AI 自动化开发工作流的完整实践

作为开发 UserJot 的独立开发者，我花了太多时间在重复性任务上。在分析用户反馈、进行关键词研究、检查支持工单和实际编写代码之间，我几乎没有时间编码。

然后我发现了 MCP（Model Context Protocol），它让我自动化了大多数这些任务。以下是你也可以做到的方法。

MCP 让像 Claude 这样的 AI 助手与外部工具和服务进行交互。不再只是聊天，Claude 可以：

• 读写你电脑上的文件
• 调用 API 和 Web 服务
• 运行终端命令
• 基本上运行你为它编写的任何代码

可以把它看作构建 Claude 在需要时可以调用的自定义函数。

FastMCP 让它变得简单

虽然 MCP 很有用，但从零开始设置 Server 需要大量样板代码。FastMCP 简化了这个过程。

以下是一个基本示例：

import { FastMCP } from "fastmcp";
import { z } from "zod";

const server = new FastMCP({
  name: "My Automation Server",
  version: "1.0.0",
});

server.addTool({
  name: "check_todos",
  description: "Get my current todo list",
  parameters: z.object({
    status: z.enum(["pending", "completed", "all"]).default("pending"),
  }),
  execute: async (args) => {
    // Your logic here to fetch todos
    const todos = await fetchTodosFromNotion(args.status);
    return todos.map(t => `- ${t.title}`).join('\n');
  },
});

server.start({ transportType: "stdio" });

现在 Claude 可以在你要求时检查你的待办事项。

以下是真正为我节省时间的 MCP 工具：

1. 关键词研究

与其手动检查搜索量，我创建了一个从 SEO API 拉取数据的工具：

server.addTool({
  name: "keyword_research",
  description: "Research keywords for blog topics",
  parameters: z.object({
    topic: z.string(),
    intent: z.enum(["informational", "commercial", "transactional"]),
  }),
  execute: async (args) => {
    // Calls SEO APIs to get search volume, difficulty, related keywords
    const data = await analyzeKeywords(args.topic, args.intent);
    return formatKeywordReport(data);
  },
});

现在我可以问："Claude，为'用户反馈工具'进行关键词研究"，几秒内就能得到数据，而不是 15 分钟。

2. 支持工单总结

我过去每天早上花 30 分钟浏览支持邮件。现在我有一个工具来总结它们：

server.addTool({
  name: "analyze_support",
  description: "Analyze recent support tickets",
  parameters: z.object({
    days: z.number().default(7),
    urgentOnly: z.boolean().default(false),
  }),
  execute: async (args) => {
    const tickets = await fetchSupportTickets(args);
    return categorizeAndPrioritize(tickets);
  },
});

3. 任务优先级排序

一个简单的工具，帮助我决定接下来做什么：

server.addTool({
  name: "smart_todos",
  description: "Manage and prioritize my development tasks",
  parameters: z.object({
    action: z.enum(["list", "add", "complete", "prioritize"]),
    task: z.string().optional(),
    category: z.enum(["feature", "bug", "refactor", "content"]).optional(),
  }),
  execute: async (args) => {
    if (args.action === "prioritize") {
      // Sorts tasks based on impact and urgency
      return await prioritizeTasks();
    }
    // Handle other actions...
  },
});

4. 用户反馈阅读器

这个连接到 UserJot 的 API 来获取功能请求：

server.addTool({
  name: "top_feature_requests",
  description: "Get the most requested features from UserJot",
  parameters: z.object({
    limit: z.number().default(10),
    minVotes: z.number().default(5),
  }),
  execute: async (args) => {
    const feedback = await userJotAPI.getFeatureRequests({
      sortBy: "votes",
      limit: args.limit,
      threshold: args.minVotes,
    });

    return feedback.map(f => 
      `${f.title} (${f.votes} votes)\n${f.description}`
    ).join('\n\n');
  },
});

我如何将 UserJot 与 MCP 一起使用

UserJot 是我收集用户反馈的地方。以下是我目前的工作流：

• 用户在我的 UserJot 看板上提交反馈
• 其他用户对重要事项进行投票
• 我的 MCP 工具读取排名靠前的请求
• 我使用这些数据来决定接下来要构建什么

我们正在 UserJot 中开发原生 MCP 支持。目标是使以下操作更容易：

• 将功能请求直接拉入你的编码工作流
• 根据用户描述生成实现计划
• 跟踪哪些反馈已被解决

例如，你将能够问 Claude："最高被请求的功能是什么？"，它会自动检查 UserJot，然后帮助你实现它。

设置

安装依赖：

   npm install fastmcp zod

创建你的 Server 文件（例如 my-automation.ts）

添加到 Claude Desktop：

   {
     "mcpServers": {
       "my-automation": {
         "command": "npx",
         "args": ["tsx", "/path/to/my-automation.ts"]
       }
     }
   }

结果

实现这些工具后：

• 我每天在重复性任务上节省了约 2 小时
• 我发布功能更快，因为花在行政工作上的时间更少
• 我更快地回复支持工单
• 我做出更好的决策，决定构建什么（基于真实的用户数据）

每个工具花费约 30 分钟来构建和测试。

你可以从这里开始

选择一项让你烦恼的重复性任务。也许是：

• 每天早上检查多个仪表板
• 格式化报告数据
• 运行相同的 API 测试
• 对电子邮件或工单进行分类

为它构建一个简单的 MCP 工具。模式很直接：

• 找到你想要自动化的服务的 API
• 将其包装在 FastMCP Server 中
• 使用它而不是手动执行任务

你已经使用的大多数服务都有 API：Notion、Linear、Slack、GitHub 等。每个都可以成为 MCP 工具。

AI 助手和可编程工具的结合正在改变我们的工作方式。与其在十几个应用之间进行上下文切换，你可以让 Claude 通过 MCP 协调一切。

如果你想自己试试这个，从 FastMCP 开始。如果你在寻找一个更好的方式来收集和处理用户反馈，可以看看 UserJot——我们正在构建工具，使反馈到功能的周期短得多。

关键不是要替代开发者。而是花更少的时间在无聊的任务上，花更多的时间构建人们真正想要的东西。

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