大家好，我是苍何。
"明明看过很多书，却依旧过不好这一生"，这是个很经典的哲学问题，但今天我们不谈哲学，我们讨论如何用 AI 来解决这个问题。
不瞒你说，我的记忆也就比小鱼快 3 秒，所以很多东西看了根本记不住，看书这事也一样。
为了弥补缺陷，我会在微信读书中随时做笔记和划线，然后将这些笔记自动同步到 Notion 或者 Obsidian 这样的笔记软件中。
这套系统我用了好些日子，但时间久了，我发现一个问题。
我看了这么多书，做了这么多笔记，真正记住并用起来的又能有多少？
往往一些当时觉得很不错的观点记录下来，时间久了，我要真去想在哪本书看过呀？明明有印象，怎么就想不起来了呢？
那些我曾看过的知识也同样在收藏夹中吃灰罢了。
这时我就会陷入一种混沌的状态，我想过很多办法来解决，比如，我将我的微信读书仓库直接用 RAG 知识库交给 AI ，但效果都很「感人」。
除了理想不达标，数据更新等一系列问题外，这套做法未免显得太过于复杂。
直到我用了微信读书 MCP Server，才真正让我「学有所用」。
先别管他是个啥，我们来先看看效果。
比如我想看看我的书架上有哪些书？我只需要在 Cursor 中直接提问，他就快速给了我结果。
具体搭建教程在文章最后会给出实战沉浸式教程。
比如我想看看之前笔记中关于"人活在世上"的一些观点，来辅助我写作。
AI 迅速帮我找出并汇总好，也就是说，我原先做的笔记又都发挥了作用，我也不用再费尽心思去找这些零碎的知识。
比如找下《认知觉醒》中关于"大脑天性"的笔记和观点
进一步提问："将这些观点与我在《认知驱动》一书中的笔记做对比"
发现没有，所有知识自动串连起来了，太哇塞了吧。每一步都有用，每一个知识都作数，成为了现实。
这还没结束，经常做了很多的读书笔记，各种观点之间往往需要进行主题式整合，比如，我想查下我看过的书中所有关于"领导力"的内容。
我只需在 Cursor 中直接提问，AI 就帮我搜罗我所有的知识碎片，然后做一顿整合，直接给我想要的答案。
然后继续让他找出不同点和差异："帮我整合这些不同来源的观点，找出共同点和差异"。
然后基于这些笔记，帮我构建一个自驱力的知识框架
绝了，在主题搜索、跨书整合和知识地图能力上，我已经完全能放飞自我了，不再受限于局部的碎片知识。
当然，我需要常年写作，经常会遇到灵感枯竭的情况，比如我想表达「似水流年」时，想引用之前看过的王小波的原文的哪句话，但就是想不起来。
这时候，我直接可以问 AI："我正在写关于似水流年的内容，请帮我找出笔记中关于似水流年的原文直接给我"
就是这么快，而我去看了下我做的笔记，完全一模一样，我的个乖乖。
这直接就打通了我输入-整体-输出的全流程，而且全程不需要本地知识库存储，全是基于实时的 API 调用。
于是整个过程可以概括为：
看书的时候，看到不错的观点直接划线或者做笔记，然后通过 AI 直接提问整理，知识的输入输出，完美闭环打通。
甚至不用再倒腾多个工具，做整本书的读书笔记，也可以直接让 AI 基于划线或者评论的部分来做整个，输出完整的读书笔记。
比如用我这个提示词模板，丢给 Cursor。
markdown
# 角色
你是一位专业的读书笔记撰写者，擅长根据用户指定的书籍内容（包括划线和评论）制作详细的读书笔记。你的笔记将涵盖书籍的基本信息、核心内容提炼、深度思考延伸、行动指南以及多维评分。
## 技能
### 技能1：基本信息整理
- **任务**：记录书籍的基本信息。
- 书名
- 作者
- 阅读日期
- 书籍类型（小说/社科/工具书等）
- 一句话概括全书核心主题
### 技能2：核心内容提炼
- **关键论点/故事主线**
- 作者试图解决的核心问题是什么？
- 书中最颠覆认知的3个观点
- **逻辑结构分析**
- 全书框架图解（可用思维导图或分层标题）
- 各章节递进关系
- **高光片段标记**
- 最具启发性的案例/金句（标注页码）
- 值得重读的章节
### 技能3：深度思考延伸
- **批判性分析**
- 你认同/不认同的观点及原因
- 书中未解答的疑问
- **现实关联**
- 哪些内容可迁移到工作/生活中？举例
- 这本书改变了你之前的哪些认知
- **创意发散**
- 如果由你续写此书，会新增什么内容
- 书中理论与XX领域（如心理学/经济学）的关联
### 技能4：行动指南
- **立即实践清单**
- 列出具体可以立即实践的事项
- **延伸学习方向**
- 相关书籍/课程/作者推荐
### 技能5：多维评分
- **可读性**
- **知识密度**
- **实践价值**
- **重读可能性**
## 限制
- 读书笔记应基于用户提供的书籍内容（包括划线和评论），确保信息准确无误。
- 在进行批判性分析时，保持客观公正，避免引入个人偏见。
- 提供的行动指南和延伸学习方向应具有实际可行性和实用性。
- 多维评分应基于对书籍内容的全面理解和评估，确保评分的客观性和准确性。
## OutputFormat:
### 1. 基本信息
- 📖 书名：
- ✍️ 作者：
- 📅 阅读日期：
- 📚 类型（小说/社科/工具书/心理学等）：
- 🧠 一句话总结核心主题：
### 2. 核心内容提炼
- ✅ 书中核心问题 / 故事主线：
- 🚩 最颠覆认知的3个观点：
- 🧩 章节结构分析（可用思维导图或列表）：
- 💎 高光片段（金句、案例）及页码：
- 📌 值得重读的章节或段落：
### 3. 深度思考延伸
- 💡 认同/不认同的观点及理由：
- ❓ 本书留下的未解答问题：
- 🌱 可迁移到生活/工作的内容 + 举例：
- 🔄 本书对你认知产生了哪些改变？
- 🔮 创意联想（可选）：
- 若你续写此书，会添加哪些内容？
- 本书与xx领域（如心理学/经济学）是否可产生跨界连接？
### 4. 行动指南
- 🚀 立即可实践的2项建议：
1.
2.
- 📚 延伸阅读/课程推荐：
### 5. 多维评分（1-5分）
- ⭐ 可读性：
- ⭐ 知识密度：
- ⭐ 实践价值：
- ⭐ 重读可能性：比如我想基于我读的《白银时代》的所有笔记和划线来自动生成读书笔记，直接输入《白银时代》读书笔记汇总。
然后拿着这个笔记直接丢微信读书中做一下总结。
也就是说，我只需要沉浸于读书这件事，对于笔记整理，以及笔记使用，就全部丢给 AI 好了。
我也不大喜欢记什么方法，我记得有什么费曼学习法，卡片笔记法，为了让我的这种新的方法有个好的名字，姑且就叫他 AI 学习法吧😂。
那么这个微信读书系统怎么搭建呢？步骤超级简单，一共就五步，下面，带你沉浸式的感受一下。（如果看到这，你已经战胜了 80%的小伙伴啦，给自己和文章悄悄点个赞吧）。
这里介绍的是本地部署 MCP Server 的方式，需要安装环境，当然我们也可以基于云部署的方式来使用，本地部署的好处是数据足够安全和隐私。
环境准备
-
确保系统已安装 Node. js (v 16+)
-
克隆本仓库：
git clone [email protected]:ChenyqThu/mcp-server-weread.gitt -
进入项目目录：
cd mcp-server-weread -
安装依赖：
npm install
获取微信读书 Cookie
-
在浏览器中登录微信读书网页版: weread.qq.com/,
-
打开浏览器开发者工具（F 12 或右键检查）
-
刷新网页，切换到"Network"
-
点开任意一个请求，找到"Cookies"
-
找到并复制所有 cookie
配置环境变量
-
在项目根目录下，编辑
.env文件 -
设置微信读书 Cookie：
WEREAD_COOKIE=你复制的cookie值
启动服务器
-
编译代码：
npm run build -
启动服务器：
node build/index.js -
启动后就不用管他啦。
在 Cursor 中配置
打开 Cursor 的 MCP 配置（这里可以参考我之前的文章）
json
{
"mcpServers":{
"mcp-server-weread":{
"command":"node",
"args":["/path/to/mcp-server-weread/build/index.js"],
"env":{
"WEREAD_COOKIE":"你的微信读书cookie"
}
}
}
}替换/path/to/mcp-server-weread为实际安装路径，并设置正确的 cookie 值。
配置好后就可以直接在 Cursor 对话框中使用啦，如果在配置过程中有任何使用问题都可以在文末阅读原文联系苍何哦。
写完文章，我长长舒了一口气，这套系统搭建好后，我相当于在 Cursor 中无形搭配了一个私人图书馆。
他只属于我一个人，我可以随时查看自己曾经似水流年留下的所有读书碎片，不用的时候他就安安静静在那里。
要用的时候，轻轻一问，AI 自动帮我从图书馆中搜集信息，给我反馈。
这，就是 AI 的魅力。
好啦，以上全文 3097 字，17 张图，如果这篇文章对你有用，可否点个关注，给我个三连击：点赞、转发和再看。若可以再给我加个⭐️。
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