MCP作为 AI 大模型的标准化工具箱，类似于 “通用语言” 或 “万能插座”，能够帮助大模型访问和操作外部工具，完成具体任务。如果我们能够灵活运用其中的多个MCP去解决一些任务，可能会达到事半功倍的效果。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.7;">
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;font-size: 20px;border-left: 4px solid rgb(30, 136, 229);border-radius: 0px 4px 4px 0px;color: rgb(30, 136, 229);font-weight: bold;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.03) 0px 1px 3px;">sequential-thinking 和 tavilyingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.7;">可能很多人都没听过sequential-thinking这个MCP服务，它能够让普通模型也能思考，而且不是一般的思考，它的最大价值在于，支持复杂问题的分步拆解、动态调整、分支推演和多方协作，适用于任何需要系统性思考、流程优化和创新探索的领域。其分支与反思机制，尤其适合面对不确定性高、路径多变、协作复杂的实际场景。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.7;">tavily是一个为大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）优化的搜索引擎，旨在提供高效、快速且持久的搜索结果，而且每月1000次免费额度使用ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;border-left: 4px solid rgb(7, 193, 96);color: rgb(102, 102, 102);">可到官网获取 API KEY 。https://app.tavily.com/ ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;font-size: 18px;border-left: 3px solid rgb(156, 39, 176);border-radius: 0px 3px 3px 0px;color: rgb(156, 39, 176);font-weight: bold;">配置 MCP 服务器ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.7;">配置sequential-thinking，如下图所示ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;font-size: 18px;border-left: 3px solid rgb(156, 39, 176);border-radius: 0px 3px 3px 0px;color: rgb(156, 39, 176);font-weight: bold;">测试效果ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.7;">我们选择使用Gemini 2.5 Flash模型，然后配合上面添加的sequential-thinking和tavily，让它们帮我分析一下 "广东男篮在最新的CBA季后赛为什么表现不好" 的原因ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: white;text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;line-height: 1.7;">从上图可以看到，模型先进行了一次sequential-thinking，然后就开始调用tavily进行搜索，最后又连续调用了三次的sequential-thinking，接着最终给到了我们分析的结果从上图可以看到，sequential-thinking进行了问题的分步拆解，然后再进行总结分析总结凡是用 Workflow 的地方，都适合用 SequentialThinking。只要一个任务有 Workflow，我们都可以让 SequentialThinking 来分步拆解、规划、执行 它还能够配合很多不同的MCP，实现更加强大的工能。例如使用Sequential Thinking+Software Planning Tool，分别扮演项目经理和技术经理的角色，然后帮你生成完美的软件开发计划等等 markitdown 和 filesystemmarkitdown其实是后台使用微软的MarkItdown库，它支持多种格式转换为markdown格式，例如常见的 Microsoft Office 文档（Word，PowerPoint，Excel）
不过它需要服务器托管一个 RESTful API，所以要使用这个MCP的话，我们需要额外先安装它 具体的安装方式可以参考官网的说明
https://github.com/Klavis-AI/klavis/tree/main/mcp_servers/markitdown
filesystem是一个允许工具去操作本地目录文件的MCP，使用起来也比较简单配置 MCP 服务器配置Markitdown，我们需要先启动 API 服务，我这边是使用conda虚拟环境来安装运行服务，端口是3003，这些信息稍后配置需要用到 配置filesystem需要填入一些允许访问的本地目录，如下图所示测试效果我们尝试将本地的PDF文件，转为markdown格式，并让模型进行总结 找来的是图灵奖得主Richard S. Sutton 苦涩的教训(the bitter lesson)，这个 PDF 文件只有两页，如上图所示开始前记得先勾选使用的MCP服务，然后就可以开始执行了转换完成后，就可以看到Downloads目录下多了一个bitter_lesson.md文件，打开看一下效果
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