13.5 MCP 实际应用示例
约 1224 字大约 4 分钟
通过实际示例学习如何有效使用 MCP 服务器。
示例 1: 代码审查工作流
场景
使用 GitHub MCP 服务器自动化代码审查流程。
配置
# 添加 GitHub MCP 服务器
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/工作流程
# 1. 查看 PR
使用 GitHub 工具查看 PR #456
# 2. 分析代码变更
分析 PR #456 的代码变更
# 3. 运行测试
运行 PR #456 的测试
# 4. 生成审查报告
生成 PR #456 的审查报告使用的 MCP 工具
- github.get_pr: 获取 PR 信息
- github.get_diff: 获取代码差异
- github.run_tests: 运行测试
- github.create_review_comment: 创建审查评论
结果
示例 2: 错误监控和调试
场景
使用 Sentry MCP 服务器监控和调试生产错误。
配置
# 添加 Sentry MCP 服务器
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
# 进行身份验证
/mcp
# 选择 "sentry"
# 完成 OAuth 流程工作流程
# 1. 查看最近的错误
使用 Sentry 工具查看过去 24 小时的错误
# 2. 分析错误模式
分析错误模式
# 3. 查看特定错误详情
查看错误 ID abc123 的详细信息
# 4. 识别根本原因
识别错误的根本原因
# 5. 生成修复建议
生成修复建议使用的 MCP 工具
- sentry.get_errors: 获取错误列表
- sentry.get_error_details: 获取错误详情
- sentry.get_stacktrace: 获取堆栈跟踪
- sentry.get_events: 获取相关事件
结果
示例 3: 数据分析和报告
场景
使用数据库 MCP 服务器分析销售数据并生成报告。
配置
# 添加数据库 MCP 服务器
claude mcp add --transport stdio sales-db -- npx -y @bytebase/dbhub \
--dsn "postgresql://readonly:pass@prod.db.com:5432/sales"工作流程
# 1. 查询销售数据
使用数据库工具查询本月销售额
# 2. 分析销售趋势
分析销售趋势
# 3. 识别热门产品
识别最畅销的产品
# 4. 生成报告
生成销售分析报告使用的 MCP 工具
- database.query: 执行 SQL 查询
- database.get_schema: 获取数据库架构
- database.analyze: 分析数据
结果
示例 4: 自动化部署
场景
使用 GitHub 和 CI/CD MCP 服务器自动化部署流程。
配置
# 添加 GitHub MCP 服务器
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/
# 添加 CI/CD MCP 服务器
claude mcp add --transport http cicd https://cicd.internal.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer ${CICD_TOKEN}"工作流程
# 1. 创建发布分支
使用 GitHub 工具创建发布分支
# 2. 更新版本号
更新 package.json 中的版本号
# 3. 运行测试
使用 CI/CD 工具运行测试
# 4. 构建项目
使用 CI/CD 工具构建项目
# 5. 部署到生产环境
使用 CI/CD 工具部署到生产环境
# 6. 创建 Release
使用 GitHub 工具创建 Release使用的 MCP 工具
- github.create_branch: 创建分支
- github.update_file: 更新文件
- cicd.run_tests: 运行测试
- cicd.build: 构建项目
- cicd.deploy: 部署项目
- github.create_release: 创建 Release
结果
示例 5: 客户支持工作流
场景
使用 JIRA 和 Slack MCP 服务器自动化客户支持工作流。
配置
# 添加 JIRA MCP 服务器
claude mcp add --transport http jira https://mcp.atlassian.com/jira \
--header "Authorization: Bearer ${JIRA_TOKEN}"
# 添加 Slack MCP 服务器
claude mcp add --transport http slack https://mcp.slack.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer ${SLACK_TOKEN}"工作流程
# 1. 查看新问题
使用 JIRA 工具查看新问题
# 2. 分析问题优先级
分析问题优先级
# 3. 分配问题
分配问题给合适的团队
# 4. 通知团队
使用 Slack 工具通知团队
# 5. 跟踪进度
跟踪问题进度使用的 MCP 工具
- jira.get_issues: 获取问题列表
- jira.update_issue: 更新问题
- jira.assign_issue: 分配问题
- slack.send_message: 发送消息
- slack.create_channel: 创建频道
结果
示例 6: 文档生成工作流
场景
使用 Notion 和 GitHub MCP 服务器自动化文档生成。
配置
# 添加 Notion MCP 服务器
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
# 添加 GitHub MCP 服务器
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/工作流程
# 1. 获取代码变更
使用 GitHub 工具获取最近的代码变更
# 2. 分析代码功能
分析代码功能
# 3. 生成文档
生成 API 文档
# 4. 更新 Notion
使用 Notion 工具更新文档页面
# 5. 通知团队
使用 Slack 工具通知团队文档已更新使用的 MCP 工具
- github.get_commits: 获取提交
- github.get_diff: 获取代码差异
- notion.get_page: 获取页面
- notion.update_page: 更新页面
- slack.send_message: 发送消息
结果
最佳实践
1. 组合多个 MCP 服务器
# 使用多个 MCP 服务器
使用 GitHub 工具创建 PR
使用 Sentry 工具检查错误
使用数据库工具验证数据2. 自动化工作流
# 创建自动化工作流
cat > ~/.claude/commands/deploy.md << 'EOF'
EOF3. 错误处理
# 处理 MCP 错误
如果 MCP 工具失败，重试 3 次
如果仍然失败，通知团队4. 监控和日志
# 监控 MCP 使用
显示 MCP 使用统计
# 记录日志
显示 MCP 日志5. 性能优化
# 优化 MCP 性能
启用 MCP 缓存
批量处理请求
使用并行处理