主要观点总结
本文介绍了概念MCP（Model Context Protocol）在AI开发工作流中的神经接口作用，它让大模型能直接调用本地工具链。文章详述了MCP的定义、功能、工作流程及几个推荐的MCP服务，包括Sequential Thinking、Server Memory、Fetch、Play Wright和Puppeteer的核心能力、配置流程、调用方式和使用场景。此外，文章还提到了奇舞团的相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 概念MCP的定义和作用
MCP是AI开发工作流中的神经接口，通过标准化协议连接大模型和本地工具链，提升模型的功能性和可扩展性。
关键观点2: MCP推荐服务的介绍
文章推荐了四种MCP服务：Sequential Thinking、Server Memory、Fetch和Play Wright及Puppeteer，每种服务都有其核心能力和适用场景。
关键观点3: 配置和使用方法
文章给出了各种服务的配置流程、调用方式及示例，同时提供了使用场景示例。
关键观点4: 奇舞团的介绍
文章最后介绍了奇舞团作为360集团最大的大前端团队，其人才培养、发展方向和培训课程等信息。
文章预览
本文作者系360奇舞团前端开发工程师 ▎概念 MCP（Model Context Protocol）是 AI 开发工作流中的「神经接口」，通过标准化协议让大模型直接调用本地工具链。MCP 通过定义统一的接口，使 AI 应用能够安全、灵活地访问和操作本地及远程数据资源，提升模型的功能性和可扩展性。它遵循客户端 - 服务器架构，主要包含 MCP 主机、MCP 客户端、MCP 服务器、本地资源和远程资源等核心概念。其工作流程是 MCP 客户端先从 MCP 服务器获取可用工具列表，若需使用工具则通过 MCP 服务器执行相应调用，最后 LLM 基于所有信息生成自然语言响应。 ▎MCP推荐 1. Sequential Thinking 核心能力 ： 能够将复杂的问题拆分成一个个可管理的小步骤，让 AI 可以逐步进行分析和处理。例如，在处理一个复杂的编程任务时，它会把任务分解为多个子任务，如先确定算法框架，再处理数据输
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