與 MCP　約 7 分鐘

MCP 進階第一課：sampling、進度通知與 roots

三個讓 MCP server 更成熟的進階功能：sampling 借 client 的 Claude 連線生成文字，logging 與 progress 通知回報長任務進度，roots 劃定檔案邊界。

2026/3/21　Agent 與 MCP　約 7 分鐘

MCP 部署實戰：transport、StreamableHTTP 與水平擴展

MCP 訊息怎麼送到對方手上？開發期用 stdio，上線走 StreamableHTTP 靠 SSE 繞過 HTTP 限制；要水平擴展就得面對 stateless_http 的取捨。

2026/3/19　Agent 與 MCP　約 6 分鐘