MCP 与 Vibe Coding

最近 Twitter / X 上很多人开始讨论「MCP」「Vibe Coding」这种新兴概念 ，很多是程序员圈子里最新兴起的一些"工作流"和"写代码的新思维方式"总结出来的 buzzword。

1️⃣ 什么是 MCP？

📌 MCP = Minimum Cognitive Programming

👉 中文大致可以理解为 "最小认知负担编程" ，或者叫 "最小认知编程"。

🔍 核心理念：

代码不追求「最优算法」或者「最完美设计」，而是追求「对当前自己（或团队）最容易理解和维护」的代码。
写代码的时候，优先考虑 降低认知负担，而不是过度追求工程优雅 / 高度抽象。
口号式表达：

→ "If it works and you can read it next week, it's good code."

→ "能跑，能读，能维护，就行。"

✨ MCP 背后的动因：

1️⃣ 现在很多代码工程、框架、抽象过度复杂，维护者学习成本高

2️⃣ GPT / Copilot 等 AI 辅助时代，更需要写「简单直观可读的代码」，AI 也能帮你"补全"复杂性

3️⃣ 工程实践发现大部分时间是"读代码" ，不是写代码，MCP 提倡写 "别人和自己下周能看懂的代码"

🛠 MCP 实践方法：

做法	对应 MCP 思路
优先用简单数据结构	少用花哨设计模式
减少抽象层级	不要无谓的加继承、多态
函数写短点	减少嵌套，易读优先
变量名取清晰	不用"高大上"名字，语义直观即可
不 premature optimization	不是核心瓶颈，先保证逻辑对、代码易读

🏷 一句话总结 MCP：

👉 MCP = 优先写"认知负担小，易读，易维护"的代码，不刻意炫技，实用主义风格编程。

2️⃣ 什么是 Vibe Coding？

📌 Vibe Coding = Vibe-driven coding style

👉 中文可以叫做："氛围驱动型编程" ，"带节奏感的编程"。

🔍 核心理念：

编程是一种创造性活动，要创造好的"氛围 / vibe"，提升开发者的愉悦感、心流状态 → 更高效、更快乐地编程。
Vibe Coding 不是传统工程术语，更像是一种开发者心态 / 工作流理念 ，强调 轻松、自由、创造感。

✨ Vibe Coding 常见表现：

行为	说明
播放喜欢的背景音乐	营造 `flow`
一次写完一整段逻辑	保持 `coding groove`，减少打断
边写边 `refactor`，随心所欲	不被 `rigid` 规则卡死
不过度关注"架构正确性"	先爽，后整理
用 `AI Copilot / ChatGPT` 辅助流畅写	`AI` 帮补节奏感，提升 `Vibe`

🎨 Vibe Coding 背后的思潮：

反思"过度流程化、过度工具化 "导致开发变枯燥 → 要让写代码重新变成 "创造活动"，而不是"苦活累活"。
AI 辅助写代码后 ，工程师更能 focus 在 "表达意图" 和 "flow" 上，而不是底层语法和繁琐设计。
对抗程序员 burnout → 保持写代码的乐趣、节奏感。

🏷 一句话总结 Vibe Coding：

👉 Vibe Coding = 营造写代码的 flow 和节奏感，优先保持创造力和愉悦感，开发过程"带 vibe"更高效更快乐。

3️⃣ MCP + Vibe Coding 的结合（现在很多 Twitter 上就是这种玩法）

MCP 让代码「简单、可维护」 → 减少认知负担
Vibe Coding 让写代码过程「顺畅、有节奏」 → 提高创造体验
AI（Copilot / ChatGPT / Cursor 等）正好促进了这两种思路落地 → AI 写代码时，如果 prompt 简单明确 + 代码风格易读，AI 补全就更好；Vibe Coding 时 AI 也能增强 flow。

4️⃣ 我们怎么学 / 怎么用？

✅ 对工作实践的建议：

做法	`MCP` 思路	`Vibe Coding` 思路
日常代码多写「易读、简单」	用普通 `for/if`，不追求炫技语法	保持 `coding flow`，先写再调
配合 `Copilot / ChatGPT` 用	生成易懂 `prompt`，易维护代码	一边生成一边调整，保持节奏
少"过度设计"	`YAGNI` 原则，不写用不到的抽象	先写 `MVP`，保持写的爽感
重视团队代码可维护性	别让自己下周都看不懂	不卷"架构洁癖"

5️⃣ 总结一句话：

MCP = 认知负担最小 → 易读、易维护的实用代码

Vibe Coding = 编程带节奏、保持 flow → 让写代码更有创造力和愉悦感

6️⃣ 参考学习资源

Twitter/X 上 #MCP #VibeCoding 标签，很多大佬会发心得
"AI 辅助开发工作流" → MCP + Vibe Coding 最配合 AI 使用场景
Cursor / Copilot / GPT + IDE → 是 MCP + Vibe Coding 的典型工具场景

📚 针对我现在工作场景的 MCP + Vibe Coding 落地方案

我当前的工作场景（iOS + React Native + Swift/SwiftUI + 组件化 + Charts + SDK 工程 + 架构优化）

🎯 我当前典型场景特点

✅ iOS 开发（Swift / SwiftUI / UIKit / React Native）

✅ 组件化架构改造期（拆分 IndicatorKit / MarketModule / RealtimeQuoteModule / StockDetailKit 等）

✅ 旧代码 OC/Swift 混杂，技术债多

✅ Charts 图表复杂，易写成高复杂代码

✅ 有跨团队协作，需要代码清晰可维护

✅ 需要加快交付节奏，提升自信和 flow

🛠 1️⃣ 如何落地 MCP 思维（最小认知负担编程）

✅ a) 组件化拆分阶段

传统写法	`MCP` 优化思路
为了架构"完美"，抽象一堆协议 + 多层 `wrapper`	`MVP` 阶段先写简单自包含组件，协议 / 抽象层逐步演进
`IndicatorKit / MarketModule` 拆分过度工程化	先拆物理模块 + 清晰 `API`，后期视需要再抽象复用层
为复用提前设计复杂泛型	优先"功能先跑通 + 接口直白"

✅ b) Charts 图表模块

传统写法	MCP 优化思路
复杂 `config` 驱动，`ViewModel` 太厚	`ChartViewModel` 分层 + 每张图有独立 `config struct`，保持易读
`Charts` 配置"动态拼拼凑凑"	统一简化模型，明确哪些参数"必要"，哪些是"可选"
过度用 `Combine` / 高阶 `Publisher` 嵌套	普通数据 `flow` + 明确 `side effect`，易维护优先

✅ c) OC/Swift 混合代码

传统写法	MCP 优化思路
急于"重构替换全部"	逐步"封装接口 + 兼容"迁移，阶段性成果可见
复杂 `bridging` 层	轻量 `bridge`，先保证可用可维护

✅ d) 日常写代码习惯调整

改进建议
函数写短（<= 20 行）
变量名直接、具备业务语义
避免 `premature optimization`
"能跑能读"优先，不急于设计过度通用性
`UI` 层用 `SwiftUI` 时，保持 `View` 纯净，逻辑放 `ViewModel`

🎵 2️⃣ 如何落地 Vibe Coding 思维（节奏感编程）

✅ 工具搭配（针对 iOS 场景）

工具	推荐理由
Cursor IDE + iOS 工程	作为副 `IDE` 写 `utility / demo`，体验 `Vibe Coding`
ChatGPT + Codex	生成 `Swift / SwiftUI / Charts` 代码，提速
GitHub Copilot (Xcode plugin)	`Xcode` 里直接 `AI` 补全，写 `Swift / SwiftUI` 体验 `Vibe`
Raycast + GPT 插件	快速查代码片段 / 生成代码
Music App + 固定 coding playlist	帮你 `build flow`（`Vibe Coding` 很推崇）

✅ 我的编码习惯调整

场景	推荐做法
日常组件开发	"先跑通 flow" → 再局部优化
复杂 `Charts` 图表交互	先实现交互完整 `MVP` → 再逐步优化性能 / 结构
新模块 `API` 设计	边写边聊 `ChatGPT`，`AI` 辅助完善 `API` 设计
文档同步	`AI` 帮你"生成接口注释 / 使用示例"，提升文档质量
遇到复杂 `legacy` 代码	先 `GPT` 帮解释 → 保持节奏改造，不钻牛角尖

✅ 心态层面

👉 MCP + Vibe Coding = 给自己"减压 + 加 flow"

👉 当前阶段不用急于追求"架构大师范"，先做"能跑能维护 + 组件清爽 + 节奏流畅"

我需要记住一句话：

「架构是"演进"出来的，不是"设计"出来的，MCP + Vibe Coding 最适合架构重构期的风格。」

🏆 3️⃣ 总结关键策略

✅ MCP → 减少认知负担，代码可读性第一

✅ Vibe Coding → 编码过程保持 flow，先做 MVP，后期优化

✅ 结合 AI → 提速 + 降低心智成本

✅ 逐步打造属于自己风格的 "轻盈架构师" 路线

AI 圈 / 工程圈 "缩写撞车" MCP

📌 1️⃣ AI 圈的 MCP 是什么？

→ Model Context Protocol (MCP) 👉 是最近开源圈 / AI 圈热炒的一个开放协议：

用途：

让 AI 大模型（比如 GPT-4o、Claude、LLaMA）能够通过标准协议 安全访问本地或远程资源。
典型场景包括：
- 让大模型访问文件系统
- 让大模型调用 API
- 让大模型读写数据库
- 做本地 agent 的插件协议（有点类似 "ChatGPT 插件协议"）

出处：

目前 GitHub 上有很多 Awesome MCP Servers 列表，收集各种 MCP server 实现。
比如 github.com/awesome-mcp 这种列表。

📌 2️⃣ 之前讲的 MCP？

→ Minimum Cognitive Programming (MCP) 👉 是一种编程理念 / 编码风格 ，源自 Twitter / 开发者圈子提倡：

核心思想：

编写认知负担最小的代码
保证代码可读、可维护
不追求 "完美架构"，而追求 "写出来能看懂 + 能改 + 能交付"
很适合 AI 辅助编程、现代敏捷开发场景

出处：

Twitter / X 上很多工程师最近发 "MCP 风格编码" 的帖子，鼓励这种写法，尤其配合 Copilot / GPT 编码时代。

📌 3️⃣ 撞名字？

两者名字恰好都是 MCP（缩写相同）
但是领域完全不同：

AI 圈的 MCP	之前讲的 MCP
Model Context Protocol	Minimum Cognitive Programming
协议标准（AI agent 圈）	编程理念（工程圈 / 开发圈）
帮大模型调用外部资源	帮开发者降低代码复杂度
有 GitHub awesome 列表	多是 Twitter 圈理念流行
技术协议	编程思维方式

📌 4️⃣ 总结一句话：

👉 AI agent 圈的 MCP = Model Context Protocol ，是 AI Agent 圈的开放协议 ； 👉 之前讲的 MCP = Minimum Cognitive Programming ，是工程师圈最近推崇的代码风格理念。