$ man context-wiki/mcp-servers

Model Context Protocol 是连接你的 AI 代理和生产工具的桥梁。没有 MCP，Claude 是盲的。它能读仓库里的文件和运行终端命令，但它看不到 Slack 消息、拉不到 HeyReach 的营销数据、也推送不了草稿到 Substack。它被困在代码编辑器里。有了 MCP，Claude 就有了双手。每个 MCP 服务器把 Claude 连接到一个外部工具，并暴露一组代理可以执行的操作。读取 Slack 频道。从 HeyReach 导出线索。在 Substack 创建草稿。部署到 Vercel。MCP 把 Claude 从编码助手变成了操作系统。

模式

Slack MCP：读取频道、发送消息、搜索消息历史。当我运行 /slacksync 时，Claude 读取合作伙伴的 Slack 频道并提取行动项、决策和交付物。 HeyReach MCP：导出线索、追踪连接、拉取营销活动统计数据。当我运行 /heyreach-export 时，Claude 拉取已接受和未接受的连接并生成 CSV 文件。 Substack MCP：推送草稿文章。当我运行 /finalsubstack 时，Claude 格式化内容并直接在 Substack 创建草稿。 Browserbase MCP：用于 LinkedIn 调研的浏览器自动化。Claude 访问 LinkedIn 个人页面，提取近期帖子，并生成个性化切入点。 Vercel MCP：部署、检查构建日志、监控部署状态。/deploy 技能使用它在推送后确认站点已上线。

代码

MCP 服务器在你的 Cursor 设置或 Claude Code 配置中配置。每个服务器需要：一个名称（代理引用它的方式）、一个启动服务器的命令（通常是 npx 或 node）、以及任何认证令牌（API 密钥、OAuth 令牌）。 服务器在你启动会话时启动，在后台运行。代理会看到服务器的工具作为其工具列表中的可用操作。你不直接调用 MCP。你使用触发 MCP 操作的技能或提示。代理处理实际的 API 调用。 安装通常只需一个配置块加一个 API 密钥。/addmcp 技能为常用服务器自动化了这个过程。你输入 /addmcp slack，它就研究服务器、添加配置并验证连接。

专业技巧

在有 MCP 之前，我的工作流是：打开 Claude，写内容，复制，切换到 Substack，粘贴，排版，发布。有了 MCP：/finalsubstack 草稿就出现在 Substack 里了。在有 MCP 之前：手动导出 HeyReach 数据，下载 CSV，用 Sheets 打开，筛选。有了 MCP：/heyreach-export accepted，CSV 文件就在我的仓库里生成了。 每一个 AI 输出和生产操作之间的手动步骤都是摩擦。MCP 消除了这种摩擦。代理在一步之内从生成输出到执行操作。这就是 AI 作为工具和 AI 作为操作者之间的区别。

反模式

MCP 服务器出故障的原因是可预测的。认证过期：API 令牌有有效期。如果服务器突然不工作了，先检查令牌。速率限制：调用外部 API 太频繁。在调用之间添加延迟或减少批次大小。服务器启动失败：配置中的命令不对，或者缺少依赖。检查配置路径并手动运行命令看报什么错。 最大的反模式是添加你不用的 MCP 服务器。每个服务器都增加启动时间和上下文消耗。只安装你在工作流中实际使用的。五个专注的 MCP 服务器胜过十五个闲置的。