安裝 MCP Servers
在開始建立 VibeBlog 之前,我先設置了開發環境,安裝了幾個有用的 MCP (Model Context Protocol) servers 來提升開發效率。
🔗 快速連結
以下是本文提到的所有 MCP servers 和相關資源的快速連結,點擊即可直接訪問:
MCP 官方資源
- 🌐 MCP 官方網站 - https://modelcontextprotocol.io/
- 📦 MCP GitHub 組織 - https://github.com/modelcontextprotocol
- 🇨🇳 MCP 中文站 - https://mcpcn.com/
已安裝的 MCP Servers
-
sequential-thinking
順序思考工具(MCP 內建工具,無需額外安裝) -
chrome-devtools
🔗 Chrome DevTools Protocol 文檔
https://chromedevtools.github.io/devtools-protocol/
提供 26 個工具,用於瀏覽器調試、網路監控、性能分析等 -
context7
🔗 Context7 官方網站
https://context7.com/
用於獲取程式庫文檔和代碼範例,支持多種程式庫 -
gitmcp
🔗 MCP Servers 列表(GitHub)
https://github.com/modelcontextprotocol/servers
🔗 GitHub 官方網站
https://github.com
用於搜尋 GitHub 代碼、獲取文檔、語義搜尋等 -
awslabs.openapi-mcp-server
🔗 AWS Labs GitHub
https://github.com/awslabs
🔗 OpenAPI 官方網站
https://www.openapis.org/
⚠️ 目前有配置問題,待修復
相關技術文檔
- 🔗 Chrome DevTools Protocol 文檔 - https://chromedevtools.github.io/devtools-protocol/
- 🔗 Anthropic 官方網站 - https://www.anthropic.com/
💡 提示: 所有連結都在新分頁開啟,方便您隨時回來繼續閱讀。每個連結都顯示了完整的網址,方便您複製或分享。
什麼是 MCP?
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 於 2024 年 11 月推出的開放標準,旨在為大型語言模型(LLM)應用提供標準化接口,使其能夠連接並交互外部數據源和工具。
MCP 的核心目標是克服 LLM 應用僅依賴其訓練數據的局限性,使其能夠動態獲取所需的上下文信息,以執行更廣泛的任務。通過定義一套通用的準則和格式,MCP 使 LLM 應用可以在需要時獲取相關信息、執行操作,從而增強其功能和使用範圍。
更多關於 MCP 的資訊,可以參考:
已安裝的 MCP Servers
1. sequential-thinking
- 工具數量: 1 個工具已啟用
- 狀態: ✅ 啟用中
- 用途: 提供順序思考功能,幫助進行複雜的問題分析和解決
- 說明: 這個工具可以幫助 AI 進行結構化的思考過程,將複雜問題分解成多個步驟,逐步分析和解決。
- 相關連結:
- 這是 MCP 協議內建的思考工具,無需額外安裝
- 了解更多:MCP 官方文檔
2. chrome-devtools
- 工具數量: 26 個工具已啟用
- 狀態: ✅ 啟用中
- 用途: 強大的 Chrome 開發工具整合,可以進行瀏覽器調試、網路監控等功能
- 功能:
- 瀏覽器頁面截圖和快照
- 網路請求監控和分析
- 控制台訊息查看
- 頁面元素操作(點擊、填寫表單等)
- 性能分析
- 相關資源:
3. context7
- 工具數量: 2 個工具已啟用
- 狀態: ✅ 啟用中
- 用途: 提供最新的程式庫文檔和代碼範例,非常適合快速查找 API 文檔
- 功能:
- 自動解析程式庫名稱並獲取對應的 Context7 兼容 ID
- 獲取最新的程式庫文檔和代碼範例
- 支持多種模式:code(API 參考和代碼範例)和 info(概念指南和架構說明)
- 使用場景: 在開發 VibeBlog 時,我經常使用 context7 來快速查找 SvelteKit、TypeScript 等框架的最新文檔和最佳實踐。
- 相關連結:
4. gitmcp
- 工具數量: 4 個工具已啟用
- 狀態: ✅ 啟用中
- 用途: Git 和 GitHub 整合,可以搜尋代碼、獲取文檔等
- 功能:
- 從 GitHub 倉庫獲取完整文檔
- 語義搜尋文檔內容
- 搜尋代碼(使用 GitHub Search API)
- 獲取任意 URL 的內容
- 使用場景: 在開發過程中,我使用 gitmcp 來搜尋 VibeBlog 相關的代碼和文檔,幫助理解專案結構和實現細節。
- 相關連結:
- 🔗 MCP Servers 列表(GitHub) - 查找 gitmcp 相關資訊
- 🔗 GitHub 官方網站
5. awslabs.openapi-mcp-server
- 狀態: ❌ 錯誤
- 備註: 此 server 目前有錯誤,需要進一步檢查配置
- 預期功能: 提供 OpenAPI 規範的 API 整合功能
- 相關連結:
為什麼選擇這些 MCP Servers?
在開發 VibeBlog 的過程中,我選擇這些 MCP servers 的原因:
- 提升開發效率: context7 和 gitmcp 讓我可以快速查找文檔和代碼,不需要頻繁切換瀏覽器標籤。
- 增強 AI 能力: sequential-thinking 幫助 AI 進行更結構化的思考,解決複雜問題時更加可靠。
- 實際測試: chrome-devtools 讓 AI 可以直接操作瀏覽器,測試網站功能,確保開發的每個步驟都經過驗證。
- 符合工作流程: 根據 VibeBlog 的設計理念,我們強調「每個需要的步驟,都用 chrome-devtools 打開瀏覽器實際根據功能操作看看,確認沒問題再繼續下一步」。
設置截圖

實際應用案例
在開發 VibeBlog 的過程中,這些 MCP servers 發揮了重要作用:
- 使用 context7 查找 SvelteKit 文檔: 在實現多語言支持時,快速查找 SvelteKit 5 的 runes 模式文檔,了解
$derived和$state的正確用法。 - 使用 chrome-devtools 測試功能: 在實現標籤系統時,實際打開瀏覽器測試路由和語言切換功能,確保一切正常運作。
- 使用 gitmcp 搜尋專案文檔: 在需要了解專案結構時,直接搜尋 GitHub 倉庫中的相關文檔和代碼。
- 使用 sequential-thinking 解決複雜問題: 在設計 Precomputed Tags 架構時,使用順序思考工具來分析問題、設計方案並驗證可行性。
下一步
有了這些 MCP servers,我可以更高效地:
- 快速查找和學習新的程式庫
- 進行複雜的問題分析
- 調試和測試應用程式
- 管理 Git 倉庫和代碼
接下來,我將繼續使用這些工具來完善 VibeBlog 的功能,並探索更多 MCP servers 的可能性。
參考資源
- MCP 官方網站 - 了解 MCP 協議的詳細資訊
- MCP GitHub 組織 - 查看官方 MCP servers 和工具
- MCP 中文站 - 中文資源和文檔
- Chrome DevTools Protocol - Chrome 開發工具協議文檔