台灣國考考過「環境影響評估」的題目有哪些？我家旁邊的房價實價登錄是多少？今年金額最大的政府採購案是哪幾筆？
這些問題你都可以直接問 AI ——前提是它看得到資料。台灣政府開放資料其實涵蓋環境、觀光、採購等近 5 萬筆資料集，但分散在上百個入口、格式五花八門，AI 根本無從取用，只能回你一句「建議您前往官方網站查詢」。
Twinkle Hub 就是要打通這個缺口。Twinkle Hub 把政府資料開放平臺上 49,343 筆資料集整合成一個 MCP 端點，讓 Claude 可以與其串接，並直接呼叫、即時查詢。
這款 MCP Server 於 5 月初上線後，在社群引發討論。近日，也已將 6.4 萬份考卷、32 萬題的國考題目資料庫納入其中。《未來商務》以下將提供串接步驟教學，並實測這個工具到底好不好用？
Twinkle Hub 是什麼？
Twinkle Hub 是由 Twinkle AI 開發的 MCP（模型上下文協定）服務，核心概念是把台灣各類公開資料來源統一整合在單一 MCP 端點後面，讓支援 MCP 協定的 AI 客戶端，包括桌面版 Claude 、Cursor 等 AI 工具都可以直接查詢資料，不需要開發者自己去爬各個政府入口網站。
此外，內建有 32 個台灣在地工具（TW utility tools），可用來處理開源模型在台灣特定任務上容易出錯的場景，像是捏造地址格式、機關名稱亂碼等，而不依賴模型推測。
第一階段整合的資料來源是政府資料開放平臺，涵蓋 20 個領域，近 5 萬筆資料集，包括環境、不動產、交通、醫療、食品、藥物與政府採購等。這些資料集每天與政府同步更新（各領域資料集的同步頻率因類別而異），並統一清理欄位命名，不論原始格式是 CSV、JSON、Excel 還是 PDF，都轉換成 AI 可以直接操作的形式。目前 Twinkle Hub 仍在 alpha 測試階段，在此期間所有功能完全免費，無使用量上限。
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如何串接 Claude 與 Twinkle Hub？
以下提供新手友善的三個串接方法。不過，如你是開發者或平常慣用 GitHub Copilot CLI 或 Codex CLI，建議可直接參考官方的串接說明。
方法一、於桌面版 Claude 設定（不需繁瑣設定。最推薦）
1.下載擴充程式
於官方首頁一鍵下載「Twinkle Hub for Claude Desktop」擴充程式。
2.取得 API 金鑰
透過 Google 或 GitHub 帳號可一鍵登入 Twinkle Hub。登入後，系統會自動產生一組虛擬 API 金鑰（格式為 sk-...），如下圖。
也可從右上角的頭像，點擊「API 與設定」進行查看。
3.點擊擴充程式並安裝
點擊下載好的擴充程式後，於桌面版 Claude 會跳出 Twinkle Hub 的下載頁面。點擊下載（Install），並輸入於官方取得的 API 金鑰後，即完成安裝。
方法二、Claude Code（推薦給付費用戶）
Claude Code 是 Anthropic 推出的命令列工具（CLI），讓使用者可在終端機中直接與 Claude 對話並執行任務，同時支援以單行指令快速串接 MCP 服務，不需手動編輯設定檔。使用此方法需要 Claude Pro 層級以上的訂閱方案，或持有 Anthropic API 金鑰。
1.於 Twinkle Hub 取得 API 金鑰
透過 Google 或 GitHub 帳號可一鍵登入 Twinkle Hub。登入後，系統會自動產生一組虛擬 API 金鑰（格式為 sk-...），如下圖。
2.於 Claude Code 貼入指令與 API 金鑰
在 Claude Code 中執行下方指令，將 sk-... 替換為自己的 API 金鑰後送出，即完成設定。
claude mcp add --transport http twinkle-hub https://api.twinkleai.tw/mcp/ \
--header "Authorization: Bearer sk-..."
方法三、手動設定
若偏好手動操作，可直接前往指定文件編輯設定檔。不同作業系統的路徑如下：
macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
在 mcpServers 區塊中加入 Twinkle Hub 的連線資訊，並將 sk-... 替換為實際的 API 金鑰，儲存後重啟 Claude 即完成設定。
以下為手動更新好的文件編輯設定檔。
如何確認是否與 Twinkle Hub 串接成功？
在 Claude Code 對話中輸入 /mcp，可查看目前已連線的 MCP 伺服器狀態。成功串接後，可看到 twinkle-hub 已列入。
Twinkle Hub 好用嗎？
實測一、國考題中提及「董事責任」的題目有哪些？
串接完成後，詢問：「歷屆律師考試提到『董事責任』的題目」。
以下為生成結果，可見 Claude 列出了從民國 101–114 年期間的有提到「董事責任」的題目。此外，如需取得特定年份試卷 PDF 連結，也可直接請 Claude 提供。這樣一來，對於有備考需求的人，他就可以先專攻特定年份的考古題，而不用多花時間去查詢及下載各年度的題目。
實測二、台北近 30 天 PM2.5 趨勢如何？
第二個測試，詢問：「顯示台北近 30 天的 PM2.5 讀數，並說明趨勢。」從生成結果最底部的「注：官方資料集目前更新至 5/08，5/09 後資料尚待入庫，因此圖表顯示至該日為止。」可印證 Claude 確實呼叫了 Twinkle Hub 的 MCP 工具，從環境領域資料集拉取了測站數據，列出各監測站的數值，並針對趨勢給出文字分析。整體回應速度約在數分鐘內完成，明顯比手動前往環保署查詢來得直覺。
另外，如過程中 Claude 詢問你是否連結 MCP，點選允許即可。
實測三、今年政府採購前 10 大合約是哪些？
第三個測試，改詢問：「列出今年金額最高的前 10 筆政府採購合約，包含機關名稱與得標廠商。」
這題較具挑戰性，因為採購資料涉及欄位較多、結構較複雜。Claude 透過 Twinkle Hub 呼叫採購領域工具，回傳了一份含機關名稱、標案名稱、得標廠商、決標金額的清單。實際驗證後，資料與政府採購網公開資訊吻合，準確率有一定水準，且 Claude 甚至會列出該份清單的閱讀重點，方便一般用戶理解資訊。
資料的「即時性」仍受限於 API 同步週期，如本次僅能查詢截至今年 3 月中旬的資料。
實測四、這間民宿合法嗎？
第四個測試從觀光旅宿的角度切入，查詢特定業者合法登記狀態：「請問台北市的 XX 民宿是否有合法登記？」
Twinkle Hub 的 20 個領域中涵蓋觀光旅宿相關資料，Claude 呼叫後確實查到了相關資料集，並比對出該民宿的登記狀態與核准字號。
這類資訊過去多半散落在觀光局或縣市政府官網，格式不一，要確認一間民宿的合法性需要多個步驟。AI 直接整合資料比對，使用體驗接近一個「即時查詢小助手」。然而，民宿登記資料的更新頻率因縣市而異，若業者剛完成登記或近期撤銷，資料可能尚未同步，查詢結果宜視為參考，不宜作為唯一依據。另外，對於模糊的店名，Claude 目前沒有提示「可能有多筆相似名稱」，容易讓使用者誤以為結果是精確比對。
用提問取代搜尋，Twinkle Hub 讓資料被看見
Twinkle Hub 解決的是一個真實存在的痛點：台灣開放資料雖然豐富，但對一般使用者來說幾乎等於不存在，因為光是找到正確入口、理解格式、下載處理就已經把大多數人擋在門外。透過與 Claude 串接，這個工具讓 AI 真正能協助使用者讀懂並看見這些資料，而不是只會回答「建議您前往官方網站查詢」。
尤其在不知道哪個機關負責、哪個網頁可以查的情況下，直接用自然語言向 Claude 詢問就好，它也會主動說明資料來源。然而，唯一的限制是，資料的「即時性」仍受限於 API 同步週期。如使用者仍需得知最新的數據，仍須花時間手動查詢。
本文授權轉載自FC未來商務
