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# 4.4 场景化实战：MCP 的组合拳

单纯地连接一个 Server 只是第一步。MCP 的真正威力在于 **组合**。当 Claude 同时连接了“眼睛”（搜索）、“记忆”（数据库）和“双手”（GitHub）时，它就不再是一个聊天机器人，而是一个全栈工程师。

本节将通过三个典型场景，展示如何组合多个 MCP Server 来完成复杂任务。

## 4.4.1 场景一：全自动代码审查员

**目标**：自动拉取最新的 Pull Request，分析代码变动，并生成一份审查报告保存到本地。

### 所需组件

* GitHub MCP Server：读取 PR 内容（包名和配置以官方 registry / 文档为准）。
* Filesystem MCP Server：保存 Markdown 报告（只授权目标目录）。

### 交互流程

**User**: “请帮我审查 `anthropic/sdk` 仓库的 #123 号 PR，并将报告保存到桌面的 `reviews` 文件夹。”

**Claude 的后台操作 (Thinking)**:

1. 调用 `github.get_pull_request(owner="anthropic", repo="sdk", number=123)` 获取 PR 描述。
2. 调用 `github.get_issue_comments` 查看已有讨论。
3. 调用 `github.get_pull_request_files` 获取变更文件列表。
4. 逐个分析代码逻辑...（Claude 内部推理）。
5. 生成一份 Markdown 内容。
6. 调用 `filesystem.write_file(path="/Users/me/Desktop/reviews/pr_123.md", content=...)`。

**Result（结果）**: 桌面上多了一份文件，无需离开对话框。

## 4.4.2 场景二：智能数据分析师

**目标**：无需写 SQL，直接用自然语言查询数据库，结合互联网信息生成商业分析图表。

### 所需组件

* Postgres MCP Server：连接业务数据库（如销售数据）。
* Search MCP Server：搜索外部竞品信息。

### 交互流程

**User**: “分析一下上个季度我们在'无线耳机'品类的销售情况，并与苹果 AirPods 的近期市场表现做对比。”

**Claude 的后台操作**:

1. **内部数据**: 调用 `postgres.query("SELECT sum(amount) FROM sales WHERE category='earphones' AND date > ...")`。
   * *Result*: “销售额 500 万，环比增长 10%。”
2. **外部数据**: 调用 `brave.search("Apple AirPods market share Q3 2025")`。
   * *Result*: “AirPods 市场份额下滑 2%...”
3. **综合分析**: 结合内外部数据，生成洞察。
   * “虽然竞品下滑，但我司逆势增长，建议加大营销投入...”

## 4.4.3 场景三：自动化运维

**目标**：当系统报警时，自动查看日志并尝试修复。

### 所需组件

* Sentry MCP Server：获取错误堆栈。
* SSH / Shell MCP Server（如组织批准）：连接服务器查看日志。
* Slack MCP Server：通知运维团队。

### 交互流程

**User**: “Sentry 上刚报了一个 Critical Error，看看是咋回事。”

**Claude 的后台操作**:

1. 调用 `sentry.get_latest_issue()`。
   * *Error*: "Connection refused on port 6379 (Redis)".
2. **推理**: “这是 Redis 挂了。”
3. 调用 `ssh.execute("systemctl status redis")`。
   * *Output*: "Active: failed".
4. 调用 `slack.send_message(channel="#devops", text="检测到 Redis 服务宕机，建议重启。")`。

## 4.4.4 最佳实践：如何向 Claude 提问

当挂载了多个工具时，Prompt 的质量决定了调用的准确度。

### 明确数据源

* *Bad*: “查一下那个数据。”
* *Good*: “请去 **Postgres 数据库** 查一下...” 或 “请用已配置的 **Web Search / 搜索工具** 查一下...”

### 赋予权限

如果在构建自己的 Agent 应用：

```xml
<system_prompt>
你是一个拥有只读 Postgres 和只读 GitHub 访问权限的助手。
在回答问题前，优先使用已授权工具获取真实数据；任何写入、删除、发布或通知动作都必须先请求人工确认。
</system_prompt>
```

### 组合使用

不要一次只发一个指令。尝试让 Claude 规划任务： “请先列出数据库里的表结构，然后帮我写一个查询...” Claude 会先调用 `list_tables`，看到结果后，再在同一个回复中生成 SQL 查询。

> **MCP 生态扩展（2026-04）**：Anthropic 联合 Adobe、Blender、Autodesk Fusion、Ableton、Splice 等厂商发布了首批面向创意工作的官方连接器，把上述“组合调用”模式延伸到 3D 建模、音频制作与视觉设计场景——其中 Ableton 连接器以官方产品文档作为答复 grounding，是“文档 RAG over MCP”的代表范式。

***

现在已经体验了使用现成的 Server，但在企业中，往往需要通过 MCP 暴露 **内部的私有 API**。这就需要自己动手编写 MCP Server 了。

➡️ [从零开发 MCP Server](/claude_guide/di-er-bu-fen-gong-ju-pian/04_mcp/4.5_custom.md)