我无法理解MCP的热度，因此决定为Outlook构建一个简单的服务器（需要在Azure中具有管理员权限）。
在构建过程中，我只是使用了一个Python MCP SDK：[https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)。
现在，我并不是一个快速的开发者。不过，在两天内，我让Claude Desktop处理和回复电子邮件的能力超越了我以往合作过的任何助手（无论是人类还是其他）。这一切都不是因为我的技术水平。我基本上只是反复使用相同的@mcp.tool装饰器来封装msgraph调用。
事实上，我花在调整msgraph认证和API调用上的时间，比在MCP服务器本身上花的时间还要多。
今天，在一个典型的工作流程中，我只需告诉Claude“整理我的收件箱”，它就能处理从归档邮件、创建文件夹、撰写回复、安排会议到标记待办事项等所有事务。
对于任何对MCP感到好奇的人，以下几点让我印象深刻：
1. 这是我在任何软件构建中经历过的最快“可用时间”。
2. 它以一种我在“代理工作流程”方法中未曾体验过的方式，完全实现了“人类能力”……它就是能正常工作。
3. 在如何“架构”工具签名以获得最佳结果方面，确实存在一些细微差别。例如，我必须将一个参数命名为html_code_mail_body，以防止Claude在邮件中使用纯文本。
4. 制作纯粹、高度内聚和原子化的工具更好，让大型语言模型（LLM）将它们组合起来以处理更复杂的任务。
5. 构建过程非常简单，所有公司最终都可能会推出官方的MCP服务器。
总体而言，我认为MCP为“代理工作流程”模型提供了一个鲜明的替代方案。从技术角度来看，工作流程中的每一步都与其上游/下游的对应部分高度耦合。这使得它们既僵化又脆弱。这正是人们所说的工作流代理中的一些“RPA异味”的来源。
MCP是经典的依赖反转。LLM成为一种抽象，可以根据设定的任务，自主协调使用任何工具，以任何顺序进行操作。
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