我最爱用的5个MCP推荐

在使用AI助手进行日常工作的过程中，我发现MCP工具极大地提高了我的效率和创造力。今天，我想和大家分享我最常用的5个MCP工具，它们分别是Google搜索、网页抓取、顺序思维、文件系统操作和Mermaid图表生成器。这些工具不仅让我的工作流程更加顺畅，也使得AI助手能够更好地满足我的需求。

1. Google搜索 (google-search)

在信息爆炸的时代，快速获取准确信息是提高工作效率的关键。Google搜索MCP允许AI助手直接从互联网获取最新、最相关的信息，这对于需要实时数据或特定知识的场景非常有用。

使用场景：

• 查询最新的行业动态和新闻
• 获取特定问题的解决方案
• 查找开源项目或技术文档
• 核实事实或数据

每当我需要确认某个信息或者了解某个领域的最新发展，我都会让AI助手使用Google搜索功能，它能够提供比AI模型训练数据更新的信息，让我的决策更有依据。

配置：

"google-search": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "g-search-mcp"
        ]
      }

2. 网页抓取 (fetch)

有时候，仅仅获得搜索结果是不够的，我们需要深入了解特定网页的详细内容。Fetch MCP可以抓取并分析整个网页的内容，让AI助手能够基于完整的文章或文档提供见解。

使用场景：

• 分析完整的技术文档
• 获取并总结长篇文章
• 提取特定网站的数据
• 分析竞争对手的产品说明

我经常使用fetch来抓取技术博客或教程的内容，然后让AI助手为我总结关键点或者解释复杂概念，这样我可以更快地吸收知识。

配置：

 "fetch": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "fetch-mcp"
        ]
      }

3. 顺序思维 (sequential-thinking)

解决复杂问题需要有条理、系统的思考过程。Sequential-thinking MCP允许AI助手像人类一样，一步一步地分析问题，展示思考过程，并最终得出结论。

使用场景：

• 解决多步骤的编程问题
• 分析复杂的业务场景
• 进行详细的规划与设计
• 处理需要逻辑推理的问题

当我面对复杂的问题时，我会要求AI使用顺序思维，这样我可以跟踪它的思考过程，理解问题的本质，并且在需要时纠正思路，最终得到更加准确和有价值的解决方案。

配置：

 "sequential-thinking": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
        ]
      }

4. 文件系统操作 (filesystem)

在日常工作中，管理和操作本地文件是不可避免的任务。Filesystem MCP使AI助手能够读取、写入和管理本地文件，大大简化了文件处理流程。

使用场景：

• 创建和编辑文档
• 读取并分析本地文件
• 批量处理多个文件
• 整理和归类文件

我经常使用filesystem来帮助我创建项目文档、整理研究笔记或者处理数据文件。它让AI助手能够直接在我的文件系统中工作，省去了复制粘贴的繁琐步骤。为了安全考虑，需要指定一个文件目录，限制MCP的操作权限。我的目录是/Users/fileMCP/，这里可以自定义设置。

配置：

"filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/fileMCP/"
      ]
    }

5. Mermaid图表生成器 (mermaid-mcp-server)

"一图胜千言"，在表达复杂概念或关系时，图表往往比文字更加直观有效。Mermaid MCP允许AI助手生成各种图表，包括流程图、序列图、类图等，帮助我更好地表达和理解复杂信息。

使用场景：

• 创建项目流程图
• 设计系统架构图
• 可视化数据关系
• 制作思维导图

在规划项目或者解释复杂系统时，我会要求AI使用Mermaid生成图表，这不仅让我的思路更清晰，也帮助团队成员更快地理解我的想法。

配置：

"mermaid-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@peng-shawn/mermaid-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "contentImageSupported": "false",
        "defaultImageFolder": "/Users/fileMCP/images"
      }
    }

总结

这五个MCP工具极大地扩展了AI助手的能力边界，让它不再仅仅是一个对话框，而是成为了我工作中强大的助手。通过组合使用这些工具，AI助手可以帮助我完成更加复杂的任务，提高工作效率，创造更多价值。

如果你也在使用AI助手，强烈推荐尝试这些MCP工具，它们绝对会让你的AI使用体验提升到一个新的水平！

提示

个人使用中发现，对MCP支持最好的模型是Claude-3.7-sonnet