使用 MCP 将 Didit 连接到 Claude

完整文字稿：用 MCP 将 Didit 连接到 Claude：通过聊天运行 KYC 和欺诈规则，Didit Academy 第 4 个视频（共 10 个视频），时长 10:50。在 YouTube 上观看。每个段落都链接到视频中对应的时刻。

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您将构建什么

00:03 在本视频中，您将把 Didit 直接连接到 Claude，然后只需用自然语言输入需求，就能完成实际工作。例如构建工作流、清理审核队列、设置欺诈规则，全部都可以在聊天中完成。让这一切成为可能的是 MCP，它让 AI 助手能够安全地使用 Didit 自身的工具。那么，我们先从这个连接实际

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托管的 MCP 服务器

00:31 提供的功能开始，并完成设置。Didit 提供了托管的 MCP 服务器，因此任何 MCP 客户端都能操作整个平台。您已经熟悉的三款产品可以直接映射到这一个连接器上，所以关于 Didit 本身，其实没有什么新东西需要学习。您只需输入需求，Claude 就会调用相应的工具并向您展示结果。每当它即将进行更改时，如果您已在 Claude 中设置了相应权限，它会请您确认。因此，一个连接器就能把 Claude 变成全能的 Didit 操作员。可以看到页面顶部有一个链接，可以直接添加到 Claude 中。所以，我准备

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连接器实际提供的功能

01:11 点击它，稍等片刻。不过，通过这个 MCP 您实际能获得什么？这不只是对单个端点的简单封装。连接器开放了 12 个工具集中的 108 个不同工具，涵盖会话、工作流、KYB、欺诈规则、案件、列表、Webhook。基本上，您在这个仪表板中能做的一切，以及所有数据点，都可以通过 MCP 访问。更妙的是，您完全不需要填写任何 API 密钥，只需点击一次即可完成 OAuth 身份验证。我

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在 Claude 中添加连接器

01:42 稍后会向您演示并一步步讲解。那么，我们来添加 Claude 连接器。您可以在 Claude Desktop 中添加，对吧？也可以在 Claude Code 中添加，还可以在 Codex 中设置，选项很多。那么，我们直接点击这个链接，把连接器添加到 Claude 中，好吗？我们可以添加自定义连接器。这是网页版。 02:02 先添加，您可以看到 MCP 已经添加，但我们还没有连接到 Didit。那么点击连接。您会在这里登录，完成身份验证，然后系统会把您重定向回 Claude。因此，当您

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通过 OAuth 授权而无需 API 密钥

02:16 回到应用并完成授权时，您会看到这个界面。这里显示的是您授予的权限。好，我直接点击授权，可以看到顶部已显示已连接到 Didit。那么我看看目前的情况。如果点击那个加号按钮，就能看到连接器。我可以看到 Didit 已连接

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列出可用工具

02:38 在这里。如果我输入“我能访问哪些工具？”，就能在 Claude 里看到可访问的工具列表。正如我前面提到的，这里可以访问 121 个工具。这是完整的列表。别担心，如果看起来很多，这只是您能在 Didit 中调用的所有数据点。所以，在这个聊天里，您只需描述需求，它就会通过 MCP 为您构建。

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Claude Code、Codex 和 ChatGPT

03:12 如果您使用的是 ChatGPT 之类的其他工具，或者 Claude Code，那么 Claude Code 的流程是一样的。您只需添加 MCP URL，然后用您的账户完成身份验证和登录。ChatGPT 的步骤也非常相似。我这里准备了几条自己设计的提示词，我把它们放进去，看看能创建什么。当然，您可以创建工作流，也可以检查您的审核

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查询审核队列

03:39 队列，所有这些内容。可以看到这里出现了权限提示框，它会要求我们使用这个特定工具。我会点击“始终允许”，也可以改为“仅允许一次”。我选择“始终允许”。可以看到结果集相当大。所以，也许我们可以加上过滤条件，问“过去 7 天内有多少个处于审核中的验证会话？”现在，因为我这里使用的是演示账户，实际上没有人去批准任何处于审核中的验证。 04:11 对您和您的企业来说，会有专人每天处理这些工作，具体取决于您的业务量。积压不会很多。可以看到，它只是从我们的账户中拉取实时数据。那么，我们开始实际构建吧。我把这条提示词放进来：“构建

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用一条提示词构建 KYC 工作流

04:26 一个 KYC 验证工作流。”然后我们要指定所需的检查项。我想要一个证件检查，用于读取证件并提取数据，还有被动活体检测、人脸比对、AML 筛查。构建完成后，将其设为我的默认工作流。我们还会遇到另一个权限请求，每当它使用新工具时都会要求您授权。好，完成了。 04:46 该工作流已构建完成。速度非常快，大概只用了 10 到 20 秒。那么，我们切换到 Didit 中

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在控制台中查看结果

04:54 进入我们的工作流标签页。刷新一下。可以看到 KYC、活体检测、AML、人脸比对。您可以看到上次更新是 1 分钟前。它被创建为图形工作流。

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请求提升转化率的建议

05:12 搞定，挺酷的。那我们还能再做点什么？如果你使用 Didit 已有一段时间，手头也有一些数据，我还有一个很实用的提示词。“看看我当前的工作流和近期的转化数据，然后提出一项具体的修改建议，在不削弱欺诈防护的前提下提高我的通过率。在应用任何内容之前，请先把确切的更新内容展示给我。”我要再说明一下，我连接的是一个演示账户，所以它没有太多真实数据，不过我们看看它能给出什么结果。这一步用了几分钟，现在结果出来了。我们可以看看过去 30 天的情况。 05:52 共启动了 443 个会话，转化率为 84%。但请看人工审核之前的自动决策。自动通过 338 个，自动转入审核中，占所有会话的 24%，另外 24 个被拒绝。所以我们可以看到，它刚刚对通过和验证情况做了分析。我们可以看到，你的默认工作流最终依靠一刀切的自动决策。这里的内容我就不一一细读了。它建议了一项修改：将默认工作流中一刀切的自动决策替换为相同的 AML 评分区间。这样，低分的 AML 误报就会被自动通过，而不是堵塞审核队列。 06:31 挺有意思的。你可以用自己的账户和数据运行这类分析。你还可以借助 AI 来提取洞察，不必让团队花上几个小时去查看你的数据和报告。直接在 Claude 里拉取报告也很方便。你可以拉取特定的数字，甚至可以直接在 Claude 里生成一份排版精美的 PDF 报告，下载后在会议上展示。所以，这是一种很酷的方式，能在一个地方访问你的全部数据，再用 AI 进行分析。你可以看到它已经给出了修改建议，也验证了分析结果，接下来我们就可以让它执行这些更新。正如你所看到的，如果“发布上线”这一步让你有所顾虑，你可以将其应用为未发布的草稿。 07:22 嗯。

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以未发布草稿形式应用变更

07:26 所以我们要把它以草稿的形式应用。如果你确实想对一个正在运行的工作流做这件事，并且想在改动线上内容之前先检查一切，那我们可以这样操作。你可以看到它已经更新了。我们稍后再检查。我们先来运行另一个提示词。

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编写交易监控规则

07:41 下面是另一个提示词，用来设置两条实时交易监控规则：一条是频率规则，用于标记短时间窗口内交易过多的情况；另一条是拆分规则，用于捕捉金额刚好低于报告阈值的交易。请使用我过去 90 天的历史数据对这两条规则进行回测，并在启用之前告诉我它们会标记出什么。这对于想要制定新规则、让验证流程更顺畅、更快捷、更轻松的人来说，可能非常有用。 08:09 然后你可以对你的数据进行回测。所以我们打开 Didit，看看之前创建的那个工作流。可以看到版本历史，你看，版本历史里有一个草稿。这是 V2 版本，我们可以发布它，搞定，已经完成了。你可以在底部看到分支功能，这正是它根据 AML 筛查给出的那项更新建议。好，我们这里还有几个问题。Cord 在问

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回答澄清问题

08:35 频率规则应该怎么设置？也就是说，在多长时间窗口内有多少笔交易？我们就设为一小时内三笔。报告阈值和刚好低于它的区间是多少？所以我们要标记的是……对，就是 10K 这个阈值。我们选择所有应用、所有类别。好，搞定。它只是在请我们澄清这两条规则的具体细节，因为我注意到自己并没有明确说明这些。 09:00 所以它需要这些信息，才能创建规则并运行回测。

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基于 90 天历史数据的回测

09:05 现在可以看到它已经完成了回测。处理所有这些数据确实花了几分钟。回过头看，我本应指定一个具体的时间段，或者一定数量的回测记录。如果你的账户里有数万甚至数十万笔交易，那么可以考虑这一点，或者使用 Sonnet 之类速度更快的模型。现在我们可以看到，它标记出了几位用户，他们的交易在一小时内超过三笔。下面还有拆分的多笔付款，金额都低于阈值。你还可以看到，推算到完整历史数据后，我们在这里得到了一项分析。我不会逐条细读所有内容，但在启用之前，有两点值得你注意。 09:51 它在这里给出了一些建议：优化规则，延长回测周期。我们甚至可以设置，每当出现这类交易，或有人触发这些特定规则时，就向你的 Slack 发送一个 Webhook。所以，我这里只是触及了将 Didit 与这些 AI 工具集成后能做到的一小部分。你可以用它来进行分析、获取洞察、标记特定问题、处理

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总结

10:15 数据、构建、编辑，所有这些都能做到。这就是 Didit MCP 的完整流程：一个托管连接器，一次无需粘贴密钥的 OAuth 登录，以及 108 个工具，让你只需提出需求，就能构建工作流、处理审核、设置欺诈规则、分析拒绝原因。所以，如果你想亲自试试，请访问 didit.me，免费注册，然后按照本视频中的步骤添加连接器即可。