Sinto que, à medida que os ferramentas de programação em IA se desenvolvem, a minha compreensão sobre a ferramenta MCP também está a mudar.



Antes, costumava usar o sequential thinking e task_manager, mas agora, com a melhoria das capacidades de planejamento e raciocínio do modelo, surgiram o plan mode e think harder/ultrathink. Eu prefiro completar isso dentro das ferramentas nativas, em vez de recorrer ao mcp.

Outra categoria são ferramentas de enriquecimento de contexto como context7 e deepwiki. Para engenharia de contexto, preciso de algo mais refinado e preciso, e estas mcp atualmente não conseguem atender a essa necessidade. Portanto, prefiro organizar profundamente por conta própria em vez de usar mcp.

O processo de organização do contexto pode ser auxiliado por ferramentas externas como Deep Research e NotebookLM; fora do código, é importante coletar um contexto de alta qualidade e suficientemente abrangente.

Há uma outra classe de ferramentas mcp que podem aumentar a eficiência e a precisão dos testes que recomendo, como o playwright mcp.

Resumindo, a ferramenta MCP deve ser vista como uma extensão da capacidade de programação de IA, como a função das mãos e pés, e não como um aumento do cérebro.
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