当我第一次听说MCP(Model Context Protocol)时,心里暗想: “哈,这又是什么高大上的缩写啊!” 但当我意识到MCP就像是人工智能界的万能接口——就像手机和笔记本电脑的USB-C接口一样——整个人都兴奋起来了。 再也不用为各种插件发愁,也不用折腾那些只能在特定环境运行的脚本。通过MCP,我可以像拼乐高一样快速组装新工具,这感觉就像在组建自己的AI梦之队! 本文将用最简单的方式分享我在Cline、WindSurf和Cursor等工具中使用MCP服务器的经验。我保证不说黑话,还会透露一个即将在本地测试的案例(稍后会更新实测结果)。
MCP是什么?为什么值得关注?
先科普基础:MCP全称Model Context Protocol,是由Anthropic开发的开源标准。说人话就是,有人想出了一个绝妙的主意,让各种AI工具能像说同一种语言般无缝协作。 好比要给Figma设计稿添加数据库功能,传统方式需要定制适配器,而MCP让你直接"即插即用"——只要主AI界面支持这个协议就行。这就像插入U盘:只要有USB接口,马上就能用。
MCP应用场景
MCP并非藏在开发者秘密基地,而是已经渗透到Cline、WindSurf、Cursor等各类AI工具中。比如Cline新增的"MCP应用市场": ! 这个市场就像AI插件超市,可以浏览安装各种专业服务器。也有第三方资源库提供即插即用的配置命令,直接粘贴到AI工具的配置文件中就能激活新功能。 这种便捷性让我惊呼:“早该如此!” 再也不用折腾复杂的安装教程,打开MCP配置文件粘贴链接就能搞定。
我的私藏MCP服务器推荐
经过大量测试筛选(有些确实太实验性),这几个服务器已成为我的工作必备:
1. 分步思考者(Sequential Thinker)
初见觉得是噱头:“AI还需要分步思考?” 但使用本地模型时,这个插件能强制AI将推理过程拆解为逻辑步骤。就像给AI装上思维导图,特别适合处理复杂编码任务。 配置示例(npx版):
{
"mcpServers": {
"sequential-thinking": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
]
}
}
}
项目地址
2. Obsidian集成
作为笔记狂人,我的Obsidian库塞满了待办事项、写作灵感和购物清单。这个MCP服务器让我直接在AI工具中操作笔记: “嘿,把’买狗粮’标记完成” 瞬间同步Obsidian!这种无缝工作流省去了应用跳转的麻烦。Jira/Notion用户也有对应服务器可选。 两种配置方式:
// 方式一:服务器配置
{
"mcp-obsidian": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-obsidian"],
"env": {"OBSIDIAN_API_KEY":"<your_api_key_here>"}
}
}
// 方式二:.env文件
OBSIDIAN_API_KEY=your_api_key_here
项目地址
3. E2B沙箱
代码测试者的安全屋,完美替代Docker和虚拟机。测试Node模块、Python库时,再也不用担心搞乱系统。 Python配置示例:
{
"mcpServers": {
"e2b-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["e2b-mcp-server"],
"env": { "E2B_API_KEY": "${e2bApiKey}" }
}
}
}
项目地址
4. Replicate图像生成
在项目目录直接生成AI图像,设计博客横幅或文章配图超方便。无需下载图片或跳转第三方网站。 配置示例:
{
"mcpServers": {
"replicate": {
"command": "mcp-replicate",
"env": {"REPLICATE_API_TOKEN": "your_token_here"}
}
}
}
项目地址
5. 数据库自动化(Firebase/SupaBase)
用自然语言管理数据库: “创建’newsletter_signups’表,包含email、signup_date、referrer字段” 配置好凭证后,效率提升惊人。
MCP:AI界的万能翻译器
MCP的精髓在于消除工作流摩擦。无论连接设计文件、运行代码还是管理数据库,它让AI工具真正实现"即插即用"。 建议从最符合需求的服务器入手:笔记党选Obsidian,码农必装E2B。更棒的是,你完全可以创建自定义MCP服务器——协议框架已搭好,只需专注功能实现。 如果尝试过这些服务器,欢迎分享你的体验!技术交流让我们共同进步。现在就去探索MCP的无限可能吧!
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