MCP就是模型的超級(jí)外掛。裝上之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，原來(lái)AI生產(chǎn)力可以這么高。
舉個(gè)例子，我給Claude-3.7 Sonnet配上兩個(gè)MCP，它就成了一個(gè)低配版的Deep Research應(yīng)用。
一個(gè)MCP是Sequential Thinking。它是一種標(biāo)準(zhǔn)化的思考模式，可以讓模型在處理多步驟推理任務(wù)的時(shí)候，保持邏輯性和連貫性。比如，把復(fù)雜任務(wù)分解成清晰的步驟。當(dāng)有新的信息出現(xiàn)時(shí)，還能靈活調(diào)整思考路徑。
另一個(gè)MCP是Tavily。這個(gè)之前介紹過(guò)，就是一個(gè)對(duì)模型優(yōu)化過(guò)的搜索引擎。
有了它倆之后，你看，Claude就會(huì)邊搜索、邊思考；根據(jù)搜到的內(nèi)容，調(diào)整思考的路徑，然后進(jìn)行下一輪搜索；當(dāng)它覺(jué)得信息足夠了，邏輯也完整了，就會(huì)輸出最終的報(bào)告。
這么一大套流程下來(lái)，我用1美元的成本，換來(lái)了更高質(zhì)量的回答。這說(shuō)明了兩點(diǎn)：
第一，OpenAI的Deep Research真的是貴有貴的道理。你看剛才那個(gè)思考和搜集的過(guò)程就知道，太費(fèi)Token了。OpenAI那邊肯定更復(fù)雜。
第二，MCP真的有用。我可以給你們看看對(duì)比。我把Sequential Thinking拿掉，只留聯(lián)網(wǎng)搜索。同樣的問(wèn)題，模型給出的答案簡(jiǎn)單許多。
這個(gè)就是我最近一直在推MCP的原因。那么，我們要去哪里找MCP？找到之后又怎么使用呢？本期視頻，我給大家做一個(gè)詳細(xì)解答。
哈嘍大家好，歡迎來(lái)到我的頻道。謙虛地說(shuō)啊，我是國(guó)內(nèi)少數(shù)幾個(gè)能把關(guān)于AI的Why和How講明白的博主。我提供的東西比教程更值錢(qián)。記得點(diǎn)一波關(guān)注。如果想鏈接我，就來(lái)newtype社群。已經(jīng)超過(guò)1000人付費(fèi)加入啦！
回到今天的主題：MCP實(shí)用指南。
咱們先說(shuō)第一個(gè)問(wèn)題：MCP哪里找？
如果你想用現(xiàn)成的MCP的話(huà)，那么，MCP導(dǎo)航網(wǎng)站就是你的首選。在這個(gè)領(lǐng)域，目前排名第一的，就是MCP.so。
MCP.so是國(guó)內(nèi)明星開(kāi)發(fā)者idoubi的項(xiàng)目。他之前做了好多項(xiàng)目，比如AI搜索引擎ThinkAny。我上期視頻說(shuō)，有人已經(jīng)開(kāi)始做MCP基礎(chǔ)設(shè)施，指的就是他。
在MCP.so，已經(jīng)有超過(guò)3000個(gè)服務(wù)器被收錄。其實(shí)，它的核心競(jìng)爭(zhēng)力不是導(dǎo)航——導(dǎo)航誰(shuí)都能做，技術(shù)含量不高，它的核心競(jìng)爭(zhēng)力是MCP Server Hosting。
對(duì)咱們用戶(hù)來(lái)說(shuō)，面對(duì)這么多服務(wù)器，該怎么挑呢？我建議，有這三種類(lèi)型的服務(wù)器大家可以留意一下：
第一，搜索相關(guān)的。比如，Perplexity、Tavily都是搜索。Fetch、Firecrawl都是爬蟲(chóng)。
第二，數(shù)據(jù)相關(guān)的。比如，F(xiàn)ilesystem能讓模型調(diào)用本地文件，GitHub能讓模型接入代碼倉(cāng)庫(kù)。
第三，工具相關(guān)的。比如，Blender、Figma、Slack這些，你看名字就知道是跟什么應(yīng)用打通了。
OK，現(xiàn)在大家知道去哪找，以及怎么挑MCP了。那么，如何接入、使用？
這個(gè)其實(shí)很好理解。你想嘛，既然它叫“服務(wù)器”，那么，這個(gè)服務(wù)器放在哪里，就決定了通信方式。
如果放在本地，跑在你自己的機(jī)子上，就用stdio；如果是跑在云端，比如MCP.so上邊，就用SSE。
stdio就是標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出流，通常用于本地通信。比如，Cursor、Claude、ChatWise之類(lèi)的MCP客戶(hù)端跟跑在同一臺(tái)機(jī)子上的MCP服務(wù)器之間，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)輸入（stdin）和標(biāo)準(zhǔn)輸出（stdout）進(jìn)行通信。
SSE則是一種基于HTTP的遠(yuǎn)程通信方式。MCP服務(wù)器遠(yuǎn)程托管。你本地的客戶(hù)端通過(guò)SSE實(shí)現(xiàn)跨機(jī)器通信。
不太理解也沒(méi)關(guān)系。我給你們看看實(shí)際的樣子。
以ChatWise為例。在設(shè)置里的“工具”頁(yè)面，點(diǎn)左下角的加號(hào)按鈕，可以添加MCP服務(wù)器。在“類(lèi)型”中，咱們可以選擇stdio和SSE兩種通信方式。
比如Sequential thinking，我是用stdio的方式。命令中的這一串其實(shí)就是GitHub上要求寫(xiě)的參數(shù)。因?yàn)樗恍枰狝PI Key之類(lèi)的東西，所以下邊的環(huán)境變量就空著。
對(duì)于一些需要填寫(xiě)環(huán)境變量的MCP，比如Tavily，那就把API Key填進(jìn)去。點(diǎn)擊“查看工具”，ChatWise會(huì)嘗試連接，然后把這個(gè)MCP下所有的工具都列出來(lái)。
那么，SSE是什么樣的呢？
比如Firecrawl，我就是用SSE的方式。這個(gè)就簡(jiǎn)單多了，只需要把鏈接填進(jìn)去。那么，鏈接哪來(lái)的？
還記得我剛才說(shuō)的嗎？如果MCP服務(wù)器跑在云端，那就通過(guò)SSE的方式連接。MCP.so就提供了這樣的云端服務(wù)。
來(lái)到這個(gè)網(wǎng)站的Firecrawl頁(yè)面，在右邊填入你的API Key，點(diǎn)擊“Connect”，它就會(huì)生成一個(gè)專(zhuān)屬的鏈接。把這個(gè)鏈接復(fù)制下來(lái)，貼到ChatWise里邊就搞定。
所以，你可以簡(jiǎn)單粗暴地這么理解：
如果MCP服務(wù)器跑在你自己的機(jī)子上，那么，參數(shù)和環(huán)境變量都得你自己填寫(xiě)。你就按照GitHub的要求，做一點(diǎn)點(diǎn)修改就可以。
如果MCP服務(wù)器跑在像MCP.so這樣的云端服務(wù)器上，那么，你提供API Key，它給你鏈接，然后完成配置。
這里有一點(diǎn)我需要再?gòu)?qiáng)調(diào)：MCP服務(wù)器跑在本地，不代表它不能聯(lián)網(wǎng)。
比如Tavily，我選擇本地運(yùn)行。我的MCP客戶(hù)端——也就是ChatWise，通過(guò)stdio跟Tavily MCP服務(wù)器進(jìn)行本地通信。然后，Tavily MCP服務(wù)器通過(guò)HTTP請(qǐng)求，調(diào)用遠(yuǎn)程的Tavily API，完成搜索。
所以，我來(lái)總結(jié)一下：
找MCP服務(wù)器，去MCP.so。然后，你選擇要不要本地運(yùn)行。要的話(huà)，點(diǎn)右邊的按鈕，去到項(xiàng)目的GitHub頁(yè)面，看看要填什么參數(shù)和環(huán)境變量。不要的話(huà)，就把MCP.so的鏈接填到你的客戶(hù)端設(shè)置里。
看完視頻，我建議大家親手試一下。就挑Tavily和Filesystem這兩個(gè)項(xiàng)目。Tavily用SSE，F(xiàn)ilesystem用stdio。把這兩個(gè)跑通了，你就知道MCP怎么玩了。你的AI生產(chǎn)力絕對(duì)會(huì)有顯著提升。
暫無(wú)評(píng)論，快來(lái)評(píng)論吧!