MCP 榜一大哥 SequentialThinking，99%的人都不会用？全网最新实操+认知升级！

大家好，我是孟健。今天我们继续聊 MCP。

先用一句话再介绍下 MCP，防止小白用户看不懂：

MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，它标准化了应用程序如何向大语言模型（LLMs）提供上下文。你可以把它理解为 AI 应用的"USB-C 接口"，让 AI 模型能够安全、有效地和外部数据源、工具进行交互。

目前我认为 MCP 生态做得最好的网站是 Smithery.ai，大家可以直接访问：smithery.ai/

Smithery 有个 MCP 长期霸榜------Sequential Thinking，我几乎没见过有其他 MCP 能超越它。其实之前我也一直没搞明白，这个 MCP 为啥能一直高居榜首，网上优质的实践资料也非常稀缺。

今天，我就带你手把手用 Cursor，实操一遍这个 MCP，并且深度挖掘它的真正价值。

准备工作

要用 MCP，你的电脑需要提前装好一些环境。首先，下载并安装 Cursor：

www.cursor.com/

然后，下载并安装 Nodejs（因为后面要用 npm 来执行 MCP）：

nodejs.org/zh-cn

这两个软件都装好后，访问 Smithery.ai，打开 Sequential Thinking 的详情页：

smithery.ai/server/@smi...

在右侧 Installation 面板，选择 Cursor，复制 npm 命令，打开命令行直接执行：

执行成功后，打开 Cursor settings，切换到 MCP 面板，就能看到已经安装好的 MCP 了：

核心干货：写好提示词

我的提示词是这样写的：

用sequential-thinking来深入思考一下，SequentialThinking这个mcp可以用于什么实际场景当中，要求：
- 使用sequential-thinking来规划所有的步骤，思考和分支
- 可以使用brave Search进行搜索，每一轮Thinking之前都先搜索验证
- 可以用fetch工具来查看搜索到的网页详情
- 思考轮数不低于5轮，且需要有发散脑暴意识，需要有思考分支
- 每一轮需要根据查询的信息结果，反思自己的决策是否正确
- 返回至少10个高价值的使用场景，并详细说明为什么价值高，如何用

想用好 MCP 工具，提示词真的非常重要。我明确要求模型用 sequential-thinking 来深度思考。

思考什么？就思考它自己到底能干啥。我们都知道，sequential-thinking 的优势就是多步骤思考和规划能力，所以让它自己来拆解这个问题，最合适不过。

接下来的约束也很关键：

• 利用 brave search 来搜索，让它每一轮思考前都先查查资料，这直接决定了最后的质量。

• 用 fetch 看详情。我们都知道，搜索结果一般只有标题、链接、摘要，想看细节还得点进去，fetch 就是干这个的。

• 思考轮数至少 5 轮，并且要有分支、发散，最大化发挥它的能力。

• 每轮都要反思自己的结论是否靠谱，这在 Agent 领域叫 reflection。

• 输出要求，至少 10 个高价值场景，并解释为什么有价值。

一个好的 Prompt，基本就成功了一半，结果自然不会差！

体会 Agent 的强大

果然不出所料，模型开始疯狂调用工具进行思考：

限于篇幅，我就不展开细节了。多轮的 search-fetch 和 sequential-thinking，我们不用写一行代码，就实现了一个复杂 Agent 的效果！建议感兴趣的同学一定要亲自试试。

我们来看看结果：

从结果里，你能非常深入地理解 SequentialThinking 到底适合用在哪些场景（相信我，这种资料你在网上查不到）。随便挑几个：

• 复杂软件管理，跨团队需求-开发-测试-上线全流程分解，很适合发挥出 SequentialThinking 的能力

• 多模型 AI 协作，SequentialThinking 作为核心中枢，控制不同的 AI 分工协作

• 科研课题，课题分解、实验设计、数据分析、论文撰写全流程管理

• 个人成长路径规划，职业发展、技能提升、学习计划分解与追踪

• 头脑风暴分步推进、方案多路径推演、优选与落地实施（其实就是本文在做的事情）

是不是感觉对 SequentialThinking 的认知清晰了很多？这里我总结一个最重要的观点：

（非常重要的认知，全网独一份）

凡是用 Workflow 的地方，都适合用 SequentialThinking！

你想想是不是这样？只要一个任务有 Workflow，我们都可以让 SequentialThinking 来分步拆解、规划、执行！

最后，AI 还给我们总结了一下，我觉得写得特别好，也贴在这里：

SequentialThinking MCP 的最大价值在于：支持复杂问题的分步拆解、动态调整、分支推演和多方协作，适用于任何需要系统性思考、流程优化和创新探索的领域。其分支与反思机制，尤其适合面对不确定性高、路径多变、协作复杂的实际场景。

不要小看 MCP

很多人其实没真正研究过 MCP，甚至不了解 Function Calling，更没看到 MCP 能发挥的巨大价值。

有个很重要的认知：模型今天已经非常智能了，而 Agent 则把模型的智能上限清晰地展现到我们面前。

MCP，就是让所有普通用户，不用开发，也能实现 Agent 的能力。通过自己组装 MCP 的灵感，满足各种各样的需求。

这个时代，普通人也能造 Agent。我们正身处这场技术变革的洪流之中，唯有不断学习、拥抱变化、亲身实践，才能不被时代抛下。

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