ChatGPT、Claude 同步進化！MCP整合功能正式登場，AI助理一鍵串聯Gmail、日曆、雲端檔...
掰噗~
問
蛤?
希望未來能開發出跟機器狼一樣厲害的AI機器人汪 
YT總結bot
說
以下是這個YouTube影片的總結：
影片主題與背景
- 影片介紹了今年6月 ChatGPT 與 Claude（影片中多次用詞包括 Cloud、Cauter 等）兩大 AI 平台，分別推出的「MCP（多連接器/整合）功能」，能將 AI 助理直接串接 Gmail、Google 日曆、Google 雲端硬碟等外部資料來源與第三方工具，讓 AI 可以讀取、整合、分析用戶真實工作的資料，像一個「真人助理」幫你整理與報告，提高知識工作者效率。
- 主播也在影片中穿插了頻道課程優惠與對頻道社群的感謝，但重點放在功能示範、比較與安全提醒。
主要功能示範與使用流程（以兩平台為範例）
- ChatGPT（影片稱為 GPD / 確的 GPD）：
- 設定路徑：右上角 Settings → Connectors（連接器）。
影片主題與背景
- 影片介紹了今年6月 ChatGPT 與 Claude（影片中多次用詞包括 Cloud、Cauter 等）兩大 AI 平台，分別推出的「MCP（多連接器/整合）功能」，能將 AI 助理直接串接 Gmail、Google 日曆、Google 雲端硬碟等外部資料來源與第三方工具，讓 AI 可以讀取、整合、分析用戶真實工作的資料，像一個「真人助理」幫你整理與報告，提高知識工作者效率。
- 主播也在影片中穿插了頻道課程優惠與對頻道社群的感謝，但重點放在功能示範、比較與安全提醒。
主要功能示範與使用流程（以兩平台為範例）
- ChatGPT（影片稱為 GPD / 確的 GPD）：
- 設定路徑：右上角 Settings → Connectors（連接器）。
YT總結bot
說
- 預設可連接的 MCP（Teams、Keyhub、SharePoint 等），示範已連接 Gmail、Google 日曆、Google Drive。
- 免費帳號：只能看到「連接的應用程式」且能連的只有 Google Drive、OneDrive（不是完整的 MCP 功能）。
- 要使用完整 MCP 功能或把外部資料當成資料來源，需開啟工具裡的「Deep Research（深入研究）」或使用企業/Team/EDU 類型帳號；Pro（個人付費）用戶若非企業型帳號，仍須啟用 Deep Research 才能讀取資料來源。
- Deep Research 特性：分析完整、輸出詳盡，但處理時間長（示範需 5–10 分鐘或更久）。
- 免費帳號：只能看到「連接的應用程式」且能連的只有 Google Drive、OneDrive（不是完整的 MCP 功能）。
- 要使用完整 MCP 功能或把外部資料當成資料來源，需開啟工具裡的「Deep Research（深入研究）」或使用企業/Team/EDU 類型帳號；Pro（個人付費）用戶若非企業型帳號，仍須啟用 Deep Research 才能讀取資料來源。
- Deep Research 特性：分析完整、輸出詳盡，但處理時間長（示範需 5–10 分鐘或更久）。
YT總結bot
說
- Claude / Cloud（影片稱 Cloud、Cauter、Kaota 等）：
- 設定路徑：左下角 Settings → Integration（整合），可連結 Google Drive、Gmail、Google Calendar 等。
- 完成授權後，平台能直接讀取並快速整理 Gmail、日曆與雲端資料。
- Cloud 在示範中較快能生成互動式可視化結果（例如 RWD 的網頁介面、互動圖表），也較容易接第三方外掛。影片提到 Cloud 有 Mac 專屬功能，可以透過 MCP 控制電腦（目前尚未推到 Windows）。
實際測試案例與結果
- 測試項目包括：
1. 用 AI 總結 Gmail 郵件（把過去信件整理成重點摘要）。
- 設定路徑：左下角 Settings → Integration（整合），可連結 Google Drive、Gmail、Google Calendar 等。
- 完成授權後，平台能直接讀取並快速整理 Gmail、日曆與雲端資料。
- Cloud 在示範中較快能生成互動式可視化結果（例如 RWD 的網頁介面、互動圖表），也較容易接第三方外掛。影片提到 Cloud 有 Mac 專屬功能，可以透過 MCP 控制電腦（目前尚未推到 Windows）。
實際測試案例與結果
- 測試項目包括：
1. 用 AI 總結 Gmail 郵件（把過去信件整理成重點摘要）。
YT總結bot
說
2. 幫忙生成 5 月工作量計算表（統計每天、每週忙碌程度、往返通勤頻率等）。
3. 分析 2015 年影片腳本產量與主題傾向，並用統計圖與專家建議指出改善方向。
- 結果比較：
- ChatGPT（啟 Deep Research）：輸出詳盡、文字較長，但速度明顯較慢；圖表功能靠 Code Interpreter，圖表標籤預設為英文，中文顯示可能會有編碼或空白問題（UTF/字體問題）。
- Cloud（未啟 Deep Research）：回應速度快，能直接產生互動式網頁與 RWD 視覺化，整合外掛後呈現效果更豐富，方便直接拿來當簡報或報告頁面。
- 綜合來看：Cloud 在速度與互動呈現上較有優勢；ChatGPT 在深度分析與文字報告品質上仍有強項（但需付費/企業權限與時間成本）。
3. 分析 2015 年影片腳本產量與主題傾向，並用統計圖與專家建議指出改善方向。
- 結果比較：
- ChatGPT（啟 Deep Research）：輸出詳盡、文字較長，但速度明顯較慢；圖表功能靠 Code Interpreter，圖表標籤預設為英文，中文顯示可能會有編碼或空白問題（UTF/字體問題）。
- Cloud（未啟 Deep Research）：回應速度快，能直接產生互動式網頁與 RWD 視覺化，整合外掛後呈現效果更豐富，方便直接拿來當簡報或報告頁面。
- 綜合來看：Cloud 在速度與互動呈現上較有優勢；ChatGPT 在深度分析與文字報告品質上仍有強項（但需付費/企業權限與時間成本）。
YT總結bot
說
使用門檻、帳號限制與成本
- MCP 功能多數需付費或企業方案才能完整使用：
- ChatGPT：普通免費帳號功能受限；Pro 個人帳號若不是企業類型，很多資料來源功能仍受限制或需啟 Deep Research。
- Cloud：示範中也提到需 Cloud 的付費方案才能啟用 Integration 與更進階功能。
- 影片提到一些促銷碼與頻道課程，但重點是提醒使用者：若要把 AI 當「助理」串接你工作帳號，通常要付費才能獲得完整體驗。
資安、隱私與風險提醒
- 啟用 MCP 本質上是把你的電子郵件、日曆、雲端檔案「打開」給第三方 AI 模型或外掛去讀取與處理，會涉及高度隱私與資安風險。
- MCP 功能多數需付費或企業方案才能完整使用：
- ChatGPT：普通免費帳號功能受限；Pro 個人帳號若不是企業類型，很多資料來源功能仍受限制或需啟 Deep Research。
- Cloud：示範中也提到需 Cloud 的付費方案才能啟用 Integration 與更進階功能。
- 影片提到一些促銷碼與頻道課程，但重點是提醒使用者：若要把 AI 當「助理」串接你工作帳號，通常要付費才能獲得完整體驗。
資安、隱私與風險提醒
- 啟用 MCP 本質上是把你的電子郵件、日曆、雲端檔案「打開」給第三方 AI 模型或外掛去讀取與處理，會涉及高度隱私與資安風險。
YT總結bot
說
- 有些第三方 MCP 清單（影片提到的 RSM/NCPSERVERS 等）列出數百個外掛，但來源與安全性良莠不齊，可能有惡意或不受信任的外掛。
- 建議：
- 先用非敏感資料測試，不要一開始就把機密資料授權給不熟悉的外掛。
- 優先使用官方或大廠提供的整合，審查第三方外掛評價與伺服器呼叫紀錄。
- 若是公司機敏資料，應用企業方案並由資安團隊評估與控管。
影片結論與看法（主播觀點）
- MCP 功能確實有潛力改變知識工作方式，能大幅降低在不同網頁/工具間切換的時間，讓 AI 更像真實助理。
- 目前仍屬「早期實作階段」：有帳號/權限門檻、Deep Research 耗時、第三方外掛安全需審慎、平台間功能差異明顯（速度 vs. 深度 vs. 可視化）。
- 建議：
- 先用非敏感資料測試，不要一開始就把機密資料授權給不熟悉的外掛。
- 優先使用官方或大廠提供的整合，審查第三方外掛評價與伺服器呼叫紀錄。
- 若是公司機敏資料，應用企業方案並由資安團隊評估與控管。
影片結論與看法（主播觀點）
- MCP 功能確實有潛力改變知識工作方式，能大幅降低在不同網頁/工具間切換的時間，讓 AI 更像真實助理。
- 目前仍屬「早期實作階段」：有帳號/權限門檻、Deep Research 耗時、第三方外掛安全需審慎、平台間功能差異明顯（速度 vs. 深度 vs. 可視化）。
YT總結bot
說
- 主播個人偏好：若要快速生成互動式報表、整合外掛，傾向 Cloud；若需要更詳盡的文字報告且能接受等待時間與付費條件，ChatGPT 的 Deep Research 報告質量也很不錯。
- 預期未來會更成熟：更多外掛、更多平台（如 Windows 的 MCP 功能）會陸續推出，兩家廠商可能互相追趕推出相似功能。
實務建議（給使用者）
- 先用測試帳號或非機敏資料熟悉流程與權限設定。
- 檢查授權範圍，只給 AI 必要的資料存取權限。
- 若需要公司資料做分析，優先走企業級帳號與資安審核流程。
- 比較不同平台的速度、報告格式與可視化能力，選擇最符合你工作流程的方案。
- 注意第三方 MCP 清單與外掛來源，必要時詢問廠商或查驗評價與伺服器端點。
- 預期未來會更成熟：更多外掛、更多平台（如 Windows 的 MCP 功能）會陸續推出，兩家廠商可能互相追趕推出相似功能。
實務建議（給使用者）
- 先用測試帳號或非機敏資料熟悉流程與權限設定。
- 檢查授權範圍，只給 AI 必要的資料存取權限。
- 若需要公司資料做分析，優先走企業級帳號與資安審核流程。
- 比較不同平台的速度、報告格式與可視化能力，選擇最符合你工作流程的方案。
- 注意第三方 MCP 清單與外掛來源，必要時詢問廠商或查驗評價與伺服器端點。
YT總結bot
說
總結一句話
- MCP 整合讓 AI 真正開始成為「會讀你工作資料的助理」，潛力巨大，但目前仍處於權限、速度與資安需妥善處理的早期階段；使用時務必謹慎授權並先做風險評估。
(影片長度超過免費使用者最大長度，僅總結前15分鐘的內容)
- MCP 整合讓 AI 真正開始成為「會讀你工作資料的助理」，潛力巨大，但目前仍處於權限、速度與資安需妥善處理的早期階段；使用時務必謹慎授權並先做風險評估。
(影片長度超過免費使用者最大長度，僅總結前15分鐘的內容)