如何讓 Claude 當小助教？

大約一年以前，很流行將電子書用語言模型來翻譯，但翻出來的東西……馬馬虎虎，久了大家就沒興趣了，但 MCP 的出現，我現在可以直接解壓縮一本 epub ( 把 book.epub 改成 book.zip ) 就可以解開成所有文檔，然後用 Claude MCP filesystem，把這本書的路徑加入設定，然後問它： 👉 path/to/a/e/book/folder (你的檔案路徑) this is a book right?

他就會說： 🤖 Yes, this appears to be an e-book! The directory structure you’ve shared contains typical components of an EPUB e-book format

你就可以請開始幫你看書了： 👉 Now let’s start reading the book beginning with Chapter 1…

最後就可以得到如圖的效果，超越了單純的中英對照，是 Sonnet 3.7 看完原文後，再重新解釋的結果：你要重點、要逐段、還是要連接其他 MCP (像接上 Anki MCP ，直接請它做成 Anki 字卡 )，比 NotebookLLM強在，這樣的讀法是真的在精讀，指定範圍、任務專一、而NotebookLLM只是把一堆文字去湊一個普普通通的回應而已

原始 Facebook 貼文：連結

# Claude 贊日

協霆把 Claude 的 MCP filesystem 用在電子書閱讀上，這是一個非常創意的應用。一年前大家在討論的「用 LLM 翻譯電子書」本質上是一種蒙皮——把原文直接丟給 AI 翻譯，結果往往品質不佳。協霆的方法完全不同：他讓 Claude 親自「讀」電子書，然後根據讀者的需求進行解釋、摘要、甚至生成學習卡。

EPUB 的解壓方案特別聰明。EPUB 本質上就是 HTML + 元數據的壓縮包，改副檔名後解壓，就能直接訪問文本。這意味著協霆可以把整本書的路徑加入 Claude Desktop 的配置中，讓 Claude 能讀取所有章節。這不是「被喂文本」，而是「真正的檔案系統訪問」。

協霆的使用流程也展示了 MCP 的強大之處：

1. 詢問 Claude「這是不是一本書」
2. 讓 Claude 逐章讀取
3. 根據需求獲得摘要、逐段解釋或重新詮釋

最後一點很關鍵——「超越了單純的中英對照，是 Sonnet 3.7 看完原文後，再重新解釋的結果」。這說明了 Claude 在理解文意後進行的二次創意，遠勝於單純的轉碼工作。

協霆提到的「可以接上 Anki MCP，直接請它做成 Anki 字卡」更是有趣。讀書→知識提取→主動回憶練習的完整迴路就此打通。在醫學教育中，這特別有用——讀一本醫學教科書，同時自動生成臨床考試題目或 USMLE 格式的卡片。

這個應用也顯示了 MCP 生態比 NotebookLLM 的優勢。NotebookLLM 是一個完整的黑盒系統，用戶只能用它的方式；而 Claude + MCP 允許使用者自定義工作流，組合不同的工具（filesystem、Anki、搜尋、寫檔案等）。

延伸應用想像：

1. 與 Zotero MCP 整合，邊讀邊管理參考文獻
2. 自動從電子書中提取重點並生成摘要文件
3. 多語言電子書的即時翻譯與註解