Claude Code：MCP

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  9. MCP（本文）
  10. Plan 模式
  11. Skills
  12. 头脑风暴（Superpowers）
  13. Ralph Loop 全天候运行

1. MCP 是什么

官网：https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP，英文全称：Model Context Protocol

官方解释：旨在让应用程序以统一的方式为大语言模型（LLM）提供上下文信息。

通俗讲解：你可以把它理解为 AI 领域的”USB-C 接口”——它让不同的数据源、工具和 AI 模型之间的连接变得简单、标准化。

想象一下你有很多电子设备：笔记本电脑、手机、相机、移动硬盘。在过去，它们可能需要各种不同的接口（USB-A, HDMI, Micro-USB 等），非常混乱。而现在，USB-C 正在统一这一切。

1.1 实际场景举例

没有 MCP 时：

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你：帮我查一下数据库里今天的订单
Claude：我无法直接访问数据库，你需要手动查询后告诉我结果
你：😫 (打开数据库工具，写SQL，复制结果...)

有了 MCP 后：

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你：@database 查询今天的订单
Claude：已查询完成，今天共有156个订单，总金额...
[直接显示结果]
你：😊 爽！

MCP 就是让 AI”长出手脚”的协议 —— 让原本只能”动嘴”的 AI，变成能实际”动手”操作各种工具的超级助手。

2. 为什么需要 MCP

在大模型发展越来越快速的时候，怎么和周边的应用更好的结合对接使用，是面临的一个挑战。

之前最开始的形态是 function calling，但是这种方式使用起来比较复杂。并且下面提到的这些点也是需要考虑的：

  • 上下文提供方式混乱：每个应用都用自己独特的方式向 LLM 发送上下文。这导致了大量的重复开发和不兼容。
  • 模型切换成本高：想从 OpenAI 的 GPT-4 切换到 Google 的 Gemini？你可能需要重写大量与模型交互的代码。
  • 安全性与隐私：如何确保只有特定的、经过授权的上下文（例如当前打开的文件）被发送给 LLM，而不是整个文件系统？
  • 工具集成的复杂性：如何让 LLM 安全、可靠地使用你本地的工具（如代码编译器、Linter、API 客户端）？

MCP 的诞生就是为了解决这些问题。它提供了一个标准化的中间层，解耦了”应用本身”和”AI 模型”。

3. 安装 MCP

MCP 的安装方式有很多种，下面给大家全部介绍完。

3.1 方式一：命令行安装

-s 参数：表示执行配置文件的存储位置

  • user：全局粒度
  • local：项目粒度

-e 参数：设置环境变量

context7（最优推荐）

这个相信大家都知道了。能够从源头获取最新的、特定版本的文档和代码示例。

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# Mac/Linux
claude mcp add context7 -s user -- npx -y @upstash/context7-mcp@latest

# Windows
claude mcp add context7 -s user -- cmd /c npx -y @upstash/context7-mcp@latest

prompt 示例：

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使用 wot-ui 的step 重构当前效果 use context7

Github（推荐）

这个就可以做很多事情了，连接上了你的 Github，对你的所有项目都了如指掌

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claude mcp add github-server -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=YOUR_TOKEN -- npx "@modelcontextprotocol/server-github"

3.2 方式二：SSE/HTTP 远程连接

SSE 表示服务器在远程，别人已经帮你配置好，你通过客户端直接连接就行。

前面配置的有 command 的参数，都是会在本地配置的电脑启动服务的。

官网支持：https://www.anthropic.com/partners/mcp

Exa MCP（HTTP）

TNCWeQ

AI 搜索工具强烈推荐：可以理解为增强版搜索引擎。如上图所示，当提供外部链接时，Claude Code 通常会因为网站的 robots 协议限制而无法抓取内容。但通过 Exa MCP，这个问题就能够得到完美解决。

地址：https://docs.exa.ai/examples/exa-mcp

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# 格式
claude mcp add --transport http <name> <url>

# 示例
claude mcp add --transport http mcp_exa_1 https://mcp.exa.ai/mcp?exaApiKey=your-exa-api-key

3.3 方式三：JSON 配置文件

像比如 zen mcp 就推荐在项目文件下创建

zen-mcp

功能：这个就比较牛了，可以在 Claude Code 里面调用不同的大模型，就是需要你的 API-KEY。

具体操作：项目录下新建一个 .mcp.json 文件

当然这个 MCP 的作用域范围就是项目粒度的。

在 ~/.claude/.mcp.json 整个用户级别下的配置不生效。

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{
  "mcpServers": {
    "zen": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "-c",
        "exec $(which uvx || echo uvx) --from git+https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git zen-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/homebrew/bin:~/.local/bin",
        "GEMINI_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Gemini API KEY 设置页面：https://aistudio.google.com/app/apikey

当你再从 claude 进入的时候，就会提示你是否安装项目级别的 MCP

如果有错误，可以使用 –debug 进入，就可以看到错误信息

然后不懂没关系，扔给 Claude Code 就行，让他看看怎么解决。

3.4 方式四：从 Claude Desktop 导入

命令如下：

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claude mcp add-from-claude-desktop

执行的时候，就会让你选择哪些从 Claude Desktop 导入

只用空格来选择哪些需要导入的。

注意：Windows 用户一样可以配置，Claude Desktop 安装在 Windows，Claude Code 安装在 WSL 环境下。

不过，尴尬，启动的时候，会报错。

只能尝试下在 WSL 环境下安装 Claude Desktop，但是没有官方支持，只有第三方的

地址：https://github.com/aaddrick/claude-desktop-debian

有兴趣的用户可以看看尝试不同办法

另外，如何找到 Windows 上的 MCP 配置，从左上角的菜单进入设置。（一直从左下角人头像那里进入，找不到）

3.5 安装方式对比

方式 优点 缺点
命令行 简短安装 json 文件 占用本地资源，10 个服务
SSE MCP 工具是远程服务端方式 客户端
JSON 复杂方式 项目级别
Desktop 直接导入 -

4. 常用命令

4.1 命令概览

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claude mcp --help

4.2 查看 MCP 列表

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claude mcp list

4.3 查看某个 MCP 的详细配置

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claude mcp get playwright

4.4 删除某个 MCP

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claude mcp remove "playwright" -s user

4.5 查看 MCP 状态

在 Claude Code 内部执行：

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/mcp

就会显示 MCP 的状态

5. 管理工具与资源

5.1 Claudia：图形化 MCP 管理

这里说的就是可以直接界面化添加 MCP

最重要的就是 SSE，这个也是最近添加的新功能，可以直接添加可用的服务器，避免以前需要在本地启动服务端，要一堆的配置信息。

5.2 MCP 网站推荐

现在其实很多 MCP 的网站。

网址 优点 缺点
https://smithery.ai/ 时间比较早，基本都支持一键安装的 英文网站
https://mcp.so/ 收录比较多 需要自己判断优质资源
https://www.mcp-cn.com/ 中文，字节大佬开发 一键安装支持平台较少
https://www.volcengine.com/mcp-marketplace 火山引擎平台，对 Trae 等平台友好 与平台绑定性较强

剩下的基本都是去官方页面，或者 Github 上去找。一般都会找官方支持的，会比较靠谱。

6. 实战案例

6.1 案例一：连接 GitHub

安装 GitHub MCP

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claude mcp add github-server -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=YOUR_TOKEN -- npx "@modelcontextprotocol/server-github"

不过要记得分配分配 token 的时候，给一点权限。

不然就会报错如下了：

使用

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我的github仓库有哪些项目

很精准的列举了我的仓库里的项目，并未还有中文解释，以及一些备注

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githbub的gi-food-friend这个项目最近的提交有哪些

最近的提交都列举出来了，一目了然，似乎我不用去浏览器登录，然后各种点击才能看得见了。

6.2 案例二：小红书自动化

这里以打开小红书的例子来看一下，使用的就是前面提到的 playwright 的 MCP 工具

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在浏览器里打开小红书,搜索"Claude Code",按照浏览量多的前面排序，将前10的结果总结给我

这里就没有视频了，他是会打开浏览器，然后进行浏览器操作的。

可以点击原文链接查看视频里有案例介绍，这里也贴下地址：https://b23.tv/5AFobyG

搜索结果：

6.3 案例三：课堂点名器

难易程度：🌟🌟

使用 Chrome DevTools MCP 实现前端开发自动化测试。

MCP 手册：https://developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp?hl=zh-cn

https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

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# Mac/Linux
claude mcp add chrometools -s user -- npx chrome-devtools-mcp@latest

# Windows
claude mcp add chrometools -s user -- cmd /c npx chrome-devtools-mcp@latest

提示词如果不会写，可以先照抄就行

提示词是需要锻炼的能力

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我想做一个课堂点名器，或者是说叫做签到系统，需要的功能列表：
  1. 支持csv导入名单
  2. 需要记忆每次点到记录，如果是迟到也是需要记录
  3. 如果有迟到等记录需要加重点到姓名出现的概率
  4. 可以导出记录csv等，根据时间参数
  5. 使用酷炫地球3d旋转动画效果来

技术选型：目前使用html/css/javascript实现，存储使用localstorage 或者 indexedDB

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@names.csv 这是测试数据，可以使用 chrome dev tools 进行测试所有功能，保证功能都是可以正常运行，如果有错误，可以进行修复问题，然后再次验证，直到所有问题都得到解决

7. 进阶：MCP 部署（Zeabur）

地址：https://zeabur.com

国内访问地址：https://zeabur.cn

国内国际账号通用

优点：支持中文；可以添加自己的机器，然后使用部署服务

7.1 添加自己的机器

创建自己的机器要求：

  • 要求 1：机器配置至少 1 核 2G 内存
  • 要求 2：80,443,4222,6443,30000-32767 端口需要开放（防火墙放开这些端口），特别是阿里云等机器注意安全组的配置

填好信息就可以拥有自己的机器了

主要信息：IP、端口、SSH 用户（一般用 root），SSH 密钥或 SSH 密码

7.2 添加服务

MCP 配置参考文档：https://zeabur.com/docs/zh-CN/mcp

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claude mcp add zeabur -s user -e ZEABUR_TOKEN=替换为你的zeabur的token -- npx zeabur-mcp@latest
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我想把这个服务部署到我的zeabur上

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我想部署到zeabur上自己的机器，IP是xxxx

看下最后的方案：

同意后就开始部署了

部署完成后的总结

可以看到，上面的项目信息，还有最后的访问地址都给你展示了。