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newtype · MCP 协议与生态实战

黄益贺 2025-03 → 2026-05 关于 MCP 的全量观察。基础概念 / 老黄自己做的 MCP / 常用 MCP 清单 / 配置排错 / DOS → Win95 演化预测 / 上下文工程 vs 提示词工程 / Skill + MCP 配合 / 巴菲特复刻 SOP

资料来源：Newtype · 本站发布：2026-09-26 · 笔记更新：2026-05-16

MCP 协议工具集成Agent 工作流

黄益贺 2025-03 至 2026-05 关于 Model Context Protocol(MCP) 的全量帖子整理。从最早的"MCP 比 GUI Agent 更主流"判断,到 2026 自己做产品 newtype OS 集成 MCP 生态的完整路径。

何时打开:

  • 你听说 MCP 但不知道为啥要用 / 跟 Function Calling 啥区别
  • 你想做 MCP server 但不知道从哪开始
  • 你装了 MCP 但调不通(npx / smithery / Cursor 红灯)
  • 你想理解 MCP / Skill / Sub-agents 的关系
  • 你想看 Agent 生态演化预测(DOS → Win95 → 互联网爆发)

0. MCP 是什么(为啥老黄看好它)

MCP = Model Context Protocol(Anthropic 推出)= 中间层协议,让 LLM 通过统一接口调用各种外部工具/数据源。

老黄的判断(2025-03 帖 1047):

"MCP 这种中间层协议方法肯定是主流。成本低,灵活性高。 Claude 搭配 MCP 已经能完成不少工作了。"

为啥不选 GUI Agent(Computer Use / Browser Use):

  • GUI Agent 让 AI 操作给人用的界面 → 效率低、成本高、易错
  • MCP 让 AI 通过协议调用 → 标准化、可组合、可审计

详见 newtype · Agent 架构与多 Agent 编排 §3 Agent Native 协议预测。

1. MCP 生态的 DOS → Win95 → 互联网爆发演化(2025-04 帖 1170)

老黄 2025-04 给整个 Agent 生态画的时间线:

阶段 时间 特征
DOS 时代(当前) 2025-04 当时 LLM 通过 MCP 进化成 Agent,需要用户手动配置,MCP Servers 数量少,Tools 有限
Win95 时代(下个阶段) 2025-末 ~ 2026 用户不再接触 MCP,跟 LLM 打包成 Agent。该有的功能体验基本成型。开始出现 Agent 互联互通(类似拨号上网)
2000 年互联网爆发 A2A + Agentic Web 之后 一派欣欣向荣

关键预测:

  • 当前用户配置 MCP 的痛苦是临时的,未来会被打包好
  • 这个演化路径反过来给做产品的人指示:重点不是把 MCP 配置做得多易用,而是把 MCP 能力打包进 Agent

何时用:

  • 听到"MCP 用户体验差"的吐槽时,认清这是 DOS 时代特征,不是协议本身的问题
  • 评估 MCP 产品方向时,问"我是在做 DOS 时代的工具,还是在为 Win95 时代铺路?"

2. 老黄自己做的 MCP

2.1 Obsidian MCP(2025-03 → 2025-07 持续迭代)

GitHub: github.com/newtype-01/obsidian-mcp

功能:

  • 读取 / 创建 / 编辑 Obsidian 笔记
  • 后期加 auto_backlink_vault tool — 自动添加反向链接(50 个笔记/批,AI 处理)

部署方式三选一:

  1. DXT 文件(Claude 桌面版,最简)
  2. 远程安装: npm 包 + npx 运行
  3. 本地安装: npm install 然后 npx

怎么开发的: 用 Cline 写代码,老黄只下达需求。README + gitignore 都是 Cursor 写的。

老黄推荐学习思路(2025-07 帖 1531): 想配 MCP 但搞不定?把 Obsidian MCP 的 GitHub 链接给 Cursor,让它解释 npm 包是啥 / npx 是啥 / install 是啥 / 为啥 install 后命令就变成项目名了。把这些搞明白后,任何 MCP 项目都知道怎么装。

Reddit 营销(2025-07 帖 1460): 在 r/ObsidianMD 发帖宣传,浏览 5K+,点赞 36,老外认真问问题,老黄用 Gemini 帮认真回。

2.2 Replicate Flux MCP

调用 Replicate 平台上的 Flux 模型生图。老黄自己用 Cline 开发的第二个 MCP。

2025-08 Replicate 出官方 MCP(帖 1613)后,老黄项目被官方版替代。

2.3 Prompt House MCP

详见 newtype · Vibe Coding 独立产品实战 §2-3。核心:Prompt House 本身就是 MCP server,客户端通过 MCP 调用里面存的 Prompt(两次 Tool Call:列表 + 内容)。

3. 常用 MCP 清单(老黄实战推荐)

默认安装类

MCP 干嘛 备注
Sequential Thinking 让 LLM 做深度思考(拆任务、迭代) 老黄"默认会安装和保留的 MCP"(帖 1294, 1435)
Tavily 网页搜索(免费额度足) 替代了 Claude 自带搜索的弱点
Obsidian MCP 自家做的笔记库读写 见 §2.1
Prompt House MCP Prompt 存储 + 调用 见 §2.3

知识库/记忆类

MCP 干嘛
Milvus + 向量数据库(帖 1083) 本地 RAG。把文档存进去 + 向量化,任何客户端通过 MCP 接入
OpenMemory MCP(帖 1338, 1355) 文本记忆 + 向量存储,不同客户端共享同一记忆库
NotebookLM MCP(帖 2077) 第三方开源 github.com/PleasePrompto/notebooklm-mcp
context7 MCP(帖 1336) 文档检索(API 文档之类)

内容/媒体类

MCP 干嘛
n8n MCP(帖 1523, 1608) 工作流编排。Claude 生成 JSON 工作流,导入 n8n。n8n 的 MCP Server Trigger 又可以把工作流转回 MCP
Markitdown MCP(帖 1144, 2080) 微软,任何文件 → Markdown
PPT MCP supercurses/powerpoint(帖 1025) 生成 PPT。缺点:不美观,缺设计 Tool。让它做 16:9 还是出 4:3
RedNote MCP(帖 1123) 小红书。Playwright 操作浏览器,登录持久化,最多 10 条只读文字
Replicate 官方 MCP(帖 1613) Flux 等生图模型
NotebookLM MCP 在 Claude Code 里调 NotebookLM

后端类

MCP 干嘛
Supabase MCP(帖 1582, 1700) 老黄反而不用,Claude 直接知道怎么配 Supabase,要操作就给 SQL,手动贴 Editor 跑

搜索类(2026-04 帖 2694)

MCP 备注
Tavily 有免费额度
firecrawl 网页抓取
EXA newtype OS 默认带,日常够用
Perplexity MCP(帖 1975) 老黄如要特意搜什么用 Perplexity

发现源

  • mcp.so(帖 968) — idoubi 做的,有广告(帖 1326)
  • Smithery(帖 1289, 1326) — 平台连不上问题多,老黄已放弃
  • Raycast Store: Model Context Protocol Registry(帖 1212) — Raycast 自带,导入管理做得好
  • Anthropic 官方课程 deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic(帖 1255)
  • LangChain Open Agent Platform(帖 1244) — 集成 Agent + RAG + MCP

4. MCP 配置常见坑

4.1 command not found: npx(帖 1064)

原因: 没装 Node.js / NPM。 解法:

  1. 装 Node.js LTS(随附 NPM)
  2. npm install -g npm 升级 NPM 到 5.2+ 自带 NPX
  3. npx -v 验证

4.2 Cursor 添加 MCP 一直显示红色(帖 1165, 1340)

可能原因:

  • 用 smithery 终端命令配置 → smithery 本身就有连接问题(帖 1289)
  • Cursor 内置模型只有 Claude 能调 MCP(帖 1340) — 这是 Cursor 当时限制

老黄解法: 单独测试每个 MCP,看 Cursor 能否正常调用。

4.3 ChatWise 配置问题(帖 1053, 2393)

老黄态度变化: 2025 早期常推 ChatWise,2026-02 user 反馈"GitHub issue 说不常维护了" → 老黄默许。

老黄 2025-04 的 ChatWise 用法(帖 1176):

  • 常驻 4 个 MCP(截图含)
  • ChatWise 主要 2 个作用:1) 备用,别的工具挂了或限额用它 2) 尝鲜,看新模型/新 MCP 的对比

4.4 Sequential Thinking 跟模型自带 Thinking 的关系(帖 1435)

问题: 模型自带 Thinking 了,还需要 Sequential Thinking MCP 吗? 答:

  • 旗舰模型(Claude 4 / o3 / Gemini 2.5 Pro / Qwen3)的 Thinking 可以替代
  • 但 API 接入有成本 → 对不带或不开 Thinking 的模型有帮助
  • 最佳实践: 配上 Sequential Thinking 让模型自己决定。Claude 4 在 ChatWise 中表现是:开始动手前用自带 Thinking,要输出时调 Sequential Thinking

4.5 Claude 4 Sonnet 自动调 Sequential Thinking(帖 1294)

观察: Claude 4 Sonnet 在自己 Thinking 的同时也调用 Sequential Thinking MCP(之前模型不这样)。

行为对比:

  • 不像 o3 那样蒙头干
  • 不像 Gemini 2.5 Pro 那样碎碎念
  • 很有逻辑地、一步一步边做边解释,结束后回顾总结

4.6 Super Analyst Skill 跳过 MCP 调用(帖 2093)

问题: Claude CLI 最新版直接出结果,不调 Prompt House MCP。 老黄解法(AI OS 里):

  • claude.md 详细记录已配置的 MCP 和 Skills,包括使用场景、调用前提
  • Skills 部分强调要按 skill.md SOP 流程走,包括工具调用
  • 这样就一劳永逸

4.7 OpenMemory MCP 部署问题(帖 1530)

官方文档有点问题,部署不成功。老黄解法:让 Cursor 帮忙搞定。

5. MCP + n8n 的工作流闭环(2025-07 帖 1523, 1608)

关键洞察: n8n 既可以生成工作流(让 Claude 写 JSON 导入),也可以输出工作流(MCP Server Trigger 把工作流转成 MCP server,供 Claude/ChatWise 调用)。

具体配方:

Claude 生成 n8n 工作流 JSON → 导入 n8n
                                ↓
                          n8n 工作流跑通
                                ↓
                  在工作流开头加 Execute Sub-workflow
                                ↓
                  用 MCP Server Trigger 把它转成 MCP
                                ↓
                  Claude / ChatWise 再调用这个 MCP

实例: 不满意 Claude 的联网搜索 → 用 n8n 搭自己的搜索工作流(配 Model Selector 区分搜索任务)→ 通过 MCP 导回 Claude。

Why 这个组合强:

  • 闭环:生成 + 输出都在 n8n 完成
  • 模块化:每个工作流就是一个 MCP server,可以独立维护
  • 跨客户端:同一 MCP 给所有支持 MCP 的客户端用

6. MCP + Skill 的配合演化(2025-10 → 2026)

2025-10 Super Analyst Skill 引入 Sequential Thinking(帖 1906, 1912)

升级思路:

  • v1 Super Analyst 只是 12 个分析框架提示词
  • v2 Super Analyst Pro = v1 + Sequential Thinking MCP

Pro 版能力:

  • 问题分析: 自动识别复杂度 Level 1/2/3
  • 信息搜集: 根据复杂度决定关键词 + 搜索轮次,中英文并重
  • 分析框架选择: 最多挑 4 个,串行 or 并行组合

使用前提: 必须安装两个 MCP:Prompt House(12 个分析框架提示词存这)+ Sequential Thinking(深度推理)。

2025-12 Claude Code 4 大技术栈(帖 2148)

老黄给"为啥选 Claude Code 作为个人 AI 系统框架"的答案:

栈 干嘛
Skills 能力加载
MCP 工具调用
Slash commands 工作流复用
Sub-agents 多线程分工

这 4 个配齐 = 满足个人日常工作 + 效率需求。

2026-01 OpenCode 兼容 Claude Code 配置(帖 2237, 2263)

  • Skills: .claude/skills/SKILL.md 直接被 OpenCode 读取,不用迁移到 .opencode/skills/
  • Slash Commands → Custom Commands: 语法略有差异,项目级放 .opencode/commands/
  • MCP: 配置文件路径和格式不完全相同,MCP 配置 OpenCode 不能直接复用 Claude Code 的(帖 2263 老黄手动在 .opencode/mcp.json 建了一份)
  • oh-my-opencode 增强插件 → 安装后基本原生兼容 Claude Code 配置

2026-03 软件方向变(帖 2542)

软件开发的方向,正在从面向人类,变成面向 Agent。因为 Agent 操作软件的比重一定会越来越大,Agent 作为生产力主体的比重一定会越来越大。在这个趋势下,CLI、Skills、MCP、Framework 这四个技术栈值得关注。

7. 从 MCP 看个人 AI 系统设计(2025-07 帖 1495)

老黄的核心信念(他做产品的底层逻辑):

Context Matters!

"你看我已经发布的 Prompt House 和 Obsidian MCP,即将要做的插件,都是基于这个理念开发的。可以说,这些产品完全是载体,用来表达我的理念。"

MCP 是 Context Engineering 的工具:

  • Prompt House MCP → 管理 Prompt 这种 Context
  • Obsidian MCP → 管理笔记这种 Context
  • Sequential Thinking MCP → 管理推理流程这种 Context
  • Milvus / OpenMemory MCP → 管理向量记忆这种 Context

Why 这个角度有用: 给所有 MCP 一个统一解释 → 它们都在为 LLM 提供更好的 Context(信息环境),而不是提供新的"模型能力"。

8. 上下文工程 vs 提示词工程(2025-08 帖 1626)

老黄给一个关键概念演化的辨析:

提示词工程(过去 2 年) 上下文工程(2025 开始流行)
本质 单一提示中给清晰指令 / 示例 / 格式 构建整个"信息环境"让模型自主判断和推理
背景 模型推理能力不够强,只能作为被动工具 模型已具备深度思考,能担任助手甚至合作伙伴
思路 下达命令 创造环境
工具体系 Prompt 模板 MCP / n8n / Sub-agents / Model Selector / Memory(Mem0)

Why 这个区分对工具选型决定性:

  • 学 Prompt Engineering 已经被 Prompt House / 模板库替代大半
  • 学 Context Engineering(怎么组装/清洗/压缩/检索 Context)→ 长期值钱
  • MCP 是 Context Engineering 的最底层组装件

详见 newtype · Agent 架构与多 Agent 编排 §14 Context > Compute。

9. MCP 设计模式实例:复刻巴菲特投资思想(2025-11 帖 1975)

用户问: 用 LLM 复刻巴菲特投资思想,RAG 还是微调?

老黄回答(完整 SOP):

1. 拆解"巴菲特投资思想"
   ↓
   不能把书和每年的信全部丢给 AI
   要提炼:基本原则 / 价值观 / 分析框架 / 步骤
   形成一套 SOP
   这个拆解过程跟 Gemini + Deep Research 共同完成

2. 围绕 SOP 配工具(MCP)
   ↓
   搜集资料 → Perplexity MCP
   特定信息源(如 SEC)→ 特定 API

3. 定义输出规范
   ↓
   有什么参考示例

4. 全部打包进 Skill
   ↓
   能力包(提示词 + 工具调用 + 类 RAG 的参考信息)
   放 Claude Desktop / Claude Code 都可以

Why 这是 MCP + Skill 组合的代表性案例:

  • 不靠微调(成本高、不易迭代)
  • 不靠纯 RAG(只是检索,缺少分析框架)
  • 靠 SOP + MCP + Skill 组合 = 用 Context Engineering 替代模型能力

何时用: 想用 AI 复刻某个专家方法论 / 思想体系 / 思维框架时,套这个模板。

10. MCP 调用稳定性的提升手段(2025-12 帖 2093)

问题: Super Analyst Skill 在 Claude CLI 最新版会跳过 MCP 直接出结果。

老黄的"一劳永逸"方案:

claude.md 文件里详细记录:
├── 已经配置好的 MCP(每个)
│   ├── 使用场景
│   └── 调用前提
└── 已经配置好的 Skills
    ├── 强调要按 skill.md 里的 SOP 流程走
    └── 包括必须的工具调用

Why: AI 系统的可靠性不来自模型,来自清晰的元数据(claude.md 文档)。Claude / GPT 每个版本可能改变默认行为,但元数据约束不变,行为就不变。

11. 反 pattern

❌ ✅
卷 Prompt Engineering 学 Context Engineering,MCP 是底层组装件
等"完美" MCP 生态 当前是 DOS 时代 → 接受配置不易,反而是早期红利
用 smithery 配 MCP 老黄放弃了,经常连不上。直接看 mcp.so / Raycast Registry / 官方 GitHub
一上来就开发自己的 MCP 先用 Cline / Cursor 让 AI 帮你写(老黄就是这么做的)
把 MCP 当"模型外挂能力包" MCP 是 Context 工具,本质是给模型造信息环境
微调模型复刻某种思想 SOP + MCP + Skill 组合,成本低且可迭代
试图把 Claude Code 配置直接搬到 OpenCode MCP 部分不通用,需要在 .opencode/mcp.json 重新配
MCP 跳过调用就 retry 在 claude.md 里详细约束,强制走 Skill SOP
Sequential Thinking 跟模型 Thinking 二选一 配上让模型自己决定。Claude 4 已经会智能选择

12. 反向链接

主要引用: newtype 知识星球 MCP 主题相关全 83 帖(2025-03 至 2026-05),包括:

  • 老黄自己发的(占多数):962, 968, 978, 1025, 1083, 1123, 1144, 1170, 1212, 1244, 1255, 1256, 1294, 1338, 1340, 1355, 1455, 1460, 1461, 1465, 1467, 1495, 1523, 1531, 1570, 1582, 1608, 1613, 1626, 1906, 1912, 2077, 2148, 2237, 2263, 2330, 2542, 2535(部分)
  • 用户问答(显著贡献):1033, 1043, 1047, 1053, 1064, 1082, 1086, 1176, 1188, 1221, 1244, 1249, 1283, 1289, 1314, 1326, 1332, 1336, 1340, 1345, 1432, 1433, 1435, 1530, 1582, 1596, 1626, 1700, 1952, 1953, 1975, 1979, 2000, 2080, 2093, 2144, 2161, 2216, 2371, 2393, 2553, 2659, 2692, 2694, 2695

配套 wiki:

History

  • 2026-05-16 v1.0 创建 — Phase 1.1 wiki #4。基于 MCP 主题桶全量 83 帖(2025-03 至 2026-05)消化整理,无抽样。从 DOS 时代判断 / 老黄做的 MCP / 常用 MCP 清单 / 配置坑 / MCP + n8n / MCP + Skill / Context Engineering / 复刻巴菲特 SOP / 软件方向变 11 个维度组织。

来源与关联资料