“AI 很聪明，但它是个瞎子加瘫子。”
—— 某位被 AI 折磨疯的程序员

前言：一个让程序员又爱又恨的真相

2026 年了，AI 已经聪明到可以帮你写出整个项目的代码。

但有个尴尬的问题：

它写完了，然后呢？

“帮我把这段代码提交到 GitHub。”
“抱歉，我无法直接操作 GitHub。”

“帮我查一下数据库里昨天的订单数据。”
“抱歉，我无法连接数据库。”

“帮我重启一下那个挂掉的服务。”
“抱歉，我无法执行系统命令。”

抱歉，抱歉，抱歉。

AI 就像一个被关在玻璃房子里的天才——它什么都懂，但什么都做不了。

于是，程序员们不得不扮演一个尴尬的角色：AI 的人肉中间件。

AI 说：“你应该执行这个 SQL 查询。”
你：复制，粘贴，执行，复制结果，粘贴回去。

AI 说：“你应该修改这个文件的第 42 行。”
你：打开文件，找到第 42 行，修改，保存。

AI 说：“你应该检查一下服务器日志。”
你：SSH 登录，cat 日志，复制，粘贴回去。

这不是人机协作，这是人肉复制粘贴。

直到 MCP 出现。

---

第一章：MCP 是什么？（说人话版）

1.1 官方定义（可以跳过）

MCP，全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），是 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的开源协议，用于标准化 AI 系统与外部工具、数据源的集成方式。

1.2 人话版定义（这个要看）

想象一下，你雇了一个超级天才。

这个天才：

• 精通所有编程语言
• 熟悉所有框架和工具
• 能解决任何技术问题

但是：

• 看不见（无法访问你的文件系统）
• 动不了（无法执行任何操作）
• 聋了（无法接收实时信息）

这就是没有 MCP 的 AI。

现在，MCP 做的事情就是：

给这个天才装上眼睛、手脚和耳朵。

让它能：

• 看到你的代码仓库
• 操作你的数据库
• 执行系统命令
• 与各种服务交互

而且是以一种安全、标准化、可控的方式。

1.3 一个生动的比喻

如果把 AI 比作一个超级大脑：

没有 MCP：

大脑 ←→ 你（人肉中间件）←→ 世界

有了 MCP：

大脑 ←→ MCP（标准接口）←→ 世界

MCP 就是 AI 的"USB-C 接口"——一个标准化的连接方式，让 AI 可以即插即用地连接各种工具和服务。

---

第二章：为什么 MCP 突然火了？

2.1 AI Agent 的困境

2025 年，"AI Agent"这个词火得一塌糊涂。

每个公司都在喊：“我们要做 AI Agent！”

但实际情况是：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 AI Agent的理想与现实                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   理想中的AI Agent：                                         │
│   "帮我分析一下最近的用户反馈，找出主要问题，                  │
│    创建Jira任务，分配给相关开发者，                          │
│    并在Slack通知他们。"                                      │
│   AI：好的，已完成。                                         │
│                                                             │
│   现实中的AI Agent：                                         │
│   "帮我分析一下最近的用户反馈..."                            │
│   AI：我无法访问您的用户反馈数据。                           │
│   "那我把数据复制给你..."                                    │
│   AI：好的，分析完成。您应该创建这些Jira任务...              │
│   "你能帮我创建吗？"                                         │
│   AI：抱歉，我无法访问Jira。                                 │
│   你：💀                                                     │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

问题的根源在于：每个工具都有自己的 API，每个 AI 都有自己的集成方式。

2.2 集成地狱

在 MCP 出现之前，如果你想让 AI 连接各种工具：

// integration-hell.ts
// 集成地狱示例

// 连接GitHub
const githubIntegration = {
  auth: "OAuth2",
  format: "REST API",
  responseFormat: "JSON",
  rateLimit: "5000/hour",
  // 还有100行配置...
}

// 连接Slack
const slackIntegration = {
  auth: "Bot Token",
  format: "Web API + Events API + Socket Mode",
  responseFormat: "JSON with weird nested structures",
  rateLimit: "varies by method",
  // 又是100行配置...
}

// 连接Jira
const jiraIntegration = {
  auth: "API Token + Basic Auth",
  format: "REST API v3 (but also v2 for some endpoints)",
  responseFormat: "JSON with Atlassian Document Format",
  rateLimit: "depends on your plan",
  // 再来100行配置...
}

// 然后你需要为每个AI模型写适配器
// Claude的格式
// GPT的格式
// Gemini的格式
// ...

// 最后你会发现：
// 你花了80%的时间在写集成代码
// 只有20%的时间在做真正有价值的事情

这就是为什么大多数"AI Agent"项目最后都变成了"集成工程"项目。

2.3 MCP 的解决方案

MCP 的核心思想很简单：

一个标准，统一所有。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP架构示意图                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   ┌─────────┐                                               │
│   │  Claude │──┐                                            │
│   └─────────┘  │                                            │
│   ┌─────────┐  │     ┌─────────────┐     ┌──────────────┐  │
│   │   GPT   │──┼────▶│  MCP协议    │────▶│ GitHub Server│  │
│   └─────────┘  │     │  (JSON-RPC) │     ├──────────────┤  │
│   ┌─────────┐  │     └─────────────┘     │ Slack Server │  │
│   │ Gemini  │──┘                         ├──────────────┤  │
│   └─────────┘                            │ Jira Server  │  │
│                                          ├──────────────┤  │
│   任何AI模型 ──────▶ 统一的MCP协议 ──────▶ 任何MCP服务器  │  │
│                                          └──────────────┘  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

就像 USB-C 统一了充电接口一样，MCP 统一了 AI 与工具的连接方式。

---

第三章：MCP 的三大核心概念

3.1 MCP Client（AI 客户端）

这是"大脑"的部分，负责理解用户意图并调用工具。

目前支持 MCP 的客户端包括：

• Claude Desktop
• Cursor IDE
• Windsurf
• Continue
• 以及越来越多的 AI 工具…

3.2 MCP Server（工具服务器）

这是"手脚"的部分，负责执行具体操作。

// mcp-server-concept.ts
// MCP Server的核心概念

interface MCPServer {
  // 服务器可以暴露的三种能力

  // 1. Tools（工具）- 可执行的操作
  tools: {
    name: string
    description: string
    inputSchema: JSONSchema
    execute: (params: any) => Promise<any>
  }[]

  // 2. Resources（资源）- 可读取的数据
  resources: {
    uri: string
    name: string
    mimeType: string
    read: () => Promise<string>
  }[]

  // 3. Prompts（提示模板）- 预定义的交互模式
  prompts: {
    name: string
    description: string
    arguments: { name: string; required: boolean }[]
    generate: (args: any) => Promise<string>
  }[]
}

// 举个例子：一个GitHub MCP Server可能暴露这些能力
const githubMCPServer = {
  tools: [
    { name: "create_pull_request", description: "创建PR" },
    { name: "merge_pull_request", description: "合并PR" },
    { name: "list_issues", description: "列出Issues" },
    { name: "create_issue", description: "创建Issue" },
  ],
  resources: [
    { uri: "github://repos", name: "仓库列表" },
    { uri: "github://notifications", name: "通知" },
  ],
  prompts: [
    { name: "code_review", description: "代码审查模板" },
    { name: "bug_report", description: "Bug报告模板" },
  ],
}

3.3 MCP Protocol（通信协议）

这是"神经系统"的部分，定义了 Client 和 Server 之间如何通信。

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作为通信协议，简单、清晰、可预测。

// mcp-protocol-example.ts
// MCP协议通信示例

// AI想要创建一个GitHub Issue
// 它会发送这样的请求：
const request = {
  jsonrpc: "2.0",
  id: 1,
  method: "tools/call",
  params: {
    name: "create_issue",
    arguments: {
      repo: "my-company/my-project",
      title: "登录页面在Safari上显示异常",
      body: "## 问题描述\n用户反馈在Safari 17.2上...",
      labels: ["bug", "frontend", "priority-high"],
    },
  },
}

// MCP Server处理后返回：
const response = {
  jsonrpc: "2.0",
  id: 1,
  result: {
    content: [
      {
        type: "text",
        text: "Issue #1234 创建成功",
      },
    ],
    isError: false,
  },
}

// 整个过程：
// 1. AI理解用户意图
// 2. AI选择合适的工具
// 3. AI构造请求参数
// 4. MCP Server执行操作
// 5. 结果返回给AI
// 6. AI向用户报告结果

---

第四章：实战！5 分钟搭建你的第一个 MCP 服务

4.1 场景：让 AI 能够管理你的待办事项

我们来写一个简单的 Todo MCP Server，让 AI 可以帮你管理待办事项。

// todo-mcp-server.ts
// 一个简单的Todo MCP Server示例

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js"
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js"

// 内存中的待办事项存储
interface Todo {
  id: number
  title: string
  completed: boolean
  createdAt: Date
}

let todos: Todo[] = []
let nextId = 1

// 创建MCP Server
const server = new Server(
  {
    name: "todo-server",
    version: "1.0.0",
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},
    },
  }
)

// 注册工具：添加待办事项
server.setRequestHandler("tools/list", async () => {
  return {
    tools: [
      {
        name: "add_todo",
        description: "添加一个新的待办事项",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            title: {
              type: "string",
              description: "待办事项的标题",
            },
          },
          required: ["title"],
        },
      },
      {
        name: "list_todos",
        description: "列出所有待办事项",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {},
        },
      },
      {
        name: "complete_todo",
        description: "标记待办事项为已完成",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            id: {
              type: "number",
              description: "待办事项的ID",
            },
          },
          required: ["id"],
        },
      },
      {
        name: "delete_todo",
        description: "删除待办事项",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            id: {
              type: "number",
              description: "待办事项的ID",
            },
          },
          required: ["id"],
        },
      },
    ],
  }
})

// 处理工具调用
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
  const { name, arguments: args } = request.params

  switch (name) {
    case "add_todo": {
      const todo: Todo = {
        id: nextId++,
        title: args.title,
        completed: false,
        createdAt: new Date(),
      }
      todos.push(todo)
      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: `✅ 待办事项已添加：#${todo.id} ${todo.title}`,
          },
        ],
      }
    }

    case "list_todos": {
      if (todos.length === 0) {
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: "📋 当前没有待办事项，真棒！",
            },
          ],
        }
      }

      const todoList = todos
        .map((t) => {
          const status = t.completed ? "✅" : "⬜"
          return `${status} #${t.id} ${t.title}`
        })
        .join("\n")

      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: `📋 待办事项列表：\n${todoList}`,
          },
        ],
      }
    }

    case "complete_todo": {
      const todo = todos.find((t) => t.id === args.id)
      if (!todo) {
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: `❌ 找不到ID为 ${args.id} 的待办事项`,
            },
          ],
          isError: true,
        }
      }
      todo.completed = true
      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: `🎉 太棒了！"${todo.title}" 已完成！`,
          },
        ],
      }
    }

    case "delete_todo": {
      const index = todos.findIndex((t) => t.id === args.id)
      if (index === -1) {
        return {
          content: [
            {
              type: "text",
              text: `❌ 找不到ID为 ${args.id} 的待办事项`,
            },
          ],
          isError: true,
        }
      }
      const deleted = todos.splice(index, 1)[0]
      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: `🗑️ 已删除："${deleted.title}"`,
          },
        ],
      }
    }

    default:
      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: `未知工具：${name}`,
          },
        ],
        isError: true,
      }
  }
})

// 启动服务器
async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport()
  await server.connect(transport)
  console.error("Todo MCP Server 已启动")
}

main().catch(console.error)

4.2 配置 Claude Desktop 使用这个 Server

在 Claude Desktop 的配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "todo": {
      "command": "npx",
      "args": ["ts-node", "/path/to/todo-mcp-server.ts"]
    }
  }
}

4.3 开始使用

现在你可以这样和 Claude 对话：

你：帮我添加一个待办事项：写完MCP文章

Claude：✅ 待办事项已添加：#1 写完MCP文章

你：再加一个：review小王的PR

Claude：✅ 待办事项已添加：#2 review小王的PR

你：看看我现在有什么待办

Claude：📋 待办事项列表：
⬜ #1 写完MCP文章
⬜ #2 review小王的PR

你：第一个完成了

Claude：🎉 太棒了！"写完MCP文章" 已完成！

看到了吗？AI 真的在帮你做事，而不是只会说"你应该这样做"。

---

第五章：MCP 生态——那些已经可以用的神器

5.1 官方和社区 MCP Server 一览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 2026年热门MCP Server                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   📁 文件系统类                                              │
│   ├─ filesystem - 读写本地文件                               │
│   ├─ git - Git操作                                          │
│   └─ github - GitHub API完整集成                            │
│                                                             │
│   🗄️ 数据库类                                                │
│   ├─ postgres - PostgreSQL操作                              │
│   ├─ sqlite - SQLite操作                                    │
│   ├─ supabase - Supabase完整集成                            │
│   └─ bigquery - Google BigQuery                             │
│                                                             │
│   🌐 浏览器/网络类                                           │
│   ├─ playwright - 浏览器自动化                               │
│   ├─ puppeteer - 网页操作                                   │
│   └─ fetch - HTTP请求                                       │
│                                                             │
│   💬 协作工具类                                              │
│   ├─ slack - Slack消息和频道                                │
│   ├─ notion - Notion页面和数据库                            │
│   ├─ linear - Linear任务管理                                │
│   └─ jira - Jira集成                                        │
│                                                             │
│   ☁️ 云服务类                                                │
│   ├─ aws - AWS服务操作                                      │
│   ├─ cloudflare - Cloudflare管理                            │
│   ├─ vercel - Vercel部署                                    │
│   └─ docker - Docker容器管理                                │
│                                                             │
│   🔧 开发工具类                                              │
│   ├─ sentry - 错误监控                                      │
│   ├─ datadog - 日志和监控                                   │
│   └─ stripe - 支付集成                                      │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

5.2 实战案例：AI 自动 Code Review

这是我最喜欢的 MCP 用例之一。

// ai-code-review-workflow.ts
// 使用MCP实现AI自动Code Review

/*
 * 场景：每天早上自动review所有新PR
 *
 * 需要的MCP Server：
 * - github: 获取PR列表和代码变更
 * - slack: 发送review结果通知
 *
 * 工作流程：
 * 1. 获取过去24小时的新PR
 * 2. 对每个PR进行代码审查
 * 3. 生成审查报告
 * 4. 在Slack通知相关开发者
 */

// 这是你和AI的对话：

const conversation = `
你：帮我review一下最近24小时的所有PR

Claude：好的，让我先获取PR列表...

[调用 github.list_pull_requests]

找到3个新PR：
1. #234 - feat: 添加用户导出功能 (by @xiaoming)
2. #235 - fix: 修复登录超时问题 (by @xiaohong)  
3. #236 - refactor: 重构支付模块 (by @xiaowang)

让我逐个审查...

[调用 github.get_pull_request_diff for #234]

📝 PR #234 审查结果：

✅ 优点：
- 代码结构清晰
- 有完整的单元测试

⚠️ 建议：
- 第45行：建议添加导出数量限制，防止内存溢出
- 第78行：敏感字段（邮箱、手机）建议脱敏处理

🔴 问题：
- 第123行：SQL查询没有分页，大数据量会有性能问题

[继续审查其他PR...]

你：把审查结果发到Slack的#code-review频道

Claude：好的，正在发送...

[调用 slack.post_message]

✅ 已发送到 #code-review 频道，并@了相关开发者
`

// 以前这个流程需要：
// 1. 手动打开GitHub
// 2. 逐个查看PR
// 3. 写review comments
// 4. 复制到Slack
// 5. @相关人员
//
// 现在只需要一句话。

5.3 实战案例：AI 数据库助手

// ai-database-assistant.ts
// 使用MCP让AI直接操作数据库

/*
 * 场景：产品经理想知道上周的销售数据
 *
 * 以前：
 * PM: "帮我查一下上周的销售数据"
 * 你: "好的，等我写个SQL..."
 * [15分钟后]
 * 你: "这是结果..."
 * PM: "能不能按地区分一下？"
 * 你: "好的，等我改一下SQL..."
 * [又15分钟]
 * ...
 *
 * 现在（有了MCP）：
 */

const pmConversation = `
PM：上周销售额是多少？

Claude：让我查一下...

[调用 postgres.query]
SELECT SUM(amount) as total_sales 
FROM orders 
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'

上周总销售额是 ¥1,234,567

PM：按地区分一下呢？

Claude：好的...

[调用 postgres.query]
SELECT 
  region,
  SUM(amount) as sales,
  COUNT(*) as order_count
FROM orders 
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY region
ORDER BY sales DESC

按地区销售额：
1. 华东地区：¥456,789（1,234单）
2. 华南地区：¥345,678（987单）
3. 华北地区：¥234,567（756单）
4. 其他地区：¥197,533（543单）

PM：华东为什么这么高？主要是什么产品？

Claude：让我分析一下...

[调用 postgres.query]
SELECT 
  p.name as product_name,
  SUM(oi.quantity) as total_quantity,
  SUM(oi.amount) as total_amount
FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.id
WHERE o.region = '华东' 
  AND o.created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY p.name
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 5

华东地区TOP5产品：
1. 智能手表Pro - 2,345件 - ¥234,500
2. 无线耳机Max - 1,876件 - ¥112,560
...

PM：太棒了！帮我生成一份周报发到我邮箱

Claude：好的，我来生成报告...

[调用 email.send]

✅ 周报已发送到您的邮箱
`

// 整个过程PM不需要懂SQL
// 也不需要程序员当"人肉翻译"
// AI直接理解需求，执行查询，返回结果

---

第六章：MCP 的安全性——别让 AI 把你的服务器删了

6.1 权限控制是关键

MCP 虽然强大，但也意味着 AI 有了"真正做事"的能力。

这是一把双刃剑。

// mcp-security-concerns.ts
// MCP安全注意事项

/*
 * 恐怖故事时间：
 *
 * 你：帮我清理一下测试数据
 * AI：好的
 * [调用 postgres.query]
 * DELETE FROM users; -- 没有WHERE条件！
 *
 * 你：等等...那是生产数据库！！！
 * AI：抱歉，我已经执行了删除操作 :)
 * 你：💀💀💀
 */

// 所以，MCP的安全配置非常重要！

interface MCPSecurityConfig {
  // 1. 最小权限原则
  permissions: {
    database: {
      allowedOperations: ["SELECT"] // 只允许查询，不允许修改
      allowedTables: ["orders", "products"] // 只允许访问特定表
      maxRowsReturned: 1000 // 限制返回行数
    }
    filesystem: {
      allowedPaths: ["/app/logs", "/app/config"] // 只允许访问特定目录
      allowedOperations: ["read"] // 只允许读取
    }
    github: {
      allowedRepos: ["my-org/frontend", "my-org/backend"]
      allowedOperations: ["read", "comment"] // 不允许merge或delete
    }
  }

  // 2. 操作确认
  requireConfirmation: {
    destructiveOperations: true // 删除操作需要确认
    externalCommunication: true // 发送消息需要确认
    financialOperations: true // 涉及金钱的操作需要确认
  }

  // 3. 审计日志
  auditLog: {
    enabled: true
    logLevel: "all" // 记录所有操作
    retention: "90days"
  }

  // 4. 速率限制
  rateLimit: {
    maxRequestsPerMinute: 60
    maxTokensPerDay: 100000
  }
}

6.2 安全最佳实践

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 MCP安全检查清单                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   ✅ 必须做的：                                              │
│   ├─ 使用只读账户连接生产数据库                              │
│   ├─ 限制文件系统访问范围                                    │
│   ├─ 对敏感操作启用确认机制                                  │
│   ├─ 开启完整的审计日志                                      │
│   ├─ 定期review AI的操作记录                                │
│   └─ 在测试环境充分验证后再用于生产                          │
│                                                             │
│   ❌ 绝对不要做的：                                          │
│   ├─ 给AI root/admin权限                                    │
│   ├─ 让AI直接操作生产数据库（写操作）                        │
│   ├─ 把API密钥硬编码在MCP配置中                             │
│   ├─ 允许AI执行任意shell命令                                │
│   └─ 在没有审计的情况下让AI发送外部通信                      │
│                                                             │
│   ⚠️ 需要谨慎的：                                            │
│   ├─ AI自动创建PR（需要code review流程）                    │
│   ├─ AI自动回复客户消息（需要人工抽查）                      │
│   ├─ AI访问内部文档（注意信息泄露风险）                      │
│   └─ AI操作云资源（可能产生费用）                            │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

第七章：MCP 的未来——AI Agent 的基础设施

7.1 为什么说 MCP 是 AI Agent 的"TCP/IP"

// mcp-future-vision.ts
// MCP的未来愿景

/*
 * 回顾历史：
 *
 * 1970s: 每个计算机网络都有自己的协议
 *        → TCP/IP统一了网络通信
 *        → 互联网诞生
 *
 * 1990s: 每个网站都有自己的数据格式
 *        → HTTP/HTML统一了Web
 *        → 万维网爆发
 *
 * 2020s: 每个AI都有自己的工具集成方式
 *        → MCP统一了AI与工具的连接
 *        → AI Agent时代来临？
 */

// 2026年的现状
const currentState = {
  mcpAdoption: {
    anthropic: "原生支持",
    openai: "已采用",
    google: "已采用",
    microsoft: "Windows 11原生支持",
    // 几乎所有主流AI公司都在拥抱MCP
  },

  ecosystem: {
    officialServers: 50, // 官方维护的MCP Server
    communityServers: 500, // 社区贡献的MCP Server
    enterpriseAdoption: "快速增长",
  },

  predictions: {
    "2026年底": "MCP成为AI工具集成的事实标准",
    "2027年": "大多数SaaS产品提供官方MCP Server",
    "2028年": "MCP成为AI Agent的基础设施层",
  },
}

7.2 MCP vs 其他协议

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              AI Agent协议对比（2026年）                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   MCP (Model Context Protocol)                              │
│   ├─ 发起者：Anthropic                                      │
│   ├─ 定位：AI与工具的连接                                    │
│   ├─ 特点：简单、标准化、生态丰富                            │
│   └─ 状态：事实标准，广泛采用                                │
│                                                             │
│   A2A (Agent-to-Agent Protocol)                             │
│   ├─ 发起者：Google                                         │
│   ├─ 定位：AI Agent之间的通信                               │
│   ├─ 特点：支持多Agent协作                                  │
│   └─ 状态：新兴，与MCP互补                                  │
│                                                             │
│   ACP (Agent Communication Protocol)                        │
│   ├─ 发起者：IBM                                            │
│   ├─ 定位：企业级Agent通信                                  │
│   ├─ 特点：强调安全和治理                                   │
│   └─ 状态：企业市场                                         │
│                                                             │
│   结论：MCP专注于AI与工具的连接，                            │
│         A2A专注于Agent之间的协作，                           │
│         两者是互补关系，不是竞争关系。                        │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

第八章：给不同人群的 MCP 入门建议

8.1 如果你是普通开发者

// advice-for-developers.ts
// 给普通开发者的建议

const developerAdvice = {
  立即可以做的: [
    "安装Claude Desktop或Cursor，体验MCP",
    "尝试官方的filesystem和github MCP Server",
    "用MCP让AI帮你做code review",
    "用MCP让AI帮你写文档",
  ],

  进阶学习: [
    "学习如何编写自定义MCP Server",
    "了解MCP的安全最佳实践",
    "探索如何将MCP集成到团队工作流",
  ],

  职业发展: [
    "MCP相关技能正在成为热门",
    "会写MCP Server = 会给AI装手脚",
    "这是一个差异化竞争的好方向",
  ],
}

8.2 如果你是技术 Leader

// advice-for-tech-leaders.ts
// 给技术Leader的建议

const leaderAdvice = {
  战略层面: [
    "评估MCP对团队效率的潜在提升",
    "考虑为内部系统开发MCP Server",
    "制定AI工具使用的安全规范",
  ],

  落地建议: [
    "从低风险场景开始试点（如code review）",
    "建立MCP使用的审计和监控机制",
    "培训团队成员正确使用MCP",
  ],

  风险控制: [
    "明确哪些操作需要人工确认",
    "建立数据访问的权限边界",
    "定期review AI的操作日志",
  ],
}

8.3 如果你是产品经理/非技术人员

// advice-for-non-tech.ts
// 给非技术人员的建议

const nonTechAdvice = {
  你需要知道的: [
    "MCP让AI从'只会说'变成'能做事'",
    "这意味着很多重复性工作可以自动化",
    "但也需要注意安全和准确性",
  ],

  可以期待的: [
    "直接用自然语言查询数据",
    "让AI帮你生成报告",
    "自动化一些日常工作流程",
  ],

  需要配合的: [
    "和技术团队沟通你的需求",
    "参与定义AI可以做什么、不能做什么",
    "对AI的输出保持适度怀疑",
  ],
}

---

结语：从"人肉中间件"到"AI 指挥官"

写到最后，让我们回顾一下：

MCP 之前：

• AI 是一个被关在玻璃房子里的天才
• 程序员是 AI 的"人肉中间件"
• 大量时间花在复制粘贴上

MCP 之后：

• AI 有了眼睛、手脚和耳朵
• 程序员变成了 AI 的"指挥官"
• 可以专注于更有价值的工作

这不是说程序员会被取代——恰恰相反。

会用 MCP 的程序员，效率是不会用的 10 倍。

就像会用 Git 的程序员效率是用 FTP 的 10 倍一样。

MCP 是一个工具，一个强大的工具。

学会它，驾驭它，让它为你工作。

---

附录：MCP 快速参考

常用 MCP Server 安装命令

# 文件系统
npx @anthropic/mcp-server-filesystem

# GitHub
npx @anthropic/mcp-server-github

# PostgreSQL
npx @anthropic/mcp-server-postgres

# Slack
npx @anthropic/mcp-server-slack

Claude Desktop 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@anthropic/mcp-server-filesystem", "/path/to/allowed/directory"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["@anthropic/mcp-server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token"
      }
    }
  }
}

MCP 学习资源

• 官方文档：modelcontextprotocol.io
• GitHub 仓库：github.com/anthropics/model-context-protocol
• 社区 Server 列表：github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers

---

如果你觉得这篇文章有用，欢迎分享给还在当"人肉中间件"的同事。

也欢迎在评论区分享你的 MCP 使用体验——毕竟，一起进步才是最快的进步方式。 🚀

下一篇，我们聊聊如何用 MCP 搭建一个真正能干活的 AI Agent。敬请期待！