MCP 服务器配置：让 WorkBuddy 接通外部世界

MCP（模型上下文协议）让 WorkBuddy 能"接外部工具"——本地文件、数据库、GitHub、飞书…像 USB 一样插上就用。本篇讲怎么配置。

配置在哪

WorkBuddy 的 MCP 配置文件在用户目录（如 ~/.workbuddy/mcp.json）。按官方文档的 command/args/env 格式填一个 Server 进来，保存后到连接器管理页"信任"启用，不用自己起服务。

举个实用例

想让 AI 读你本地项目文件：加一个文件系统类 MCP Server，授权目录范围，之后直接说"帮我看下 src 里那个登录逻辑"，它就读真文件，不是凭空编。

安全红线

只连可信源；敏感操作（删、写、发）加确认；权限给"刚好够用"。一个能删文件的 Server，授权前想清楚范围。

在 WorkBuddy 里接 MCP

MCP 是"模型和外部工具之间的统一接口"。在 WorkBuddy 里接入 MCP 服务器，相当于给 AI 装上对应能力：接 GitHub 就能建 issue、接数据库就能查表、接各种 SaaS 就能直接操作它们。配置一次，AI 此后就能"真实调用"这些工具，而不只是嘴上说说。

配置走 mcp.json，按服务提供方的规范填命令或地址即可。社区里现成的 MCP server 很多（连代码仓库、连日历、连云存储都有），新手先从一两个现成的试起，体会"AI 真的去动了那个系统"的闭环。

实用场景

最落地的是"把 AI 接进你的研发流"：让它读仓库、自动开 PR、跑测试、回评论；或者接上公司内部数据库，用自然语言查数据出报表，不用再求数据岗。凡是"你每天手动操作某个系统"的活，大概率能 MCP 化。

注意权限边界：MCP server 能调什么，取决于你给的凭证。查数据的别顺手给了删库权限，最小授权原则在这里尤其重要，既防误操又防泄露。