Zapier MCP：让AI驱动海量自动化任务

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Zapier推出MCP服务，让AI代理能直接执行成千上万种应用操作，无需复杂集成开发。

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大语言模型可以帮我们提取、分类、总结和撰写内容。但它们无法独立执行这些任务——或者说，如果不投入大量繁琐的技术维护工作，就做不到这一点。

要让 AI 在你使用的应用中执行操作，开发者必须构建一套复杂的集成。如今更受欢迎的方式是通过 Model Context Protocol（MCP）来加速这一过程。MCP 是 AI 工具与应用之间的翻译器，让 AI 能够代表你行动。

大多数 MCP 服务器只能连接一个应用。Zapier MCP 则打开了通往 Zapier 9,000+ 预构建应用连接的安全网关。下面我将介绍它的工作原理以及如何将它安装到你的 AI 中。

Zapier MCP 所有付费计划均可使用，每次工具调用消耗两个 Zapier tasks。

Zapier MCP 能实现什么

Zapier MCP 是获取 Zapier 编程访问权限的三种方式之一，另外两种是 Zapier SDK（用于代码文件）和 Zapier CLI（用于终端）。它们提供相同的、对数千个应用的安全访问。唯一的区别是你工作的界面不同。了解更多差异。

MCP 是一个标准、一个协议。它为 AI 注入了一个由你选择的应用和操作菜单——比如在 Slack 中发送私信或在 Outlook 中起草邮件——然后根据你的指令为你调用这些工具。

通常情况下，你想要在 AI 助手中添加任何应用都得自己构建集成。但这些年来，Zapier 已经建立了一个庞大的应用连接库，包含数千个应用和 40,000+ 操作，你可以在 MCP 中使用它们。

而且因为每个操作都通过 Zapier 的治理层运行——OAuth、速率限制、审计日志和每个操作的开关——你可以从第一天起就安全地构建。AI 只能访问你选择的应用，获得你设定的权限，除此之外别无其他。

Zapier MCP 内置的菜单定制功能让我联想到动作角色扮演游戏（请继续听我说）。在这类游戏中，你可以为你的主角装备与其游戏风格或当前任务相匹配的装备。类似地，使用 Zapier MCP 时，你可以根据工作流程和安全需求选择"装备"哪些操作。

默认情况下，如果你在 Enterprise 计划中，将无法访问 Zapier MCP。要启用访问权限，请让你的 Zapier 账户管理员联系我们。

Zapier MCP 的关键功能包括：

9,000+ 应用连接：将你的 AI 连接到我们库中的数千个应用——无需构建或维护集成。

零代码设置：你不是开发者？没问题。无需编码或技术设置，即可在几分钟内轻松将 Zapier MCP 连接到 Claude 或 ChatGPT 等工具，然后使用自然语言命令执行操作。

灵活的开发者设置：为了更精细的控制，可通过 OpenAI 的 Responses API、Anthropic 的 Messages API 或 Python 和 TypeScript 等开发者工具直接调用 Zapier MCP。

操作命名：为每个操作分配一个有意义的名称，以便在 AI 工具中轻松调用。（如果你想创建多个相似但值不同的操作，这一点很重要——例如，分别为给你的老板发 DM 和给你的直接下属发 DM 创建单独的操作。）

AI 建议：为了节省设置操作的时间，跳过输入每个细节的步骤，让 AI 为字段推荐值。

开关控制：在你的 MCP 页面快速禁用某个操作的访问权限，而无需删除它，这样你可以稍后重新启用它，同时保留所有预先建立的设置。

集中式审计日志：管理员可以在一个地方查看所有服务器和工具的变更，用于合规和故障排除。

内置安全：Zapier MCP 端点带有强大的身份验证、加密和速率限制，防止滥用。

Zapier MCP 与 AI by Zapier：有什么区别？

Zapier MCP 和 AI by Zapier 都能让 AI 在你的应用中执行操作，但它们满足不同的需求。

如果你想让 AI 融入你的工作流，使用 AI by Zapier

AI by Zapier 让你可以直接在 Zap 工作流中添加 AI 驱动的步骤——例如，根据意图和问题类型对客户支持工单进行分类，然后利用连接的知识源起草个性化回复。它最适合已经运行自动化工作流并希望将 AI 融入特定步骤的团队，无需管理单独的 AI 客户端。

如果你主要在 AI 聊天机器人中工作，安装 Zapier MCP

Zapier MCP 直接与 Claude 和 ChatGPT 等工具集成，你不需要技术技能来建立连接。它是那些频繁在 AI 聊天机器人中工作或在编码代理中进行 vibe coding 的人的理想选择，他们希望避免在应用之间来回切换。只需用自然语言描述你的需求，AI 就会在你的应用中为你执行操作，一次完成一个请求。

注意：目前，ChatGPT 中的 Zapier MCP 仅在开发者模式下支持。

如果你在构建自定义解决方案，将 Zapier MCP 与 API 或开发者工具结合使用

除了将 Zapier MCP 安装到兼容 MCP 的 AI 客户端外，你还可以通过 OpenAI 的 Responses API、Anthropic 的 Messages API 或你自己的 Python 或 TypeScript 代码以编程方式调用它。这些连接让你更好地控制 AI 工具调用、AI 的响应方式以及它的工作上下文——非常适合构建自定义解决方案，如应用内助手和高级聊天机器人。

AI 驱动的步骤融入你的 Zap 工作流	Zapier MCP 与兼容 MCP 的 AI 聊天机器人	Zapier MCP 与 API 或开发者工具
在你的 Zap 工作流中嵌入 AI 驱动的步骤	一种零代码体验，你可以用自然语言在 AI 中执行一次性操作，减少上下文切换	完整控制和扩展 AI 能力，适合构建定制化解决方案

Zapier MCP 是否满足企业需求？

是的，Zapier MCP 满足企业级需求。无论你使用哪个 AI 客户端，你都将获得：

SOC 2 Type II 合规和集中管理的凭证：身份验证通过 Zapier 运行，密钥为你加密和轮换。没有人会将 API 令牌粘贴到聊天窗口中。注意：SOC 2 Type II 合规不包含 Zapier SDK，后者目前处于开放测试阶段。

细粒度的操作控制：管理员可以决定每个团队可以访问哪些应用，以及这些应用中有哪些特定操作可用。这意味着你可以让你的团队查询 Salesforce 联系人，但不能删除联系人。在那种设置下，任何试图开始删除内容的代理都会在治理层被阻止。

托管的应用连接和域限制：你可以控制谁连接什么，并阻止个人邮箱域，这样工作凭证就不会泄漏到影子连接中。

自带模型（BYOM）：需要让 Zapier MCP 用量符合你现有的 AI 策略？通过你的安全团队已批准的提供商路由 AI 请求。

资产历史和日志流：每个操作都可归因和导出。当有人问起代理上周二做了什么，你将有一个真实的答案。

MCP 工作流中的 AI Guardrails：保护你 Zap 工作流的同一检测层也保护你的 MCP 操作。这样，有风险的输入会在到达下游应用之前被捕获。

即将推出工作区级别的 MCP 控制。管理员将能够按团队启用或禁用 Zapier MCP，因此访问权限跟随你的组织结构。

假设你的公司运行着一个相当适度的设置。你使用 Claude 和 ChatGPT，依赖四个核心业务系统（例如 Salesforce、Slack、Google Workspace 和 Jira），有 10 名员工需要使用 AI 在这些系统中执行操作。

你的 IT 团队必须构建 80 个独立的连接才能实现这一目标。这是 80 个登录、80 套权限、80 组需要保持最新的密码，以及 80 个需要关注的事项。如果你添加另一个 AI 工具或业务系统，管理很快就变得失控。大多数这些连接构建得很快，审查得很慢，这就是为什么非官方集成和过于宽泛的访问最终会遍布整个公司。

这种混乱是大多数企业 AI 推广停滞的原因。Zapier MCP 解决了这个问题，因为我们在最后时刻才将治理功能附加到 MCP 服务器上。我们是在我们已经花了多年时间加强的同一集成平台之上构建 Zapier MCP 的，添加了 IT 团队所需的各种控制。你的团队只需为每个连接设置一次，它就能在任何 AI 工具中工作，每次都使用相同的权限、活动日志和管理员控制。

要了解更多关于 Zapier 治理层的信息，请从这里开始。