和 AI 搭档的每一天，我都离不开这些 MCP 工具

ChatGPT Image 2025年7月10日 20_19_52

AI 工具的发展可谓日新月异，相信很多人都已经尝试过各类 AI 编程工具了。这些工具的出现，让即便从未接触过编程的用户，也能快速创建出属于自己的网站和应用程序。

如果你像我一样，每天都与 Cursor、Claude 或 GitHub Copilot 这样的 AI 编程助手并肩作战，那么接下来的场景对你来说一定再熟悉不过了：

AI 时而像个天才，轻松帮你写出复杂而精妙的算法；时而却又像个健忘的实习生，满怀自信地提供过时的库函数用法，甚至凭空“幻觉”出一个根本不存在的 API。

于是，我经常发现自己陷入了一个令人哭笑不得的循环：不断地将最新的官方文档、API 规范、详细的文件结构反复复制粘贴到聊天窗口里，只为给这个强大的“大脑”补充它急需的“短期记忆”和“项目感官”。

相信这也是很多人使用 AI 编程工具时经常面临的痛点。那么，今天我们就来探讨一下，如何通过 MCP 技术来提升 AI 编程工具的能力。如今，主流的 AI 编程助手纷纷开始支持 MCP 集成，配置简单，开箱即用，比如下图所示的 Cursor 配置界面。

在此之前,若是你还不太了解MCP,可以看一下我以前写的一篇自学教程

https://mp.weixin.qq.com/s/IHufQZA48rB_cevl0bdWcw

今天，我想聊点更实在的：在日常开发中，我们到底该用哪些 MCP 服务？它们又是如何实实在在改变我的工作流的？

下面这张表，是我正在使用的一些MCP服务,推荐给大家!

MCP服务器名称	核心功能	我的使用场景
`apifox-mcp-server`	让AI直接读取Apifox中的API文档，杜绝猜测	帮助我们对接任何内外部 API，特别是企业微信、飞书这类。
`context7`	为AI提供最新的库和框架文档，避免过时代码	写 Next.js、React 或其他快速迭代的前端项目。
`sequential-thinking`	引导AI进行结构化的、分步骤的复杂问题思考	规划复杂算法、重构老代码或设计新模块。
`playwright`	賦予AI自动化操作和测试网页的能力	编写端到端测试、网页内容抓取、自动化UI操作
`shrimp-task-manager`	AI的项目管理系统，进行任务规划、分析和反思	管理复杂的开发任务，实现从需求到代码的全流程
`mcp-deepwiki`	帮助AI快速理解任何GitHub仓库的结构和文档	新人上手项目、理解陌生代码库或进行代码审计
`edgeone-pages-mcp`	让AI一键将静态内容部署到腾讯云EdgeOne	快速发布和迭代静态网站、Demo页面或文档

apifox-mcp-server

最近我在写一个订阅管理平台，需要接入企业微信做消息通知。按照老办法，我得一边开着企业微信的开发者文档，一边开着代码编辑器，手动查找、核对、编写 API 调用代码，极其繁琐。

apifox-mcp-server 完美解决了这个问题。它能让我的 AI 助手直接访问并“读懂”我存放在 Apifox 项目里的 OpenAPI 规范。这意味着 AI 获取的不再是我投喂的、模糊的文本描述，而是完全结构化、机器可读的 API“蓝图”。

我是这么做的：

第一步：在 Apifox 中准备 API 文档

我先把企业微信的应用消息 API 在 Apifox 里整理好（如果你用的 API 在 Apifox 广场有，直接克隆就行）。

第二步：开启 MCP 服务并获取配置

注意： 确保你的 Apifox 版本不低于 2.7.2。

在 Apifox 项目里，依次点击【分享文档】->【发布文档站】->【AI 功能】，然后打开“开启 MCP 服务”的开关。

访问在线文档的接口时，页面将显示「AI 编程（使用 MCP）」按钮。

点击后，Apifox 会生成一段 JSON 配置。这份配置里包含了 MCP 服务的地址和你的项目 ID。

第三步：配置到 Cursor（或其他开发工具）

我把这段 JSON 复制到我的 Cursor 编辑器的MCP配置文件里。关键的一步是，要把配置里的 ACCESS_TOKEN 替换成我自己的 Apifox 个人访问令牌。这个令牌可以在 Apifox 的【个人设置】->【访问令牌】里生成。

注意: 每个需要 AI 感知的 Apifox 项目，都需要这样单独配置一份 MCP。

实战：让 AI 实现企业微信消息发送

配置完成后，我们测试一下让AI去获取企业微信API,如下图

提问： “请帮我实现一个功能，调用企业微信的‘发送应用消息’接口，发送一个文本卡片消息。”
AI 的行动： 我能清楚地看到，AI 并没有开始“瞎猜”，而是立刻调用了 apifox-mcp-server，去查询我配置好的企业微信项目里，关于 message/send 这个端点的 OpenAPI 规范。
AI 的“知识”： AI 瞬间就掌握了所有关键信息：请求方法是 POST，请求头里必须带 Authorization，还有发送文本卡片消息所需要的、精确到每一个层级的 JSON 结构，比如 touser, msgtype, agentid 和那个复杂的 textcard 对象。
AI 的产出： 它直接给我生成了一段完美可用的代码。URL、请求头、数据结构都准确无误，甚至还带了错误处理。整个过程，我再也不用去查文档了，因为 AI 已经替我“看”过了。

前端开发与部署的效率神器

`context7`

在开发过程中,框架和库迭代太快,加上AI的知识库并不是实时更新的,就会导致在编写代码时,出现很多问题,。只要我在提问时加上 use context7，它就会自动识别我问的是哪个库，然后把最新版本的官方文档片段喂给 AI。这感觉就像是给了 AI 一份实时更新的技术文档订阅，而不是一本落满灰尘的旧书。

`playwright`

这个 MCP 简直是前端测试的福音。它能赋予 AI 直接控制真实浏览器的能力。它的工作方式很聪明，是通过分析页面的可访问性树（一种结构化表示）来操作页面，而不是靠识别截图，所以速度更快、更可靠。我最常用的功能就是用自然语言描述一个测试场景，比如：“用 Playwright 给我的登录流程写一个端到端测试”，AI 就会调用 browser_generate_playwright_test 工具，自动生成测试脚本。

`edgeone-pages-mcp-server`

有时候我写了个静态小工具或是一个 Demo 页面，想快速分享给别人看。这个 MCP 工具就派上用场了。我只需要让 AI 把生成的 HTML、CSS、JS 文件打包，然后用这个 MCP 一键部署到腾讯云的 EdgeOne Pages 服务上。几秒钟后，我就能拿到一个公开的 URL。我个人的备案信息主页就是这么部署的，非常方便。

历史文章: https://mp.weixin.qq.com/s/c9omQ-2-MLLt70HCb8RA0A

更聪明的思考与认知

`sequential-thinking`

当我需要 AI 解决一个复杂问题时，直接让它“解决”往往会得到一个逻辑跳跃的答案。sequential-thinking 就像是强迫 AI 在解题前，必须先写出详细的“解题步骤”。我能看到它一步步地分解问题、思考逻辑，甚至自我修正。这个过程让最终产出的代码质量和可靠性大大提升。

`mcp-deepwiki`

DeepWiki网址: https://deepwiki.com

这是一个非官方的 Deepwiki MCP 服务器

它通过 MCP 获取 Deepwiki URL，抓取所有相关页面，将它们转换为 Markdown，并逐页返回一个文档我只需要让 AI 调用这个mcp，就能快速了解整个项目的架构和核心模块。我甚至可以直接问：“这个项目是用什么状态管理库的？”，AI 就能快速给出答案。

`shrimp-task-manager`

如果说 sequential-thinking 是解决单个问题的思考工具，那 shrimp-task-manager 就是一个更高维度的项目管理框架。它提供了一整套工具，如 plan_task（规划任务）、analyze_task（分析需求）、split_tasks（拆分任务）。这让 AI 能像一个真正的项目经理一样，从一个模糊的需求开始，进行技术分析，制定开发计划，再把计划分解成可执行的子任务。

总结

单个 MCP 工具已经很强大了，但把它们串起来，才能真正发挥出“自动化”的威力。你可以在一个项目中这样提问!

第 1 步：用 shrimp-task-manager 规划

第 2 步：用 apifox-mcp-server 完成 API 对接

第 3 步：前后端代码实现（context7 辅助）

第 4 步：用 playwright 自动化测试

第 5 步: 使用edgeone-pages-mcp-server进行部署

总之,就是要善于利用工具来更好的完成我们的需求!它让我们能真正专注于架构设计、复杂逻辑和用户体验这些更具创造性的工作。

去哪里寻找更多宝藏 MCP？

我介绍的这些只是冰山一角。想发现更多好用的 MCP，可以去下面这些地方逛逛：

官方与精选： 官方的 modelcontextprotocol/servers GitHub 仓库和社区维护的 wong2/awesome-mcp-servers 列表是我的首选。
社区中心： OpenTools、MCP.so 这类平台提供了可搜索的目录。
交流社区： Reddit 的 /r/mcp 板块和官方 Discord 服务器总能发现一些前沿的项目。

另外，GitHub MCP 和 Filesystem MCP 这两个服务器，我建议是必备安装的，它们是 AI 操作代码和本地文件的基础。