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1. 为你的 AI 客户端提供一个“curl”封装器，用于验证允许访问的 API 方法和端点。 2. 告诉你的 AI 下载网页文档，并使用 html2text + grep + head + tail 来发现它需要的内容。 说真的，这真的有效。无需每个人都重新发明自己的 MCP 服务器。无需每次都在提示中放入你的整个文档。只需改进你已有的内容： * 为你的 API 端点添加 OAuth2，并改进你的文档。 * 对于 CLIs，无需将你的整个帮助信息复制粘贴到 SKILLS 中，只需改进你现有的 --help 即可。 如果非 AI 用户使用和理解起来更容易，那么对 AI 本身也更好，不要重复工作。 上面第 1 点绝对需要某种协议，但不需要用托管在某处的语言编写整个 MCP 服务器。只需一个 JSON 文件就足够了，AI 客户端可以下载它，用户可以选择允许使用哪一组方法/端点（只读、写入、管理）。这不需要放在提示中，它是在验证 HTTP 调用。可以在提示中放入的最多只是例如“只允许只读端点”之类的提示，给 AI 一个提示。就这些！

去年，在我大学计算机科学（CS）专业学习的第二年，我正在阅读《计算机网络：自顶向下方法》。在第二章的末尾，它包含了一系列可供实践的项目想法。我被深深地吸引住了。 我仍然记得当时的那种兴奋感，在我的笔记本电脑上禁用了防火墙（在设置中）（后来我意识到客户端不需要禁用防火墙：D）。 我编写了一个 Python 脚本，通过 TCP 发送“hello”，并在我朋友的笔记本电脑上运行“服务器”（它只是一个 Python 程序），服务器将其转换为大写，并发送回“HELLO”。 一周后，我完成了构建一个简单的多线程 HTTP 服务器。 我更改了路由器设置，将端口转发到我的笔记本电脑，这样任何人都可以随时随地使用我（不安全的）HTTP 服务器，成功地将我笔记本电脑上的所有文件置于风险之中：D 那一刻，一切都开始变得清晰，一切都只是一堆文件和程序。 我心想，“我爱计算机科学”，我真的热泪盈眶。 在高中时，我学习了一些计算机科学入门课程，其中一门课我们学习了一些非常基础的 PHP 和 MySQL。我们只需在安装程序中点击“下一步”就安装了 MySQL，然后突然之间，我们的 PHP 代码就可以将数据存储在“数据库”中了。我感到很困惑……就像“教授，数据库在哪里”，他没有理解我的问题，“我的意思是，这些东西存储在哪里？” 这确实是一个有点难的问题，但他回答我说“它只是一些文件”。 我没有完全相信，但至少它让我安心了……至少它在硬盘上！ 在学习了操作系统、数据库和计算机网络之后，我终于明白了数据库在哪里。从某种意义上说，它只是一堆文件，以及顶部的几个 TCP 套接字。他是对的。 我不确定为什么接受一切都只是一堆文件和进程需要这么长时间才能内化。