如果你的 MCP 伺服器有數十個工具，那麼它可能是錯誤構建的。 你需要針對每個用例具體且清晰的工具——但你也不能有太多工具。這造成了一個幾乎不可能的權衡，大多數公司不知道如何解決。 這就是為什麼我訪問了我的朋友 Alex Rattray（@RattrayAlex），@StainlessAPI 的創始人兼 CEO。Stainless 為 @OpenAI 和 @AnthropicAI 等公司構建 API、SDK 和 MCP 伺服器。Alex 花了多年時間掌握如何讓軟體與軟體對話，他來到節目分享他的知識。 我在 @every 的 AI & I 節目中邀請了他，討論 MCP 和 AI 原生互聯網的未來。我們深入探討： • 設計精簡且精確的 MCP 伺服器。Alex 對於構建可靠的 MCP 伺服器的最佳實踐始於保持工具集小型，給每個工具一個精確的名稱和描述，並最小化模型必須處理的輸入和輸出。在 Stainless，他們還經常在上面添加 JSON 過濾器，以剔除不必要的數據。 • 使用動態模式使複雜的 API 可管理。為了解決 AI 如何在較大的 API 中確定使用哪個工具的問題，Stainless 切換到“動態模式”，模型僅獲得三個工具：列出端點，選擇一個並了解它，然後執行它。 • 將 MCP 伺服器作為商業副駕駛。在 Stainless，Alex 使用 MCP 伺服器連接 @NotionHQ 和 @HubSpot 等工具，因此他可以問問題，例如：“上週哪些客戶註冊了？”系統查詢多個數據庫並返回一個摘要，否則需要多次登錄和搜索。 • 使用 Claude Code 為你的公司創建一個“腦”。Alex 通過讓 Claude Code 在他的系統上運行並要求它將有用的輸入（如客戶反饋和 SQL 查詢）保存到 GitHub，來在 Stainless 建立一個共享的公司腦。隨著時間的推移，這創建了一個他的團隊可以輕鬆查詢的策劃檔案。 • MCP 的未來是代碼執行。Alex 認為，最強大的設置將是一個簡單的代碼執行工具和一個文檔搜索工具，而不是給模型數百個工具。AI 根據 API 的 SDK 編寫代碼，在伺服器上運行，並在遇到困難時檢查文檔。 這是任何想要了解 MCP 並學習如何將其用作競爭優勢的人必看的內容。 請在下方觀看！ 時間戳： 介紹：00:01:14 為什麼 Alex 喜歡赤腳跑：00:02:54 API 和 MCP，新的互聯網的連接器：00:05:09 為什麼 MCP 伺服器難以正確設置：00:10:53 可靠的 MCP 伺服器的設計原則：00:20:07 為大型 API 擴展 MCP 伺服器：00:23:50...