工程团队真正的效率瓶颈，往往不在“写代码速度”，而在三个环节反复卡住：

  1. 找不到正确资料（内部文档、规范、历史决策、依赖版本、接口说明）
  2. 对不上工作上下文（Issue/需求/缺陷、变更影响、负责人、时间线）
  3. 执行与验证不闭环（CI 触发、日志定位、回滚判断、发布核对）

Model Context Protocol（MCP） 的价值是：把这些“外部系统”以统一协议暴露为可调用的工具与可读取的资源，让 IDE/终端里的 AI Agent 不再靠猜，而是可检索、可追踪、可执行、可审计。MCP 被定义为连接 LLM 应用与外部数据源/工具的开放协议。

本文给出一套可落地的方法：把 MCP 接入文档 / Issue / CI，组合成可复用的“工程外脑”，并覆盖 Claude Code、Cursor、Kiro、ChatGPT（Developer mode）等常见宿主的配置与工程治理要点。

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1. 先统一认知：工程外脑在 MCP 里长什么样

1.1 MCP 的基本结构（决定了你怎么“接”）

01

MCP 采用 Host–Client–Server 架构：Host（如 IDE/CLI/Chat 应用）可连接多个 MCP Server；协议基于 JSON-RPC 并维护有状态会话。

你要做的事情，本质上是把组织内的三类系统“包装成 MCP Server”：

  • 文档系统（Docs）：Confluence/Notion/Drive/内部 Wiki/README/ADR
  • 工作系统（Issues）：GitHub Issues/Jira/Linear/工单系统
  • 执行系统（CI）：GitHub Actions/GitLab CI/Jenkins/Argo/自建流水线

1.2 三类 MCP 原语：决定“外脑能力边界”

MCP Server通常通过三类能力对外提供价值：

  • Resources（资源）：可读取的上下文（页面、文件、规范、API schema 等），每个资源有 URI。

  • Tools（工具）：可被模型调用的动作（搜索、创建 Issue、触发 CI、拉取日志等）。

  • （可选）Prompts：可复用的提示模板/工作流入口（不同宿主支持程度不同）

工程外脑最实用的组合是：

  • Docs 以 Resources + search Tool 为主
  • Issue 以 Tools（CRUD + comment + query） 为主
  • CI 以 Tools（trigger + status + logs） 为主

2. 外脑的目标架构：把“知识、任务、验证”接成闭环

02
建议把外脑拆成三层，每层都能独立复用、可单独替换：

2.1 知识层（Docs MCP）

目标：让 Agent 能“查得到、读得准、引用可追溯”。

最低工具集（建议）：

  • search_docs(query, filters)：全文/向量搜索
  • read_doc(doc_id | uri)：读取正文（支持分段）
  • get_doc_meta(doc_id)：作者、更新时间、权限、标签
  • list_spaces() / list_collections()：空间/知识库枚举（可选）

实现路径两条：

  • 直接调用文档系统 API（权限/审计更清楚）
  • 或构建“文档索引服务”（向量库 + 元数据），再由 MCP Server 暴露统一工具

Cursor 将 MCP 定位为连接外部系统与数据源的方式，使 Agent 不必反复理解项目结构与外部工具。

实务建议：Docs MCP 应支持 “引用”（返回段落定位、URI、更新时间），否则 Agent 只会“看过”，无法在评审时自证。

2.2 工作层（Issue MCP）

目标：让 Agent 能把“需求/缺陷/讨论”变成可操作对象，而不仅是聊天记录。

最低工具集（建议）：

  • search_issues(query, state, labels, assignee)
  • get_issue(issue_id)
  • create_issue(title, body, labels, assignee)
  • comment_issue(issue_id, comment)
  • link_pr(issue_id, pr_url)（可选）

GitHub 提供了官方 GitHub MCP Server 及使用指南，并讨论了托管/远程形态减少本地维护成本。

实务建议：Issue MCP 要强制输出“变更的来源”：哪个需求、哪个讨论、哪个决策记录（ADR）驱动了代码修改，否则无法形成可审计链路。

2.3 执行层（CI MCP）

目标：把“验证与交付”变成 Agent 可调用的工具，而不是人工点按钮。

最低工具集（建议）：

  • trigger_workflow(repo, workflow, ref, inputs)
  • get_workflow_runs(repo, workflow, ref)
  • get_run_status(run_id)
  • get_run_logs(run_id, filter)（或日志索引）
  • download_artifact(run_id, name)（可选）

如果你在 GitHub 生态里，CI MCP 可以直接封装 GitHub Actions API；也可以通过“GitHub Actions 触发型 MCP Server”这类专用 server 思路来做。

实务建议：CI MCP 必须做权限边界：默认只允许触发“只读/安全流水线”（测试、lint、构建），发布/生产变更必须二次授权或人工确认。

3. 选宿主（Host）：IDE/终端/ChatGPT 都能做外脑入口

MCP 的最大优势是“同一套 Server，多宿主复用”。

你可以根据团队习惯选择入口：

  • Claude Code：官方文档说明可通过 MCP 连接大量外部工具与数据源。

  • Kiro：原生支持 MCP，并提供配置与最佳实践文档；支持 workspace 与 user 两级配置（.kiro/settings/mcp.json / ~/.kiro/settings/mcp.json）。

  • Cursor：提供 MCP 文档与目录，并支持在全局或项目内通过 ~/.cursor/mcp.json 或 .cursor/mcp.json 配置（示例可见 Context7 的安装说明）。

  • ChatGPT（Developer mode）：OpenAI 文档说明 Developer mode 提供完整 MCP 客户端能力（读写工具），但强调风险与安全测试。

4. 落地步骤：从 0 到 1 搭建可复用工程外脑

03
下面给出“最小可用”路线，优先闭环，再扩展能力。

Step 0：先定义“外脑契约”（团队可复用的工具命名与输出格式）

推荐把工具输出统一为：

  • data: 结构化 JSON（核心字段可被 Agent 消化）
  • evidence: 可引用证据（URI / doc_id / issue_id / run_id）
  • recommendation: 下一步建议（可选）

这样你可以把外脑迁移到不同宿主时，最大限度不改提示词与规则。

Step 1：先接 Issue（最容易产生可见价值）

用 GitHub MCP Server / Jira MCP Server 之类的方式接入，让 Agent 能做到：

  • 从 Issue 拉需求与约束
  • 生成实施计划（文件列表、风险点、验证点）
  • 完成后回写评论（变更摘要、测试结果、PR 链接）

GitHub 官方有 MCP Server 仓库与配置说明，可作为起点。

Step 2：再接 Docs（解决“靠猜”与“错引用”）

Docs 外脑要解决两件事：

  1. 检索：对“规范/接口/历史决策”做到可搜索
  2. 引用：返回可审计的出处（URI、段落定位、更新时间）

Cursor 与 MCP 官方文档均提供“构建 MCP server”的指导，可用来快速起步。

一个成熟的 Docs MCP 还应支持：

  • 变更检测（文档更新时刷新索引）
  • 权限对齐（遵循文档系统权限，不做越权聚合）
  • 证据化输出（减少“模型幻觉式引用”）

Step 3：最后接 CI（把“验证”变成工具调用）

CI 外脑的目标是让 Agent 做到：

  • 发起测试（触发 workflow）
  • 读取结果（状态 + 关键失败片段）
  • 自动归因（根据错误栈定位代码与 Issue 关联）
  • 回写 Issue/PR 评论（让团队看到证据链）

对远程 MCP Server 的连接与认证，可参考 Claude 平台文档（远程 MCP）与 MCP 规范中的授权思路。

5. 配置范式：把 MCP Server 变成“团队资产”

不同宿主的配置文件格式略有差异，但工程治理思路一致：

5.1 Kiro：分 workspace / user 两级

Kiro 文档与博客明确支持：

  • 项目级：.kiro/settings/mcp.json
  • 用户级：~/.kiro/settings/mcp.json

治理建议：

  • 团队共享的外脑（Docs/Issue/CI）尽量放在 repo（workspace），保证一致性
  • 个人偏好/私人工具放 user scope，避免污染团队

5.2 Cursor：分全局 / 项目两级

Cursor MCP 文档与示例显示可在全局或项目内配置 MCP。

治理建议：

  • .cursor/mcp.json 放在 repo：团队统一外脑入口
  • ~/.cursor/mcp.json：个人工具，不参与团队复现

5.3 Claude Code：按 MCP 文档接入外部工具

Claude Code 文档提供 MCP 连接说明，并强调通过 MCP server 扩展到工具、数据库与 API。

治理建议：

  • 先接“只读工具”（Docs/检索），再接“写工具”（Issue/CI）
  • 写工具必须做权限与审计（见下节安全）

5.4 ChatGPT Developer mode：能力强但风险高

OpenAI 文档说明 Developer mode 提供完整 MCP 客户端能力（读写），并明确提示 prompt injection、写入破坏数据等风险。

治理建议：

  • 在团队环境里，将 ChatGPT 作为“分析与检索入口”，写操作尽量走 IDE/CI 的受控通道
  • 或把写操作做成“需要二次确认/审批”的工具（工具侧强制）

6. 安全与治理：外脑能不能进生产，取决于这一节

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MCP 是“把手伸进系统里”的协议，安全边界必须明确。MCP 生态本身也持续讨论工具执行的威胁建模与边界问题。

建议从四个维度治理：

6.1 最小权限（Least Privilege）

  • Docs MCP：尽量只读
  • Issue MCP：允许评论/建 Issue，但限制删改、限制跨 repo
  • CI MCP：默认只允许“测试/构建”，禁止“生产发布”或需要审批 token

6.2 工具白名单（Tool Allowlist）

在服务端按 toolset 切分：

  • docs_readonly
  • issue_write_limited
  • ci_trigger_safe

GitHub MCP Server 也有 toolset/配置相关说明，可借鉴其“能力集”治理方式。

6.3 证据化输出（Evidence-first）

工具返回必须包含：

  • 来源 URI / issue_id / run_id
  • 时间戳与权限域
  • 可复现参数（例如 workflow inputs）

避免“模型看过但无法证明”。

6.4 反提示注入（Prompt Injection）

任何来自外部系统的文本（文档、Issue、日志）都可能携带“诱导指令”。宿主与服务端都应：

  • 对工具输出进行分层：数据与自然语言分开
  • 对写入操作增加“意图确认”（例如要求明确 confirm=true）
  • 对高风险工具加人工确认

OpenAI Developer mode 文档也明确强调此类风险。

7. 一套可复用的“工程外脑工作流”模板

你可以把以下流程固化为团队的默认使用方式（配合 Rules/Steering/CLAUDE.md 等规范文件）：

  1. 从 Issue 拉上下文：get_issue → 输出约束与验收标准
  2. 从 Docs 拉证据：search_docs → read_doc → 引用关键段落
  3. 生成实施计划：文件列表、改动范围、风险、测试矩阵
  4. 执行变更：改代码 + 自测
  5. 触发 CI：trigger_workflow → get_run_status → 失败自动归因
  6. 回写闭环：Issue 评论写入“变更摘要 + 证据链接 + CI 结果 + PR 链接”

这套流程的关键不是“更聪明的模型”，而是更强的可验证性与可追踪性。

8. 结语：外脑是“协议资产”，不是“工具绑定”

只要你把 Docs / Issues / CI 的 MCP Server 设计成稳定的能力契约，你就能做到：

  • 今天用 Kiro / Cursor / Claude Code
  • 明天换宿主或换模型
  • 外脑不动，团队工作流不动

协议化，才是工程外脑可复用的根本。

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