Notion MCP + Claude Code 完美结合教程 - 让大模型自动管理你的知识库

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 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>本文详细介绍了如何配置 Notion MCP 与 Claude Code 的结合使用&#xff0c;实现 Notion 工作区的自动化交互。内容包括获取 Notion API 密钥、安装配置 notion mcp、验证连接等步骤&#xff0c;以及将工作内容整理到 Notion、整理实验结果到多维表格等应用场景。作者还分享了 Claude Code &#43; Notion 提升生产力的实用建议&#xff0c;并表达了对 AI 编程工具的认可与期待&#xff0c;认为这是程序员的最好时代。</p>

最初开这个帖子的目的是因为我现在整理实验 Setting 和开会的 Note 要自己从工作区复制粘贴到 Notion

实验结果整理到多维数据表格也要自己贴来贴去

早就知道 Notion 开放了 MCP 但是没有尝试过

起初我以为实现目的需要 Skills

看过几个 Notion Skills 后发现我的任务不用这么复杂

在 Notion MCP 上加个简单的 md 工作流定义文件就行

Skills 可以做更大的事情

但是起点都要从 Notion MCP 开始

所以就有了这个小教程

💡

这个教程就是在 Claude Code + Notion MCP 的工作流交互辅助下完成

Notion MCP (Model Context Protocol) 允许 Claude Code 直接与你的 Notion 工作区交互，实现搜索、读取、创建和编辑页面等功能。

前置要求

•

拥有 Notion 账号和工作区

•

本地 Claude Code 正常可用

配置步骤:

Notion端准备: 获取 Notion API 密钥

访问 Notion Integrations (https://www.notion.so/my-integrations) 页面：

点击 + New integration

填写集成名称（例如：“Claude demo”）

选择你的工作区

点击 Submit

复制生成的 Internal Integration Token

就此 notion 端已经准备好

Claude Code 端准备

这里安装也有两种方式

Claude 官方模式: 本地机器适合这样安装 (服务器网址无法在本地验证)

Config 配置模式: 这种服务器和本地都可以 (我没配置顺畅，后面再补充)

我的本地配置是 ok 的，这里介绍本地机器的配置方式。

服务器虽然也配置成功了，但是 claude code 开启时就检测不到，只能指定到mcp.json 才勉强能用，原生支持很差。建议大家先用本地的配置方式。

本地机器配置 — 亲测可用

查看当前 mcp 的安装

GPT plus 代充 只需 145

安装 notion mcp

再看下

GPT plus 代充 只需 145

ok, 进入 claude code

输入 /mcp

进入验证

会吐出一个网址，复制浏览器打开，输入 notion token, 指定claude 的工作区就 ok （服务器配置不能用这种方式的原因就是不能跨设备验证这个网页，可能要转发下端口到本地）

验证回到 claude code 可以看到

这就可以用了, tools 下的功能可以进去看下，基本就是

•

页面的增删改查

•

数据库的增删改查

应用场景可以

把我们在 claude 的工作内容总结整理到 notion

帮我们整理实验结果到 notion 的多维数据表格

当然如果你用的是飞书，飞书也有提供相应的 MCP API

除了授权完整的工作区，我们还可以授权单个的页面（以及下面的层级项目）

简单测试下

我这个教程就在 claude 工作区

让他读取这个文件来帮我看看有没有改进的地方

建议很多，但是我不听👂

我让它向结尾的部分插入点 Claude code 使用 Notion 提升生产力的建议吧

Claude Code 生成开始

使用 Claude Code + Notion 提升生产力

提示：定期让 Claude 整理和归档信息，保持 Notion 工作区的整洁性。

代码项目管理

•

自动记录技术决策：让 Claude 将架构设计、技术选型等关键决策整理到 Notion

•

实验结果追踪：自动将测试结果、性能数据写入 Notion 数据库，便于对比分析

•

代码审查笔记：审查代码时，让 Claude 总结问题和改进建议到 Notion

知识管理

•

学习笔记整理：研究新技术时，让 Claude 将关键信息结构化保存到 Notion

•

Bug 追踪：记录 bug 的发现、分析、解决过程，建立知识库

•

代码片段库：将常用的代码模式、解决方案整理成可搜索的 Notion 页面

工作流自动化

•

每日工作总结：让 Claude 分析 git 日志，自动生成工作日报到 Notion

•

文档同步：将项目 README、API 文档同步到 Notion，方便团队协作

•

任务跟踪：从代码注释或 TODO 生成任务清单到 Notion 数据库

快速开始命令

GPT plus 代充 只需 145

Claude Code 生成结束

安全提示

•

不要分享 API 密钥

•

定期轮换 API 密钥

•

只授予必要的页面访问权限

•

妥善保管配置文件，避免提交到版本控制系统

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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