#MCP工具

2天前

深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码) 内容摘要：TRAE SOLO 模式评测，内含两个有价值的经验分享： 1. 如何借助 SubAgent 控制 MCP 工具上下文； 2. 在 TRAE SOLO 模式下一次性完成一个抓取网页内容生成 Markdown 的浏览器插件的提示词正文：🧵

#Trae SOLO #Subagent #MCP工具 #Markdown #浏览器插件

砍砍@标准件厂长

5天前

浮望 4.0 开始支持音频输入，图片和音频的 MCP 工具输出，和快捷指令转写。距离 Archive 更进一步了…

#浮望4.0 #音频输入 #MCP工具 #快捷指令转写 #Archive

1周前

对于向深入学习上下文工程（Context Engineering）的同学，这又是一篇必看的文章。这篇文章讲的是如何解决 MCP 工具太多的问题，但凡你做过 Agent 开发，用了大量 MCP 工具，就会知道 MCP 工具多了后最大的问题就是上下文占用太多，不仅导致成本高，还会影响推理和生成质量。另外一个问题就是 MCP 工具返回的中间结果也会挤占大量的上下文空间。看这文章的时候忍不住夸了一下 Manus，他们确实在上下文工程方面探索的很深入了，里面的工程技巧和他们以前分享过的很类似（我一会把之前分享过的 Manus 相关的文章在评论也发一下）。 Anthropic 的方案也很简单直接，就是把“代码”也当作工具的一种，然后从代码中去调用 MCP。这样做有很多好处： 1. 解决了系统提示词中工具定义太多的问题不需要在系统提示词中加载所有 MCP 工具，只需要定义一个“代码”工具。那需要工具了怎么办呢？这些代码都保存在统一的目录下，去目录检索下就能找到合适的工具了，比如这是文中的一个目录示例： servers ├── google-drive │ ├── getDocument.ts │ ├── ... (other tools) │ └── index.ts ├── salesforce │ ├── updateRecord.ts │ ├── ... (other tools) │ └── index.ts └── ... (other servers) 找不到现成的工具怎么办？直接现写一个！写完了还可以保存起来下次继续用。 2. 解决了 MCP 工具返回结果太长的问题比如说我们要用 MPC 工具获取 1 万行数据后筛选转换出合格的数据，就可以先从代码中调用 MCP 工具获取这 1 万行数据，然后从代码中去筛选过滤，最后只返回 5 条数据，这样上下文中就只需要保留那 5 条过滤的数据，而不是像以前一样有 1 万条数据在里面。 3. 解决了数据隐私问题如果你直接使用 MCP 工具，工具返回的数据都要加载到上下文每次上传给 LLM，用代码就可以对敏感数据先二次处理再加到上下文 4. 中间结果持久化和技能沉淀代码可以把一些中间结果写入文件保存到硬盘，一方面可以不占用上下文空间，另一方面也可以随时从硬盘避免反复调用 MCP。还有就是虽然很多代码是临时生成的，但是这些临时生成的代码可以保存下来，沉淀为“技能”（Skill），加上 SKILL .MD 文件就和 Claude Code 的技能一样可以被反复使用了。

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 77 条信息

#上下文工程 #MCP工具 #Agent开发 #代码工具 #数据隐私

1个月前

Context7 是个少数比较有用的 MCP tool 之一，他能搜索你用的库的文档。但这两天 X 上有人提到一些新的 MCP 文档搜索工具，说比 Context7 好。那么问题来了，我怎么知道到底哪个好呢？其实可以让 agent 自己比

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1154 条信息

#MCP工具 #Context7 #文档搜索 #工具对比 #agent

1个月前

现在家里电脑挂着 Claude Code/Codex，装上这个工具就可以随时随地通过手机远程操控帮我写代码，顺心多了。这还顺带可以直接当我的日常 AI 助理：比如我在 CC 已经设计好了不少 Sub Agents，集成不同的 MCP 工具就可以给我在手机上调用，汇总大量邮件、实时追踪最新的 AI 资讯、甚至是自动发推文等等...

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1154 条信息

#Claude Code/Codex #远程操控 #AI助理 #Sub Agents #MCP工具

1个月前

跟大家分享一下 Claude Code 必备的 MCP 工具合集，顺便聊聊什么是 MCP，以及怎么用。 1. MCP 是什么？ MCP 全称是 Model Context Protocol，中文叫“模型上下文协议”。通俗点说，它就像一个 USB-C 接口，让大模型能直接去访问各种工具、代码库和数据源。Claude Code 就是一个 MCP 客户端，你可以把它连上 GitHub、Notion、Sentry 这些工具，用起来就跟本地指令一样顺畅。 2. MCP 的连接方式 MCP 一共有三种主要的连接方式：本地 stdio：最常见，Claude 直接在你本地起进程，访问文件系统、本地 Git 仓库都靠它。远程 SSE：适合实时推送的服务，比如协作工具 Linear，它会保持长连接，数据一更新 Claude 马上能收到。远程 HTTP：最常见的云服务模式，比如 Notion、Vercel，Claude 需要的时候才发请求。 3. 管理 MCP 的常用命令几个常用命令记一下： claude mcp list → 查看当前连了哪些 MCP claude mcp get <name> → 查看某个 MCP 的详情 claude mcp remove <name> → 移除不用的 MCP /mcp → 在聊天里触发 OAuth 授权 4. MCP 配置的作用域配置 MCP 的时候，你可以指定作用域： local：只对当前目录生效 project：提交到仓库，整个团队一起用 user：全局配置，所有项目都能用默认是 local，如果要改，就在命令里加 --scope。 5. 高频推荐的 MCP 工具这里我整理几个最常用、最好用的： Filesystem MCP：读写本地文件，Claude 就能直接帮你改代码。 Playwright MCP：浏览器自动化，能开网页、爬数据、做 UI 测试。 GitHub MCP：直接拉 PR、看 Issue，让 Claude 自动写 Review。 Sentry MCP：读线上报错日志，Claude 能给你分析问题。 Vercel MCP：和部署打通，查日志、回滚版本都能直接干。 Context7 MCP：最新 API 文档聚合，避免 Claude 用旧的接口。总结一下： MCP 就是一个标准化的“接口”，让 Claude Code 能无缝访问工具和服务。掌握这几个高频 MCP，你的开发效率能直接翻倍。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1154 条信息

#Claude Code #MCP工具 #模型上下文协议 #开发效率 #工具集成

1个月前

ChatGPT开发者模式通过支持MCP工具的读写操作，将AI从一个被动的助手转变为一个可以主动执行任务、操作外部系统的智能代理，极大地简化了开发者的工作流程并开启了自动化集成的全新可能性。 1.核心能力：支持读写操作的MCP工具 MCP（可能是 Model Context Protocol 或类似协议）是这项功能的技术基础，它允许ChatGPT安全地与外部工具和服务连接。关键突破：不仅仅是“读”，更重要的是“写”。过去：ChatGPT主要能进行搜索、抓取信息（读）。现在：在开发者模式下，可以通过“连接器”修改和写入外部系统的数据。 2.主要特点更强大的控制力：开发者可以完全控制与模型的交互，精确指定使用哪些工具。安全性与风险控制： ·由于能执行写入操作，存在误操作（如误删数据）的风险。 ·作为安全措施，所有写操作默认都需要开发者确认后才能执行。 ·灵活的连接方式：支持通过流式协议和OAuth等方式安全地连接外部服务。使用时的注意事项：明确指令：为了避免不必要的工具冲突或误操作，开发者应清楚指定所要调用的工具。例如，明确要求使用特定的工具来处理数据，不要混用多个工具。写操作需要确认：每次进行写操作时，系统会要求开发者确认，确保操作是安全和符合预期的。

#ChatGPT #开发者模式 #MCP工具 #读写操作 #自动化集成

2个月前

#每日推荐 cloudflare 页面发布 mcp 工具实时预览：左侧编辑HTML代码，右侧实时显示预览效果 HTML验证：前端自动检查HTML格式完整性，确保内容有效页面发布：输入页面标题后一键发布，自动生成访问链接响应式设计：支持桌面和移动设备，现代化UI界面

#CloudFlare #页面发布 #MCP工具 #HTML验证 #响应式设计

3个月前

基于 Claude Code 的理念自动生成 Agentic Workflow 得项目开源🔥 内置 87+ MCP 工具可以 Agent 自动生成企业级的 Workflow

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1154 条信息

#Claude Code #Agentic Workflow #开源项目 #MCP工具 #企业级Workflow

5个月前

这个 MCP 工具可以很方便的绘制各种图表

#MCP工具 #图表绘制 #数据可视化

5个月前

这个开源的 Gitingest 应该是给大模型喂 Github 数据最方便的工具了，点击一下就可以获取简介，文件结构以及文件内容，大模型可以方便的获取数据了，我使用第三方工具的时候经常会让它分析一下再让大模型去使用，很方面。还有 MCP 工具提供这三个工具，然后可以直接在 cursor 等编辑器里面调用，更加快捷，之后会分享一下 MCP 使用的方式。

#Gitingest #开源工具 #大模型 #Github数据 #数据分析 #文件结构 #MCP工具 #编辑器 #第三方工具