13.5 MCP 實際應用示例

透過實際示例學習如何有效使用 MCP 伺服器。

示例 1: 代码审查工作流

场景

使用 GitHub MCP 伺服器自動化程式碼審查流程。

### 配置

    bash


    # 添加 GitHub MCP 服务器
    claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/

### 工作流程

    bash


    # 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`: 獲取 PR 資訊
  * `github.get_diff`: 獲取程式碼差異
  * `github.run_tests`: 執行測試
  * `github.create_review_comment`: 建立審查評論

### 结果

    bash


    # PR #456 审查报告
    ## 代码变更
    - 修改文件：15
    - 新增代码：500 行
    - 删除代码：200 行
    ## 测试结果
    - 单元测试：通过 (100/100)
    - 集成测试：通过 (50/50)
    - 覆盖率：85%
    ## 建议

    ## 结论
    ✅ 批准 PR

## 示例 2: 错误监控和调试

### 场景

使用 Sentry MCP 伺服器監控和除錯生產錯誤。

### 配置

    bash


    # 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

    bash


    # 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`: 獲取錯誤列表
  * `sentry.get_error_details`: 獲取錯誤詳情
  * `sentry.get_stacktrace`: 獲取堆疊跟蹤
  * `sentry.get_events`: 獲取相關事件

### 结果

    bash


    # 错误分析报告

    ## 错误摘要
    - 总错误数：150
    - 独特错误数：45
    - 影响用户：1,200

    ## 主要错误

       - 发生次数：50
       - 影响用户：500
       - 最后出现：2 小时前

       - 发生次数：30
       - 影响用户：300
       - 最后出现：1 小时前

    ## 根本原因

    ## 修复建议

## 示例 3: 数据分析和报告

### 场景

使用資料庫 MCP 伺服器分析銷售資料並生成報告。

### 配置

    bash


    # 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

    bash


    # 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`: 執行 SQL 查詢
  * `database.get_schema`: 獲取資料庫架構
  * `database.analyze`: 分析資料

### 结果

    bash


    # 销售分析报告
    ## 总体统计
    - 总销售额：$2,345,678
    - 订单数量：15,432
    - 平均订单金额：$152.00
    ## 销售趋势
    - 周一：$345,678
    - 周二：$423,456
    - 周三：$378,901
    - 周四：$456,789
    - 周五：$512,345
    - 周六：$234,567
    - 周日：$189,942
    ## 热门产品

    ## 建议

## 示例 4: 自动化部署

### 场景

使用 GitHub 和 CI/CD MCP 伺服器自動化部署流程。

### 配置

    bash


    # 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

    bash


    # 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`: 建立分支
  * `github.update_file`: 更新檔案
  * `cicd.run_tests`: 執行測試
  * `cicd.build`: 構建專案
  * `cicd.deploy`: 部署專案
  * `github.create_release`: 建立 Release

### 结果

    bash


    # 部署报告

    ## 部署信息
    - 分支：release/v2.1.0
    - 版本：2.1.0
    - 环境：production
    - 时间：2024-01-15 10:30:00

    ## 测试结果
    - 单元测试：通过 (100/100)
    - 集成测试：通过 (50/50)
    - E2E 测试：通过 (20/20)

    ## 构建结果
    - 构建时间：5 分钟
    - 构建状态：成功
    - 构建产物：dist/

    ## 部署结果
    - 部署状态：成功
    - 部署时间：2 分钟
    - 健康检查：通过

    ## Release
    - Release URL：https://github.com/user/repo/releases/tag/v2.1.0
    - Release 说明：包含新功能和修复

## 示例 5: 客户支持工作流

### 场景

使用 JIRA 和 Slack MCP 伺服器自動化客戶支援工作流。

### 配置

    bash


    # 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

    bash


    # 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`: 獲取問題列表
  * `jira.update_issue`: 更新問題
  * `jira.assign_issue`: 分配問題
  * `slack.send_message`: 傳送訊息
  * `slack.create_channel`: 建立頻道

### 结果

    bash


    # 客户支持报告
    ## 新问题
    - 总数：25
    - 高优先级：5
    - 中优先级：10
    - 低优先级：10
    ## 问题分配
    - 开发团队：15
    - 运维团队：5
    - 产品团队：5
    ## 团队通知
    - 已通知团队：3
    - 通知渠道：#support, #dev, #ops
    ## 进度跟踪
    - 已解决：10
    - 进行中：10
    - 待处理：5

## 示例 6: 文档生成工作流

### 场景

使用 Notion 和 GitHub MCP 伺服器自動化文件生成。

### 配置

    bash


    # 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

    bash


    # 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`: 獲取提交
  * `github.get_diff`: 獲取程式碼差異
  * `notion.get_page`: 獲取頁面
  * `notion.update_page`: 更新頁面
  * `slack.send_message`: 傳送訊息

### 结果

    bash


    # 文档更新报告

    ## 代码变更
    - 提交数：50
    - 修改文件：20
    - 新功能：5

    ## 生成的文档
    - API 文档：已更新
    - 用户指南：已更新
    - 开发者文档：已更新

    ## Notion 更新
    - 更新页面：10
    - 新增页面：5
    - 更新时间：2024-01-15 10:30:00

    ## 团队通知
    - 通知频道：#docs, #dev
    - 通知时间：2024-01-15 10:35:00

## 最佳实践

### 1\. 组合多个 MCP 服务器

    bash


    # 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

    bash


    # 创建自动化工作流
    cat > ~/.claude/commands/deploy.md << 'EOF'

    EOF

### 3\. 错误处理

    bash


    # 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

    bash


    # 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

    bash


    # 优化 MCP 性能
    启用 MCP 缓存
    批量处理请求
    使用并行处理