Carl的一天从早上8点半开始。
打开电脑，启动Claude Code，输入一句话：「帮我准备今天的会议。」几秒钟后，Claude列出了五场会议，找到了所有相关的Google文档，对比了会议议程和他的笔记，还建议了需要补充的内容。
Carl说：「我是Claude Code极端主义者。我尽可能全天都在Claude Code里生活。」
这不是科幻片。这是2026年3月1日，Carl在Peter Yang的频道上演示的真实工作场景。问题是，Claude Code怎么知道他今天有什么会议？怎么读到他的Google文档？
答案是MCP——Model Context Protocol。这是Claude连接外部工具的桥梁。
Google Workspace：最难啃的骨头
Carl把Google Workspace MCP的配置难度标记为「困难」。
为什么难？因为它涉及OAuth 2.0认证、Google Cloud Console配置、凭证文件下载、权限范围设置，每一步都可能卡住。但一旦配置成功，威力惊人。
演示开始。Carl的Google日历上有五场会议：每日站会、Sprint规划、设计评审、一对一沟通、利益相关方审查。典型的产品经理星期五。
他在Claude Code里输入：「查看我的会议，找到相关文档，对比议程和笔记，建议我需要补充什么。」
Claude开始行动。
它先调用Google Calendar API，读取当天的日程。然后搜索Google Drive，找到标题中包含「Sprint Planning」「Design Review」的文档。接着读取这些文档内容，和Carl本地的Markdown笔记对比。
三分钟后，Claude回复：
「你的Sprint规划文档缺少两个用户故事的验收标准。你的设计评审笔记中，第三个方案的性能数据还没记录。」
Carl没有手动打开五个Google文档。他甚至没有切换窗口。Claude自己完成了所有跨工具的信息整合。
这不是自动化。这是智能化。
Linear：简单到让人怀疑人生
配置完Google Workspace，Carl说：「现在我来演示一个简单的。」
他打开Linear的MCP配置。整个过程三步：
- 去Linear网站，生成一个API密钥
- 把密钥粘贴到Claude Code的配置文件里
- 重启Claude Code
总用时：不到两分钟。
然后他输入：「列出我团队本周要关闭的所有issue。」
Claude直接返回了一个列表，包括issue编号、标题、负责人、截止日期。Carl继续追问：「哪些可能会延期？」Claude扫描了issue的评论区，发现有三个任务的最新留言是「需要额外时间」或「遇到阻塞」，直接标注出来。
从提问到答案，15秒。
Carl对着摄像头说：「以前你要非常小心哪些MCP是开着的，哪些是关着的。」他指的是早期版本的Claude Code，所有MCP的工具描述都会占用上下文窗口。如果你同时开启十个MCP，Claude可能会因为「记忆」太满而变慢。
但Anthropic在几周前发布了Tool Search功能。现在，MCP工具不会预先加载到上下文里。只有当Claude判断「我需要用到这个工具」时，它才会调用。
这意味着你可以放心地同时连接Google、Slack、Linear、Reddit、GitHub，不用担心性能问题。
Slack和Reddit：从写作到发布的闭环
Carl接着演示Slack MCP。
他在Claude Code里输入：「发一条消息到我们的#product-updates频道，告诉大家Sprint规划完成了，本周重点是用户认证流程。」
Claude起草了消息，显示在屏幕上。Carl确认后，消息直接发送到Slack。没有打开浏览器，没有切换应用。
然后是Reddit MCP。Carl的团队在Reddit的r/ProductManagement社区活跃。他输入：「看看最近有什么关于AI工具的讨论。」
Claude返回了五条热门帖子的摘要，还标注了哪些讨论提到了Claude Code。Carl选了一条，让Claude帮他起草回复。
Carl说：「这就是那些惊艳演示背后的真相——把AI连接到你的实际工具，而不是只在本地文件系统里打转。」
技能系统：让MCP更好用的封装
配置完MCP后，Carl还演示了「技能」（Skills）系统。
Skills是Claude Code的一个抽象层。它把一系列MCP调用封装成一个可复用的命令。比如Carl创建了一个叫「prep-meetings」的技能。这个技能会：
- 调用Google Calendar MCP，读取当天会议
- 调用Google Drive MCP，搜索相关文档
- 读取本地笔记文件
- 生成对比报告和建议
现在他只需要输入「/prep-meetings」，Claude就会自动执行这四步。
Skills的价值在于：把复杂的工作流固化下来。
Carl还分享了他写的一些技能：
/consult-the-console：同时调用ChatGPT、Gemini、Grok的API，对比它们的回答/daily-summary：读取Linear的issue更新、Slack的消息、Google文档的编辑记录，生成每日工作总结
这些技能的源代码都在他的GitHub仓库里。任何人都可以复制、修改、使用。
从难到易的学习曲线
Carl在视频里反复强调一个观点：初次上手很难，但一旦掌握了窍门，它好用到让人无法不去用。
他建议的学习路径是：
第一步：先配置一个简单的MCP，比如Linear或Slack。这会让你理解MCP的基本原理——就是给Claude提供一组工具描述和调用接口。
第二步：配置Google Workspace MCP。这会让你经历一次完整的OAuth认证流程。虽然痛苦，但一次配置，终身受益。
第三步：尝试创建自己的Skill。把你每天重复做的事情，写成一个技能文件。Claude会帮你补全细节。
第四步：探索更多MCP。GitHub、Notion、Figma、数据库，几乎所有主流工具都有社区维护的MCP。
Carl还提到了一个细节。他把所有配置文件都放在一个公开的GitHub仓库里。任何人都可以克隆下来，改几个API密钥，直接用。
「连接到你实际工作中使用的所有工具，比那些复杂的Clock配置和一堆空文件强大太多。」
这不是未来，这是现在
视频的最后，Peter问Carl：「你觉得MCP会让产品经理的工作发生什么变化？」
Carl想了几秒，说：「产品经理的核心价值不是整理信息，而是做决策。MCP让Claude帮你完成前者，你可以把时间都花在后者上。」
他举了一个例子。以前准备Sprint规划会议，他要花半小时：打开五个Google文档，对比工程师的反馈，查看Linear的issue进度，回忆上次会议的讨论结果。现在这些事情Claude在三分钟内就能完成，而且不会漏掉任何一条信息。
剩下的27分钟，他用来思考：这个功能真的值得做吗？优先级应该怎么排？
这是一个42分钟的视频。Carl演示了四个MCP的配置过程，创建了两个Skill，还回答了十几个弹幕问题。
没有任何剪辑。所有操作都是实时完成的。
如果你还在用Claude只是为了「写点代码」或「改改文案」，你可能低估了它的能力。给它连上你的工具，它能成为你的第二个大脑。
Carl的GitHub仓库链接在视频简介里。配置文件、技能脚本、详细文档，全部开源。
你需要的只是40分钟，和一点点折腾的耐心。