Claude 不是只能聊天：我用这5个 MCP 工具，让它像程序员一样工作

最近在折腾 Claude，原本只是拿来写点文案、回答技术问题。 但渐渐地我有点不满足了——AI 不能只会说话，它得“动”起来。

于是，我遇见了 MCP Server，彻底打开了新世界大门。

🧠 什么是 MCP Server？它凭什么让 AI“动”起来？

如果你玩过前端组件、Node.js 插件，MCP Server 本质上就是一个“AI 的中间层工具接口”。

MCP，全称是 Model Context Protocol。它的核心作用是：

👉 把本地工具（如爬虫、Jupyter、API 接口、GitHub Repo）包装成“AI 能识别和调用”的服务。

也就是说，Claude 本身是个语言模型，不具备实际能力去操作网页、读代码、调接口。 MCP 就像给它配了“远程遥控器”。

比如我可以直接和 Claude 对话说：

💬 “帮我把这个页面的标题都抓下来” 💬 “帮我统计最近一个月我写的代码提交频率” 💬 “查一下我在 todo.json 里的第 3 个任务是什么”

而 Claude，真的能干这些事。不是“假装能”，是真的能做。

这个感受就像：

✅ 从 ChatGPT 到 ChatDev ✅ 从 Chatbot 到 Copilot ✅ 从“语义工具”到“智能工具链”

🛠 我亲测的 5 个 MCP 工具，前端人看了都想上手

1️⃣ Stagehand：让 Claude 真正“能上网”

Claude = 拥有一双浏览器之眼 适合场景：网页数据采集 / 页面结构分析 / 自动填表

使用方法很简单，甚至比写 Puppeteer 还轻松：

git clone https://github.com/browserbase/mcp-server-browserbase/tree/main/stagehand
cd stagehand
npm install
npm start

然后你只需要说：

Claude，去 https://news.ycombinator.com 看看今天的头条

Claude 会抓取网页并返回标题、链接、时间戳等信息。

👀 适合场景举例：

• 自动拉取招聘信息、商品价格
• 快速分析对手网页结构
• 批量爬取内容用于训练或分析

2️⃣ GitHub MCP：Claude = 项目协作者 + 代码秘书

当你维护多个 GitHub 仓库时，Claude 可以代替你：

git clone https://github.com/github/github-mcp-server
cd github-mcp-server
npm install
export GITHUB_TOKEN=你的token
npm start

然后说一句：

Claude，看看我 repo 里有没有未解决的 bug

它就能返回 open issues、PR 状态，甚至帮你总结代码 commit。

📌 亮点功能：

• 按模块分析贡献者提交记录
• 检查依赖是否过期
• 总结 README 内容、文档生成建议

3️⃣ FastAPI-MCP：让 Claude 变成 API 客户端

这个最适合我们这些写接口、调服务的人了。

MCP 帮你把任意 FastAPI 接口暴露成 Claude 能“调用的工具”：

git clone https://github.com/jlowin/fastmcp 

cd fastmcp 

pip install fastapi-mcp

from fastapi import FastAPI
from fastmcp import mcp

app = FastAPI()

@app.get("/task/{id}")
async def get_task(id: int):
    return {"task": f"Task {id}"}

@mcp.tool()
async def get_task_tool(id: int):
    return await get_task(id)

然后对 Claude 说：

“任务列表里，第5项是什么？”

Claude 会直接调用接口，返回你写好的结构化数据。

💡 适合前端场景：

• 后台管理系统数据联动
• 与中台服务联动做数据检查
• 自建 Prompt 工具箱，统一模型调用接口

4️⃣ Opik：Claude 的“行为记录器”

调试 AI 一直是黑盒问题，Opik 让你看到 Claude 每一次调用的内容、响应时间、是否出错。

git clone https://github.com/comet-ml/opik
cd opik
./opik.sh

然后你可以给 Claude 一段 prompt，然后调用：

import opik

opik.configure(use_local=True)

@opik.track
def ask_something(question):
    return "You asked: " + question

ask_something("What’s for dinner?")I asked Claude to check the logs:

Claude 的所有行为，都会被记录下来，包括：

• 使用了哪个 MCP 工具？
• 请求内容、响应时间
• 是否出错、错在哪一步？

📊 适合做什么？

• 调试 Claude 的工具链行为
• 监控 AI Agent 是否跑偏
• 生成 prompt 使用日志分析报告

5️⃣ Jupyter-MCP：Claude 的“数据分析副驾驶”

这个最适合数据方向的前端，比如做数据可视化、ECharts 分析面板的朋友。

Claude 可以用这个 MCP，直接帮你操作 Jupyter Notebook：

git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp
cd jupyter-notebook-mcp
pip install -r requirements.txt
python server.py

对话示例：

Claude，分析一下 coffee.csv 里的每天支出趋势，并画个折线图

Claude 会直接在 notebook 中生成代码、执行，并返回分析结论和图像。

📈 应用点子：

• 可视化报表原型自动生成
• 前端运营数据分析
• 与 Streamlit、Dash 联动做“低代码数据洞察”

🧠 为什么 MCP 是 AI + 前端结合的「关键节点」？

在我看来，MCP Server 是一场悄然发生的范式转移。

它让 AI 不再是“生产力的外包”工具，而是“开发者工具链”的原生成员。

📌 最后建议：

MCP Server 的未来，可能就是 AI Agent 的现在。

如果你也感兴趣 MCP 的玩法，欢迎关注我，一起深挖前端 + AI 工具链的融合可能。