使用GitHub Copilot和模型上下文协议（MCP）转变工作流程的五种方法
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内容提要
传统AI编码助手通常仅限于当前工作区的代码。引入模型上下文协议（MCP）后，AI助手能够安全地与外部系统（如知识库和数据存储）互动，从而提升开发效率。MCP标准化了AI工具访问外部上下文的方式，使开发流程更加流畅，帮助开发者更快实现功能，减少手动操作，提高代码质量。
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关键要点
- 传统AI编码助手通常仅限于当前工作区的代码。
- 模型上下文协议（MCP）使AI助手能够安全地与外部系统互动，提升开发效率。
- MCP标准化了AI工具访问外部上下文的方式，帮助开发者更快实现功能。
- MCP可以自动检索设计参数，减少设计与开发之间的摩擦。
- GitHub Copilot的Agent模式和编码代理可以提高开发效率。
- MCP与Obsidian的集成可以帮助开发者访问知识库中的信息。
- MCP与Playwright的集成简化了测试创建过程。
- MCP帮助加快拉取请求的创建，自动分析代码变化和相关问题。
- MCP与Grafana的集成使应用性能监控变得更加容易。
- 在使用MCP集成之前，需要配置开发环境并设置API访问。
- 建议从小规模集成开始，逐步扩展使用，并保持文档更新。
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