超过10万个api轻松转化成MCP serverPostman是大家常用的API测试工具，最近他们紧跟时代，推出了MCP server生成器，一键把几乎所有API转化为MCP server。生成的server兼容Claude desktop、Cursor、Windsurf、Docker等常见运行环境。这里我们手把手来做一个~

来到Postmane的MCP Generator网页（网址见评论区），选择你感兴趣的API，点击生成和下载（会获得一个zip文件）。
解压后，会得到一个包含README、endpoint配置的完整迷你MCP server项目。
在该目录运行npm install，并把所需的API key写在.env里。
【可选】如果你想在Postman中把MCP server跑起来，可以去Postman Desktop中，选择”MCP”并选择之前生成的mcpServer.js文件，点”Connect“就可以跑起来啦。另外，Postman也提供了很多现场的MCP server，可以在网站左侧边栏的”MCPs“找到。 —— 如果你对AI创业和vibe coding有兴趣，欢迎加入我们新成立的小社区，有定时的分享，与副业已经有所小成的朋友交流，之后我们还会举办线下social见面会（湾区或西雅图）。点笔记的链接即可申请加入哦！

Cursor中BrowserToolsMCP与浏览器无缝交互一、BrowserToolsMCP是什么 BrowserTools MCP 是一款强大的浏览器监控和交互工具，让基于 Anthropic 模型上下文协议 (MCP) 的 AI 应用能够通过 Chrome 扩展捕获和分析浏览器数据。它使得 AI 编码助手（如 Cursor）能够直接与浏览器交互，大大提升了 AI 工具的感知能力和功能性。具体可以可以做些什么呢？请看上期视频。 1、核心组件 BrowserTools MCP 由三个主要组件组成：

Chrome 扩展：捕获截图、控制台日志、网络活动和 DOM 元素的浏览器插件。
Node 服务器：充当 Chrome 扩展与 MCP 服务器之间的中间件。
MCP 服务器：提供标准化工具，使 AI 客户端能够与浏览器交互 2、主要功能 BrowserTools MCP 提供以下核心功能：
浏览器监控：捕获控制台输出和网络流量
截图功能：自动捕获当前页面的截图
DOM 分析：分析选定的页面元素
日志管理：清除存储在 MCP 服务器中的日志
网站审计工具：

可访问性审计：检查 WCAG 合规性
性能审计：识别性能瓶颈
SEO 审计：评估搜索引擎优化情况
最佳实践审计：检查网页开发最佳实践
NextJS 审计：针对 NextJS 应用的特定审计 5、常见使用示例

可访问性审计

“检查此页面是否有可访问性问题？“

性能审计

“这个页面为什么加载这么慢？“

SEO 审计

“如何改进这个页面的 SEO？“

最佳实践审计

“检查这个页面的最佳实践”

审计模式

“运行审计模式”

NextJS 审计

“运行 NextJS 审计，我正在使用应用路由器”

调试模式

“进入调试模式”

其他示例

“这不起作用……进入调试模式！” “你能编辑当前选定的元素以执行 x、y 和 z 吗？” “我需要提高 SEO 和性能…进入审计模式” “你能检查控制台和网络日志看看出了什么问题吗？” “UI上看起来有些不对劲。你能截图吗？”

Cursor➕ MCP➕Rules=个人开发者天堂

继上次分享Cursor➕MCP复现Manus的效果之后，本人对Cursor进行了深入的研究，发现这个玩意目前绝对是个人开发者的利器。

Project Rules：不同的开发人员，一定要编写好Project Rules，具体操作步骤如上，目前Cursor商店直接搜索Cursor Rules也可以找到针对不同语言的Rules。我自己总结的这套提示词，可以针对性的撰写不同开发者的需求，改掉关键词，扔给DS，然后复制到Rules即可。

MCP调用，找到好的，合适的MCP Server就很重要了，这里总结了3000+好用的MCP，附上图。

三个好用的MCP，配合Cursor很丝滑

context7 用来获取各种框架、库的说明文档，不需要再一个个导入到Docs里
sequential-thinking 利用MCP实现think step-by-step，拆解任务。thinking模式排队或者用非推理模型时候可以提升效果
mcp-feedback-enhanced 可以让模型主动提问，来获取足够信息

使用方法：以Cursor为例，在MCP中加入对应的配置Json即可。注意，其中第三个MCP需要重启Cursor后才会正常显示加载。

用 Playwright MCP 让 AI 改它自己写的屎山

简单介绍一些常用的MCP服务器

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，让大型语言模型（LLMs）能够安全、受控地访问各种工具和数据源。以下是一些常用的MCP服务器：文件和代码相关

Filesystem：允许LLM读取、写入和管理文件系统中的文件，提供安全且受控的文件访问
Git：提供与Git仓库交互的功能，支持查看提交历史、创建分支、提交更改等
GitHub：专门用于与GitHub平台交互，支持管理仓库、issue、PR等搜索和信息获取
Brave Search：使用Brave的搜索API进行网络和本地搜索
SearXNG：元搜索引擎，聚合多个搜索引擎的结果
Tavily search：整合Tavily的搜索和新闻API，支持指定包含/排除特定网站数据库和数据分析
PostgreSQL：与PostgreSQL数据库交互，执行SQL查询和数据操作
Snowflake：让LLM能够与Snowflake数据库进行安全交互
World Bank data API：获取世界银行数据API提供的各种指标数据媒体和娱乐
YouTube：综合性YouTube API集成，支持视频管理、Shorts创建和分析
Spotify：允许LLM播放和控制Spotify音乐
TMDB：与电影数据库(The Movie Database)API集成，提供电影信息、搜索和推荐生产力工具
Memory：为LLM提供长期记忆存储和检索能力
Todoist：与Todoist交互管理任务
Travel Planner：旅行规划和行程管理，集成Google Maps API进行位置搜索和路线计算图像和视觉
EverArt：使用各种模型进行AI图像生成
Virtual location：集成Google地图、街景和AI图像生成技术，提供虚拟位置模拟商业和支付
Salesforce MCP：与Salesforce数据和元数据交互
Stripe：支持与Stripe集成，处理支付、客户和退款

更多关于MCP的教程请持续关注我后续的分享！

25年市面上强力AI数量不少，下一个战场会是？

说一个国内AI几乎没有人提的点，海外社区已经很活跃，Cursor+MCP快玩出花了

2025年deepseek解决了开源社区无强力模型的点，今年一定会有很多deepseek包装的强力agent。

Claude带头起草的MCP协议，用于让各种Agent协作互联，已经有不少MCP服务暴露出来了，可以部署让AI和浏览器、数据库、生图服务串联起来。

开发效率提不上去？你缺一个 AI 项目经理

【开源-mcp】想象一下，一个 AI 助手能自动解析你的 PRD、分解任务、安排优先级，甚至还能提醒你该干啥。Task Master AI 就是这么一个“智能任务管理系统”，专为 Claude 系列大模型打造，完美兼容 Cursor、Lovable、Windsurf、Roo 等主流 AI 编辑器！这个项目能做什么？ • 自动解析产品需求文档（PRD） • 智能生成并拆分开发任务 • 自动分配优先级和子任务 • 与 Claude 3.5/3.7、Perplexity Sonar 等模型无缝联动 • 支持命令行和编辑器插件双模式使用为什么它值得尝试？ • 即插即用：通过 MCP 协议，一键在 Cursor 编辑器内激活 • 全流程支持：从需求解析到代码实现都能辅助 • 高度定制：支持环境变量配置、自定义任务结构 • 极客风味：命令行党也能轻松上手，支持全套 CLI 操作适用场景有哪些？ • 独立开发者：想要把注意力放在核心功能上 • 远程团队协作：用 AI 做 Scrum 助手 • AI 编程探索者：喜欢把 LLM 融入工具链的开发者 • 正在用 Cursor 的程序员：简直是天作之合！