أشعر أنه مع تطور أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، فإن فهمي لأداة MCP يتغير أيضًا.

في السابق، كنت أستخدم كثيرًا التفكير التسلسلي و task_manager، ولكن الآن مع تحسين قدرات النماذج في التخطيط والاستدلال، أصبح لدينا وضع التخطيط و think harder/ultrathink، وأنا أفضل إكمال ذلك داخل الأدوات الأصلية بدلاً من الاعتماد على mcp.

فئة أخرى هي أدوات تعزيز السياق مثل context7 و deepwiki، بالنسبة لهندسة السياق، أحتاج إلى مزيد من الدقة والتفصيل، هذه الأنواع من mcps لا تستطيع حالياً تلبية هذا الطلب. لذلك، أنا أميل أكثر إلى تنظيم الأمور بعمق بنفسي بدلاً من استخدام mcp.

قد تستفيد عملية تنظيم السياق من أدوات خارجية مثل Deep Research وNotebookLM، خارج الشفرة، من خلال جمع سياق عالي الجودة وشامل بما فيه الكفاية.

هناك نوع آخر من أدوات MCP التي يمكن أن تحسن كفاءة ودقة الاختبار، وأنا أوصي بها، مثل Playwright MCP.

باختصار، يجب أن يُعتبر أداة mcp امتدادًا لقدرة البرمجة بالذكاء الاصطناعي، تمامًا كأدوار اليدين والقدمين، وليس لتقوية العقل.