Claude 与 ChatGPT：身份工作流中的实际差异
本文对 Claude 和 ChatGPT 在身份工作流中的应用进行了实际比较，包括 Didit 提供的 115 种工具托管目录和受限的 101 种工具 OpenAI 应用程序界面。.
主要收获
- Claude 和 ChatGPT 可以连接到同一个 Didit 模型上下文协议 (MCP) 服务，但它们接收到的公共工具契约不同。
- Claude 在
https://mcp.didit.me/mcp的标准托管连接公开了 115 种工具。Didit 的 OpenAI 应用程序界面使用https://mcp.didit.me/mcp/console，这是一个受限的 101 种工具目录。 - 这种差异是故意的端点策略，而不是 ChatGPT 中 MCP 的普遍限制。控制台配置文件移除了原始个人数据提交和校正工具，同时保留了大部分调查、工作流、案例、交易和报告操作。
- ChatGPT 目录还从会话创建中移除了
portrait_image，并从反洗钱 (AML) 筛选中移除了document_number。这些工具仍然可用，但这些输入不会通过该配置文件进行广告或接受。 - 两种托管路径都使用带有代码交换证明 (PKCE) 和动态客户端注册的 OAuth (Open Authorization) 2.1。两者都不会要求用户将托管服务器应用程序密钥粘贴到聊天中。
- 当授权操作员需要更广泛的托管目录时，选择 Claude。当 101 种工具的审查界面涵盖了工作流且更严格的数据输入边界是可取的时，选择 ChatGPT。
“它能在 Claude 或 ChatGPT 中工作吗？”听起来像是一个兼容性问题。对于身份工作流而言，这实际上是关于客户端接收到哪些目录、输入和发布控制的问题。两个客户端都可以与远程 MCP 服务器通信。实际的区别在于 Didit 向每个界面公开的契约。
本文的比较侧重于这个决定。它不重复 Claude 安装指南中的逐点击设置、使用 ChatGPT 进行客户身份验证 (KYC) 指南中 ChatGPT 特定的演练，或 Didit MCP 工具参考中的所有操作。
一张表看懂选择
| 问题 | Claude | ChatGPT / OpenAI 应用程序界面 |
|---|---|---|
| 连接 | Claude Web 和桌面中的原生远程自定义连接器；Claude Code 中的远程 HTTP 注册 | 通过 ChatGPT 开发者模式进行远程 MCP 连接；用于公开可用的审查应用程序/插件分发 |
| Didit 端点 | https://mcp.didit.me/mcp | https://mcp.didit.me/mcp/console 用于审查的 OpenAI 界面 |
| 可见工具 | 115 | 101 |
| 敏感输入策略 | 更广泛的托管操作员界面 | 移除 14 种额外工具；保留的两种工具的受限参数被剥离 | 身份验证 | OAuth 2.1, PKCE, 动态客户端注册 | OAuth 2.1, PKCE, 动态客户端注册 |
| 最佳匹配 | 更广泛的授权操作，包括直接文档和生物识别检查 | 适合公共应用程序审查边界的调查、编排和操作工作流 |
重要的区别：ChatGPT 并非固有地受限于 101 种 Didit 工具。Didit 故意将其审查的 OpenAI 应用程序界面指向一个受限目录。当目标是重现公共应用程序契约时，私有开发者模式连接应使用相同的控制台端点。
Claude 的实际连接方式
Claude 支持 远程自定义连接器 作为原生账户功能。在 Claude Web 或 Claude Desktop 中添加 Didit 连接器，连接将通过 Anthropic 的云进行中介。然后可以将相同的授权连接器用于对话。为了最快捷，请使用 Didit 连接器深层链接。
Claude Code 可以使用一个命令行界面 (CLI) 命令注册远程 HTTP 服务器：
claude mcp add --transport http didit https://mcp.didit.me/mcp然后通过客户端的 MCP 连接流程进行授权。对于希望在源代码、日志和测试夹具旁边提供身份操作的开发人员来说，这个命令是很有用的区别。详细的身份验证和范围步骤属于安装指南，而不是本比较。
通过标准的托管路径，Claude 可以看到 115 种工具。示例包括用于组织和应用程序发现的 didit_context_get、用于验证会话的 didit_session_create 和 didit_session_get_decision、用于反洗钱 (AML) 筛选的 didit_verify_aml、用于企业身份验证 (KYB) 注册表搜索的 didit_verify_kyb_search，以及用于交易验证 (KYT) 钱包筛选的 didit_transaction_screen_wallet。
当操作员有意需要接受身份文档或生物识别输入的直接检查时，更广泛的目录很重要。它不授予额外的组织权限：每个调用仍然以登录的 Didit 用户身份运行，并且后端角色继续决定该用户可以读取或更改什么。
ChatGPT 的实际连接方式
ChatGPT 可以在开发者模式中连接到公共可流式 HTTP MCP 端点。当前的 OpenAI 流程从 ChatGPT 的插件/应用程序设置中添加服务器，发现其工具元数据，并允许开发人员测试工具选择、参数、结果和批准行为。对于公共分发，OpenAI 会扫描服务器并将审查过的元数据存储为版本快照。
Didit 审查的 OpenAI 界面使用 https://mcp.didit.me/mcp/console。它是相同的服务和授权系统，但路由选择的是控制台配置文件。该配置文件公开了 101 种工具，并在工具列出和调用分派时强制执行其限制。客户端无法通过猜测其名称来恢复被排除的操作。
这种设计有两个后果。首先，团队可以在审查之前通过连接到控制台路由在开发者模式下测试公共契约。其次，已发布的 OpenAI 应用程序的目录或架构更改是发布事件：它们必须经过扫描、审查并作为新的元数据版本发布。这比假设每个实时架构更改都应立即出现在公共应用程序中更受控制。
14 种工具差异的来源
完整的自托管 Didit 目录包含 121 种工具。在考虑任何公共界面之前，正常的托管 OAuth 目录会移除六种：四种未经身份验证的账户引导操作、实时应用程序凭据泄露和数字信用充值。公共应用程序审查不允许数字信用结账流程，并且实时凭据暴露不适合托管对话目录。这留下了 Claude 使用的 115 种工具托管界面。
OpenAI 控制台配置文件移除了另外 14 种工具。它们分为三个实际组：
- 直接文档和生物识别检查：
didit_verify_id、didit_verify_poa、didit_verify_passive_liveness、didit_verify_face_match、didit_verify_face_search、didit_verify_age和didit_verify_database。 - 联系人挑战操作：
didit_verify_email_send、didit_verify_email_check、didit_verify_phone_send和didit_verify_phone_check。 - 原始上传和审阅者校正操作：
didit_lists_entry_upload_face、didit_session_update_data和didit_session_update_poa_data。
这种模式比数量更有启发性。ChatGPT 的应用程序界面保留了适合对话调查和编排的工具，同时移除了直接通过聊天邀请原始生物识别、文档、联系人挑战或审阅者校正数据的操作。
两个参数级限制
移除所有工具对于两个重要的工作流来说过于粗糙，因此控制台配置文件应用了字段级限制：
didit_session_create仍然可用，但其portrait_image属性被移除。ChatGPT 可以创建一个由工作流支持的验证链接，而无需通过应用程序契约接受肖像。didit_verify_aml仍然可用，但其document_number属性被移除。ChatGPT 可以使用姓名、实体类型、出生日期和国籍等字段筛选个人或公司，而无需提交该政府标识符。
这些并非表面上的架构更改。服务器从广告的输入架构中移除属性，如果它们出现在控制台配置文件调用中，则会删除它们。这使得即使模型或用户提供了意外参数，限制也仍然可执行。
两个客户端仍然可以做什么
101 种工具的界面并非只读演示。两个客户端都可以发现工作区上下文、创建基于工作流的会话、检索决策、在可用字段内执行 AML 筛选、搜索和选择 KYB 记录、检查交易、筛选钱包、处理案例、管理工作流和 Webhook，以及查询分析。确切的可用性仍然取决于连接用户的 Didit 角色。
例如，两个界面都保留了 didit_context_get、didit_session_create、didit_session_get_decision、didit_verify_aml、didit_verify_kyb_search、didit_verify_kyb_select、didit_transaction_screen_wallet、didit_case_manage、didit_workflow_create、didit_webhook_create 和 didit_analytics。有关规范架构，请参阅工具文档；有关组合操作，请参阅工作流示例。
两条路径都使用托管的、无状态的、仅限 POST 的可流式 HTTP 服务。两者都依赖于委托用户授权，而不是粘贴的托管服务器密钥。两者都只公开工具，不公开 MCP 资源或提示模板。服务器本身是免费的；任何付费验证或欺诈操作都保留其正常的 Didit 价格。
如何选择
当需要更广泛的操作员界面时，选择 Claude
当授权用户需要助手直接执行文档、生物识别、地址证明、数据库验证、联系人验证或审阅者校正操作时，Claude 是更好的选择。当 Claude Code 已经是工作环境，并且开发人员希望在存储库旁边有一个远程端点时，它也是一个自然的选择。
当审查过的契约已经涵盖了工作时，选择 ChatGPT
ChatGPT 非常适合会话编排、决策审查、AML 和 KYB 调查、交易和钱包分析、案例操作、工作流检查、Webhook 和分析。101 种工具配置文件特别有用，当团队希望有一个公共应用程序边界，最大限度地减少原始个人数据输入，同时又不将体验简化为被动查找时。
选择应用程序编程接口以实现确定性生产自动化
对于必须在每个用户请求上可预测执行的产品流程，任何对话客户端都不应取代后端代码。使用 Didit 的 REST 应用程序编程接口 (API) 或软件开发工具包进行应用程序控制的自动化，并使用业务控制台进行受控的人工配置。当登录用户希望 AI 客户端代表他们调查或执行有限的工作时，MCP 最有价值。
一个实际的结论
在将工作流映射到可用契约后选择客户端。如果它需要任何 14 种原始输入或校正工具，请使用 Claude 的 115 种工具托管目录，或将确定性操作移至应用程序代码中。如果工作符合 101 种工具控制台配置文件，ChatGPT 提供相同的核心身份和欺诈服务，但具有更窄的对话数据边界。
实现可以在公共 MIT 许可的 GitHub 存储库中检查。有关传输和授权的详细信息，请阅读Didit MCP 概述和身份验证指南。有关更广泛的开发人员界面，请访问Didit MCP for Developers。