API＋MCP：讓 AI 長出手腳，真的動手做事

上一篇 CLI 講的是中樞神經，把大腦、眼睛、記憶連成一條線。但神經要連到手腳，AI 才能真的伸手做事。這篇就講那雙手腳：AI 怎麼直接去操作你的軟體，關鍵是兩個詞，API 跟 MCP。

API：一張給 AI 的通行證

API 是一個軟體對外開的窗口。把它串上，AI 就能讀到那個服務的資訊、用它的功能：串上氣象局的 API，AI 就拿得到天氣；串上 Slack、你的網站後台，它就讀得到裡面的數據。連 Claude、GPT 這些語言模型本身，也是透過 API 提供給別的程式呼叫的。有些服務的 API 免費，有些照使用流量計費。

MCP：讓 AI 直接靈魂上身，操作軟體

如果說 API 是讓 AI 讀到資訊，MCP（Model Context Protocol）就是讓 AI 直接動手。它是一種讓軟體跟 AI 直接連線的標準：軟體那端只要支援 MCP，你就能用自然語言下指令，讓 AI 像靈魂附體一樣，直接進去操作那個軟體。

我常分享的 After Effects、Illustrator MCP 就是這種：我講一句，Claude 自己進 AE 排圖層、套上動態。同樣的道理，Figma、Blender 這些也都能用 MCP 串起來，交給 AI 操作。

我自己的說明差別是：API 是提供 AI 資訊，MCP 是讓 AI 學會像人一樣操作軟體。前者讓它知道資訊，後者是輸入資訊，讓 AI 當手操作。

為什麼有的軟體有 API、有的有 MCP

API 是老東西，幾乎每個成熟的線上服務都有。MCP 很新，是 2024 年才立的標準，所以要先有人幫某個軟體做出 MCP 接口，AI 才能直接操作它。開發者社群越熱門的服務，越快就有官方或社群做好的 MCP。

像 After Effects 這種本來沒有雲端 API 的設計軟體，就是靠它內建的腳本引擎，加上有人願意去搭那座橋，才變成 AI 操作得動的 MCP。

桌面版的 Connector 又是什麼

你可能在 Claude 桌面版 App 看過「Connector」，點一下授權就接上 Google、Notion。那其實就是官方幫你打包、託管好的 MCP 服務：一鍵就通、門檻最低，不用碰任何設定檔，最適合入門。通常越熱門的需求（Adobe、Google 文件那類）會越快、越穩地被官方上架。

但如果你的需求不在官方清單上，還想串更多服務當手腳，就要走上一篇的 CLI，自己大量串 API 跟 MCP。能指揮的範圍，會比官方預設的玩法大很多。

我的玩法：能接的一律接爆

我的原則很簡單：任何一個服務或軟體，先看有沒有辦法串 MCP、至少串 API，能讓 AI 代勞的就不自己做。

熟悉的軟體，接爆

AE、Photoshop、Illustrator、Premiere 全部接上 MCP，編排、整理素材、命名、上字卡，包含最近很紅的自動剪輯，都是同一套邏輯。做動態設計時，只要 AI 做得到的我一律不自己做，把時間花在「怎麼把工作外包出去」更划算。趁 AI 在執行的時候，我一邊處理別的、一邊想下一步要下什麼指令，設計就能多線並行。

不熟的軟體，也接爆

Blender、ComfyUI 這種複雜、難上手的，我一樣把 MCP 接上去，把需求交代清楚，讓 AI 想怎麼做、MCP 直接蓋好。打字建模、拉節點，入門門檻一下降很多。未來想真的學會這些軟體，透過 MCP 邊做邊看，也學得更快。

沒有 MCP？自己做一個就好

網路上有很多開源 MCP 可以直接裝。如果有資安疑慮、或現成的用不順手，也能自己做：把你要的功能講給 AI 聽，反覆測試就生得出來。我自己的 Adobe 系列 MCP 全部只在本機跑、介面照自己習慣設計，有機會再單獨分享。