Comp Intro MCP

加载项claude desktop>设置>开发人员>编辑配置并粘贴

{
  "mcpServers": {
    "demo-server": {
      "command": "C:\\Program Files\\..\\node",
      "args": [
        "C:\\Users\\...\\comp-intro-mcp\\mcp.js"
      ],
      "env": {
        "NODE_OPTIONS": "--no-deprecation"
      }
    }
  },
  "preferences": {
    "coworkScheduledTasksEnabled": false,
    "ccdScheduledTasksEnabled": false,
    "coworkWebSearchEnabled": true,
    "sidebarMode": "chat"
  }
}

每次更改配置后重新启动claude桌面 现在呼叫 add 123 456 来自claude桌面聊天 get_weather 17.4401° N, 78.3489° E get_weather Tanuku Do I need a Jacket in Pune

// https://github.com/public-apis/public-apis

//工具是给LLM的，然后LLM可以决定是否使用这些工具。 //现在，用户可以向LLM提供资源 //资源（或文档中所称的直接资源）不是动态的。您不能向其中传递任何参数。 //它只是一个静态方法，被调用并返回它所返回的内容。如果我们正在做一个天气资源，你必须硬编码在你提供天气的地方。 //有一种叫做“资源模板”的东西，你可以在其中为资源提供参数

// Review code for best practices and potential issues 并附上文件

//采样：此时MCP服务器可以直接向LLM发出提示。一个例子是，如果你有一个帮助重构的MCP服务器，MCP服务器可以给LLM一个 //一段带有如何重构提示的代码，它会得到这样的答案

//启发：您的MCP服务器可以提出后续问题。

https://brightdata.com/blog/ai/sse-vs-streamable-http https://linear.app/docs/mcp https://orm.drizzle.team/docs/overview https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/transports#streamable-http https://modelcontextprotocol.io/clients https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers