MCP 正在重新定义 AI 的能力，而 95% 的开发者还没意识到。 我用它打造了能自动管理日历、整理文件和处理任务的智能代理。 结果让我对自动化有了全新认识。 我会详细拆解 MCP 的工作原理（附带代码和例子）： https://t.co/cPWCQS1LvJ
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首先，搞清楚 MCP 是什么。 MCP就像 AI 和工具之间的桥梁。 以前你得跟 ChatGPT 描述日历，现在 MCP 让 AI 直接访问它——读事件、创建会议、发送更新。 直接连接，不用截图。
换个角度想：没有 MCP 时，你是中间人，AI 告诉你该做什么，你自己动手。 有了 MCP，AI 直接接管工具自己干。 一个协议就消除了人为瓶颈。 https://t.co/jexbyYmvOT
那 MCP 到底怎么工作？ 有三个简单组件： -主机（你的 AI）做决策 -客户端翻译 AI 和工具的语言 -服务器暴露你的日历/文件/数据 它们互相沟通。 https://t.co/wkxrRt6E0r
让我展示如何打造一个真实的日历代理。 我们要做的： 读取 Google 日历 自动分类会议（工作/个人/学习） 写简报笔记 发每周总结 总共花 10 分钟。
步骤 1：安装 MCP 并设置服务器 https://t.co/1Ct9XeWlVC
步骤 2：创建你的 MCP 服务器（你的 AI 现在能访问日历了） https://t.co/20LKry6Z4Y
步骤 3：定义你的代理能做什么（这些是代理的“双手”） https://t.co/iUrJbVtGgv
步骤 4：创建代理逻辑 https://t.co/bKudoBP7sk
步骤 5：连接你的 AI 模型 （就这些——你的 AI 代理正式上线了） https://t.co/r1gWxOpNjP
运行后会发生什么： “正在分析日历...” “本周找到 47 个事件” “工作会议：28 个” “个人：12 个” “学习：7 个” 每个事件现在都有上下文、准备笔记和相关文件。 无需手动操作。
单次会议的示例输出： “周二 2 点与 Sarah 的 Q1 规划” 分类：工作/战略 准备笔记：回顾上季度指标，准备收入预测 相关文件：Q4_Report.pdf, 2025_Goals.doc 时长：90 分钟 但更好玩的是... https://t.co/Do46v4FtfS
MCP 支持多代理系统。您的日历代理可以触发： 电子邮件代理（草稿跟进） 任务代理 （创建作项） Note 代理（拉取相关文档） 他们会自动协调。
MCP 为 AI 提供实际功能。 - 没有 SQL 知识的数据库查询 - 无需编码的文件管理 - 没有文档的 API 调用 12 个月后，MCP 代理将无处不在。早点开始的开发者将占据主导。
想要构建自己的？ - 选择要集成的工具（从简单开始） - 定义你希望自动化的内容 - 部署你的第一个代理 大多数人 20 分钟内就能跑起来。 [ https://t.co/cfznJ0Iz33
感谢 Anthropic 打造了这么棒的 AI-工具集成协议。 他们没藏着掖着，还提供了完整文档、例子和 SDK。 看看： https://t.co/564SoJU7bg
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