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MCP 服务 🔧(Model Context Protocol) 服务使用说明文档

文档更新时间：2026年3月4日

Anywhere 引入了对 MCP (Model Context Protocol) 的深度支持。这是一项革命性的功能，它打破了 AI 与物理环境的隔阂。通过 MCP，AI 不再仅仅是一个对话机器人，它可以读取您的本地文件、执行代码、搜索网络、操作数据库，甚至控制其他软件。

本文档将指导您如何配置和使用 MCP 服务，将您的 AI 升级为真正的“智能代理”。

1. 前置准备 (必读)

在使用 MCP 功能之前，请务必确保您的运行环境满足以下要求，否则服务将无法启动。

1.1 环境安装

绝大多数 MCP 服务依赖于 Python 或 Node.js 环境运行。

  • Python 环境：如果您计划使用 Python 相关的工具（如内置的 Python 执行器），请前往 Python 官网 或 Anaconda官网下载、安装。
  • Node.js 环境：如果您使用的是基于 npx 或 JavaScript 编写的 MCP 服务，请前往 Node.js 官网 下载并安装。
  • Git：部分工具可能需要 Git 支持。

⚠️ 重要提示： 安装完上述环境后，必须完全退出并重启 uTools，或者重启您的电脑，以确保 Anywhere 能够读取到最新的系统环境变量（PATH）。

1.2 模型要求

MCP 的核心机制是 Function Calling (工具调用)。

  • 推荐模型：Claude, GPT, Gemini等官方模型，这些模型对工具调用的指令遵循度极高。
  • 不推荐模型：早期的开源模型或不支持 Function Calling 的模型。它们可能无法正确触发工具或无法解析工具返回的结果。

2. 内置 MCP 服务

Anywhere 为了让您开箱即用，预置了一组强大的内置服务。建议您在“MCP 服务”页面中保持它们的启用状态。

  • 🐍 Python Executor：自动检测本地 Python 环境，执行数据分析、绘图脚本等。
  • 📂 File Operations：全能文件操作。AI 可以读取、写入、搜索（Grep）、列出（Glob）您电脑上的文件。
  • 💻 Shell Executor：执行终端命令（Bash/PowerShell）。请谨慎授予 AI 此权限。
  • 🌐 Web Search：使用 DuckDuckGo 进行联网搜索，获取实时信息。
  • 🤖 Sub-Agent：子智能体服务。用于处理复杂任务（如 Skill 技能），支持自主规划。
  • ⏰ Task Manager：定时任务管理服务。允许 AI 检索、创建、修改、启用或禁用 Anywhere 的定时任务，实现自我调度的自动化能力。

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3. 添加自定义 MCP 服务

您可以接入社区成千上万的开源 MCP 服务。点击界面底部的 “+ 添加 MCP 服务”。

3.1 配置类型 (Type)

Stdio (标准输入输出)

这是最常见的本地 MCP 类型。Anywhere 会在后台启动一个子进程来运行服务。

  • 命令 (Command)：启动服务的程序，如 npx、python、uv、docker。
  • 参数 (Args)：传递给命令的参数，每行一个。
    • 示例 (顺序思维 MCP)：
      • Command: npx
      • Args: 
        -y
mcp-sequentialthinking-tools
  • 环境变量 (Env)：如果服务需要 API Key（如 Github MCP），在此处配置 KEY: VALUE或者 KEY=Value。

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SSE / HTTP

用于连接远程或本地以 HTTP 服务形式运行的 MCP 服务器。

  • URL：输入服务的完整地址，如 http://localhost:3000/sse。

3.2 关键设置

  • 持久连接 (Persistent Connection)：
    • 关闭 (默认)：按需启动。AI 决定使用工具时启动进程，使用完一段时间后自动销毁，节省资源。
    • 开启 (ON)：服务启动后常驻后台，不会断开。
    • 适用场景：需要保持状态的服务（如数据库连接、REPL 环境、或是启动很慢的大型服务）。
    • 注意：由于 uTools 限制，同时存在的持久连接最多支持 5个。

4. 在对话中使用 MCP

4.1 启用服务

在对话窗口的输入框下方工具栏，点击 🛠️ (MCP工具) 图标，勾选您本次对话想要赋予 AI 的能力。

  • 快捷指令：在输入框输入 @ 可以快速筛选并切换 MCP 服务。

4.2 AI 如何调用

启用后，您无需告诉 AI 具体怎么做。直接用自然语言提出需求，AI 会自动判断并调用工具。

  • 用户：“帮我看看桌面上的 report.txt 里写了什么。”
  • AI (后台)：自动调用 read_file 工具读取文件。
  • AI (回复)：“文件内容如下：……”
  • 用户：“搜索一下 Anywhwere 插件的最新功能。”
  • AI (后台)：自动调用 web_search 工具。

4.3 审批机制 (安全锁)

为了防止 AI 误操作（如删除文件、发送敏感数据），Anywhere 提供了审批机制。

  • 手动批准：默认情况下，当 AI 试图调用工具时，界面会弹出卡片，显示 AI 想要执行的操作和参数。您点击“确认”后才会执行。
  • 自动批准：在 MCP 弹窗底部，勾选 “自动批准工具调用”。开启后，AI 的操作将自动执行，体验更流畅，但请确保您信任当前的模型和工具。

5. 常见问题 (FAQ)

Q1: 添加了 Stdio 服务，但连接测试一直转圈或失败？

A:

  1. 请检查 前置准备 中的环境是否安装，且 PATH 环境变量已生效（请重启电脑）。
  2. 如果是 npx 命令，请确保您的网络可以访问 npm 镜像源。
  3. 尝试使用绝对路径。例如在 Windows 上将 python 改为 C:\Python39\python.exe。

Q2: 开启了“持久连接”，为什么提示连接数已满？

A: 为了保证 uTools 的稳定性，Anywhere 限制最多同时存在 5个 持久化进程。请在 MCP 列表页面关闭一些不常用的服务的“持久连接”开关（改为按需加载）。

Q3: 为什么 AI 总是胡乱调用工具或者参数填错？

A: 这通常取决于 AI 模型的能力。请使用御三家一线模型。较弱的模型（如部分 7B 参数的小模型）可能无法理解复杂的工具定义。

Q4: 我修改了 MCP 的配置，需要重启插件吗？

A: 不需要。您可以点击 MCP 列表页面右下角的 “刷新” 按钮，或者点击卡片上的 “🔗 (测试连接)” 按钮来重新加载工具定义。

Q5: MCP 和 Skill 有什么区别？

A:

  • MCP 是工具 (Tools)：是 AI 的“手”，提供了原子化的能力（如：读文件、执行命令）。
  • Skill 是流程 (SOP)：是 AI 的“脑”，是一套定义好的工作流或知识库（如：代码审查规范、周报生成模板）。
  • 关系：Skill 通常会指导 AI 去调用 MCP 工具来完成任务。

如需更多帮助，请访问我们的开源社区或联系开发者。祝您使用愉快！顺便求个Star🌟>.Q

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