MCP
这周我体验了大量的 MCP 服务器，mcp.so 和 cursor.dir 这两个网站上有很多使用案例，我觉得现在对它热情最高的群体还是专业用户、有编程基础的用户。对于普通用户，使用起来有点复杂，而且使用过程中会遇到比较多的“黑箱”问题，你只能去 GitHub 上提 issue。
Resources/Tools/Sampling/Prompt 是 MCP 的四个核心模块，但现在大多数工具都支持 Tools 调用，其他模块的支持程度还不够高。Claude Desktop 客户端对 MCP 的支持程度是最高的。其它客户端可以看下宝玉老师的总结：
其次，分享一下我的 MCP 开发体验，我写了两个小工具，都是用 Node.js 写的：
- 获取 DeepSeek 和 Moonshot 的余额
- 借助 aktools 分析个股走势（开发中）
DeepSeek 和 Moonshot 余额查询：这个工具其实就是通过 axios 来调用官方接口，代码量不到 50 行。
aktools 分析个股走势：这个工具是通过 aktools 提供的 API 来获取数据，借助 AI 简单分析股票走势。
开发过程倒是挺丝滑，官方提供了 TypeScript、Python、Java 等 SDK。而且因为都是通过本地调用，也暂时不用考虑鉴权和安全问题，同时还有 inspector 可视化调试工具，能很方便地查看 MCP 的调用情况。不过有一个问题比较困扰我，就是 tools 的入参，比如说股票代码应该是 6 位数字代码，但 AI 有时候会画蛇添足地加上前缀或后缀，比如如 SH.600000 或 600000.SH，这就导致了调用失败，还有日期格式的入参问题，所以我只能在代码里加上注释，不知道有没有更优雅的解决方案：
server.tool(
"stock_zh_a_hist",
`获取个股历史行情数据
- symbol: 6 位股票代码
- start_date: 开始日期，格式为 YYYYMMDD
- end_date: 结束日期，格式为 YYYYMMDD
`,
{ symbol: z.string(), start_date: z.string(), end_date: z.string() },
async ({ symbol, start_date, end_date }) => {
// 这里是调用 aktools 的代码
return {
content: [{ type: "text", text: '...' }],
}
}
);技术速递
- 4 段超神提示词解锁 Claude 3.7 能力上限——很有用的 prompts，配合 Claude3.7 代码能力直接帮你生成网页
- MCPs——大量 MCP 工具，总能找到你想要的
- mcp.so——同样是 MCP 工具，有些还支持 SSE 协议
我试用了几个，可能对普通用户来说比较实用：
- Time——提供时间和时区功能，可以为大模型提供获取当前时间和时区时间转换的能力
- Fetch——获取网页内容并转换为大模型可读的格式。你可以用它来获取任意网页的内容，然后让大模型分析、总结、提取信息等。例如我会让它获取软件的更新日志
- Brave Search——为大模型提供搜索引擎的能力，可以用来获取最新的信息和数据。不过需要注意的是需要提供 API，并且有使用限制
- Memory——为大模型提供记忆能力，可以让大模型记住你和它的对话内容，并在下次对话中使用。
本周阅读
《伟大的博弈》——约翰·S·戈登——⭐⭐⭐⭐⭐
这周把这本书读完了，非常推荐给大家，美股的起起落落都在这本书里。我很喜欢书里的一段话：
尽管有数不清的海难，人类依然扬帆出海，同样的道理，尽管有无数次金融危机，人们依然会进入这个市场，辛勤地买低卖高，怀着对美好未来的憧憬，将手里的资金投入到股市，去参与这场伟大的博弈。
在市场上没有永远的赢家和输家，也没有永远的牛市和熊市，但是市场上不缺乏参与者，参与博弈的也不止投机者和投资者，还有市场和政府，还有每一个参与者和自己的博弈。“理性思考，不跟随”应该是我遵循的原则之一。
本周行情
上证指数跌幅 1.6%，继上周突破 3400 点后，周三最高 3439.05，周四周五回调，尤其是“黑色星期五”直接暴跌 1.29%，收于 3364.83。我上周说本周是个震荡周，上证 3400 点是一个坎儿，“政策市”下，没有什么利好消息的话，想要突破并维持在 3400 点以上的概率不大；如果下周继续下跌的话，我感觉“春季行情”就要结束了。
美股方面，纳斯达克微涨 0.17%，我感觉美股是不是处在“高位熊市”的状态啊？如果下周继续下跌，我就调整定投策略，4 月份再逐步加仓吧。
结语
体验了两周 MCP，我感觉并不如想象中的美好，目前还是专业用户的玩具，距离生产力工具还有一定的距离。如果再完善一下生态，大模型的上下文能力、记忆能力、工具能力都能提升到一个新的高度，那 MCP 可能会成为一个真正的生产力工具。
附
Twitter 上还有一个帖子，我觉得对了解 MCP 非常有帮助：
这周还和老婆一起看了几集电视剧《似锦》。以下仅代表我的个人观点：
讲的大概是一个重生复仇的爽剧，上一世被公主陷害，拆散了和男主的感情，重生后女主尽量避免受到伤害，但是公主依然没有放过他们，所以走上了复仇之路。
- 服化道在线，但剧本对白让人总感觉有点出戏
- 剧情无语，什么时候“重生”能退出国内剧坛啊，千篇一律的剧情实在提不起兴趣
- 演员演技，男主演技有一种无法名说的尬，像个傻子，不如“二牛”的演技；女主稍微好一点，但是很白，角色立不住