这5个MCP插件,真正让我的工作效率翻倍-夜雨聆风

这5个MCP插件,真正让我的工作效率翻倍

在 Model Context Protocol (MCP) 刚出现时，它们引发了一阵热潮。起初我也只是抱着试一试的心态，但现在，MCP 已经完全融入了我的日常开发工作流，而不仅仅是用来跑 Demo 的玩具。

对我而言，衡量一个 MCP 插件是否合格的标准非常简单：安装必须无痛、运行必须稳定、且一旦关掉它，我必须能立刻感觉到效率的下降。

以下是我目前深度依赖的几款“神仙级”MCP：

仓库地址:

https://github.com/github/github-mcp-server

这是真正让 AI Agent 产生“我在代码库里干活”实感的工具。它允许 Agent 直接处理 Issues、Commits、PR 上下文以及文件历史记录，无需我再手动复制粘贴链接或把文件硬塞进 Prompt 里。说实话，现在如果没有这个功能，我很难想象如何进行高强度的开发任务。

仓库地址:

https://github.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext

这位是深藏功与名的“幕后英雄”。它会在后台持续维护一个结构化的代码库图谱，让 AI Agent 预先掌握文件、函数和类之间是如何相互关联的。有了它，代码重构以及“如果我改了这里，哪里会崩？”这种影响分析变得异常可靠。

仓库地址:

https://github.com/upstash/context7

它治好了 AI “瞎编 API”的毛病。每当我请求使用某个库或框架的功能时，它会自动抓取正确的官方文档。现在我几乎很少需要自己动手去翻文档标签页了。

Firecrawl 地址:

https://github.com/mendableai/firecrawl

Jina Reader 地址:

https://github.com/jina-ai/reader

这两款工具在将“混乱的网页”转换为“干净的 Markdown”方面表现卓越。非常适合处理博客、技术规范或长篇文章——当你只想要纯粹的内容而不需要杂乱的网站 UI 时，选它们准没错。

仓库地址:

https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP

这才是“从设计到代码”的正确打开方式。与其给 AI 发一张截图，不如让它看到真实的 Figma 结构：布局、组件、变体、Token。这样生成的各种前端代码明显更贴合原始设计稿。

MCP 的出现，标志着我们与 AI 的协作从“聊天”进化到了“工具化执行”。这些插件不是简单的功能堆砌，而是真正把 AI 接入到了我们的生产环境里。你在用哪些 MCP 插件？或者有哪些场景你觉得需要 MCP 来解决？欢迎在评论区留言交流。

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