原文摘要

学了超过100小时的MCP之后，我才意识到，和学AI、AI编程的最佳方式是实操一样，学MCP的最佳方式也是自己

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进一步信息揣测

• MCP开发的核心障碍：主流大模型（如Claude 4、Gemini 2.5等）的训练语料截止时间早于MCP概念的提出（2024年底），导致模型缺乏对MCP的先天知识，必须依赖外部文档补全认知缺口。
• 文档获取的隐藏成本：开发MCP需从Anthropic官网和GitHub SDK中手动复制特定文件（如llms-full.txt和对应技术栈的README），这些资源未集中展示，需深度挖掘官方教程才能定位。
• AI辅助开发的技巧：使用Cursor时需主动@本地文档文件（如开发文档），强制模型消耗更多token读取长上下文（超1万行），否则可能因默认token限制忽略关键细节。
• MCP的实战价值：通过文生图MCP可动态解决AI生成网站/内容的配图问题（如匹配球鞋型号的精准配图），替代传统占位符或开源图库的版权/主题不匹配风险。
• 效率优化内幕：借助AI Coding工具（如Cursor），1小时内可完成MCP开发，但前提是提前结构化需求并准备好文档依赖，跳过传统开发中的API摸索阶段。
• 行业未公开痛点：多模态模型（如文生图）与纯代码生成模型（如Claude Code）的协同断层，导致AI生成内容缺乏视觉适配性，MCP成为填补这一空白的低成本方案。