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MCP实用指南

发布日期:2025-03-25 11:59:31 浏览次数: 4240
作者:newtype AI

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探索AI生产力的新高度,MCP实用指南为你揭秘。

核心内容:
1. MCP如何增强AI模型性能,提升生产力
2. Sequential Thinking和Tavily两大MCP的详细介绍及应用案例
3. 如何找到并使用MCP,以及MCP导航网站MCP.so的核心竞争力分析

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


MCP就是模型的超级外挂。装上之后,你会发现,原来AI生产力可以这么高。

举个例子,我给Claude-3.7 Sonnet配上两个MCP,它就成了一个低配版的Deep Research应用。

一个MCP是Sequential Thinking。它是一种标准化的思考模式,可以让模型在处理多步骤推理任务的时候,保持逻辑性和连贯性。比如,把复杂任务分解成清晰的步骤。当有新的信息出现时,还能灵活调整思考路径。

另一个MCP是Tavily。这个之前介绍过,就是一个对模型优化过的搜索引擎。

有了它俩之后,你看,Claude就会边搜索、边思考;根据搜到的内容,调整思考的路径,然后进行下一轮搜索;当它觉得信息足够了,逻辑也完整了,就会输出最终的报告。

这么一大套流程下来,我用1美元的成本,换来了更高质量的回答。这说明了两点:

第一,OpenAI的Deep Research真的是贵有贵的道理。你看刚才那个思考和搜集的过程就知道,太费Token了。OpenAI那边肯定更复杂。

第二,MCP真的有用。我可以给你们看看对比。我把Sequential Thinking拿掉,只留联网搜索。同样的问题,模型给出的答案简单许多。

这个就是我最近一直在推MCP的原因。那么,我们要去哪里找MCP?找到之后又怎么使用呢?本期视频,我给大家做一个详细解答。

哈喽大家好,欢迎来到我的频道。谦虚地说啊,我是国内少数几个能把关于AI的Why和How讲明白的博主。我提供的东西比教程更值钱。记得点一波关注。如果想链接我,就来newtype社群。已经超过1000人付费加入啦!

回到今天的主题:MCP实用指南。

咱们先说第一个问题:MCP哪里找?

如果你想用现成的MCP的话,那么,MCP导航网站就是你的首选。在这个领域,目前排名第一的,就是MCP.so。

MCP.so是国内明星开发者idoubi的项目。他之前做了好多项目,比如AI搜索引擎ThinkAny。我上期视频说,有人已经开始做MCP基础设施,指的就是他。

在MCP.so,已经有超过3000个服务器被收录。其实,它的核心竞争力不是导航——导航谁都能做,技术含量不高,它的核心竞争力是MCP Server Hosting。

对咱们用户来说,面对这么多服务器,该怎么挑呢?我建议,有这三种类型的服务器大家可以留意一下:

第一,搜索相关的。比如,Perplexity、Tavily都是搜索。Fetch、Firecrawl都是爬虫。

第二,数据相关的。比如,Filesystem能让模型调用本地文件,GitHub能让模型接入代码仓库。

第三,工具相关的。比如,Blender、Figma、Slack这些,你看名字就知道是跟什么应用打通了。

OK,现在大家知道去哪找,以及怎么挑MCP了。那么,如何接入、使用?

这个其实很好理解。你想嘛,既然它叫“服务器”,那么,这个服务器放在哪里,就决定了通信方式。

如果放在本地,跑在你自己的机子上,就用stdio;如果是跑在云端,比如MCP.so上边,就用SSE。

stdio就是标准输入输出流,通常用于本地通信。比如,Cursor、Claude、ChatWise之类的MCP客户端跟跑在同一台机子上的MCP服务器之间,通过标准输入(stdin)和标准输出(stdout)进行通信。

SSE则是一种基于HTTP的远程通信方式。MCP服务器远程托管。你本地的客户端通过SSE实现跨机器通信。

不太理解也没关系。我给你们看看实际的样子。

以ChatWise为例。在设置里的“工具”页面,点左下角的加号按钮,可以添加MCP服务器。在“类型”中,咱们可以选择stdio和SSE两种通信方式。

比如Sequential thinking,我是用stdio的方式。命令中的这一串其实就是GitHub上要求写的参数。因为它不需要API Key之类的东西,所以下边的环境变量就空着。

对于一些需要填写环境变量的MCP,比如Tavily,那就把API Key填进去。点击“查看工具”,ChatWise会尝试连接,然后把这个MCP下所有的工具都列出来。

那么,SSE是什么样的呢?

比如Firecrawl,我就是用SSE的方式。这个就简单多了,只需要把链接填进去。那么,链接哪来的?

还记得我刚才说的吗?如果MCP服务器跑在云端,那就通过SSE的方式连接。MCP.so就提供了这样的云端服务。

来到这个网站的Firecrawl页面,在右边填入你的API Key,点击“Connect”,它就会生成一个专属的链接。把这个链接复制下来,贴到ChatWise里边就搞定。

所以,你可以简单粗暴地这么理解:

如果MCP服务器跑在你自己的机子上,那么,参数和环境变量都得你自己填写。你就按照GitHub的要求,做一点点修改就可以。

如果MCP服务器跑在像MCP.so这样的云端服务器上,那么,你提供API Key,它给你链接,然后完成配置。

这里有一点我需要再强调:MCP服务器跑在本地,不代表它不能联网。

比如Tavily,我选择本地运行。我的MCP客户端——也就是ChatWise,通过stdio跟Tavily MCP服务器进行本地通信。然后,Tavily MCP服务器通过HTTP请求,调用远程的Tavily API,完成搜索。

所以,我来总结一下:

找MCP服务器,去MCP.so。然后,你选择要不要本地运行。要的话,点右边的按钮,去到项目的GitHub页面,看看要填什么参数和环境变量。不要的话,就把MCP.so的链接填到你的客户端设置里。


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