会议主题：晚8点共学会议时间：5月28号（周三） 19:56 - 21:31 （GMT+08）参会人 (732)：用户8537)用户8065)用户6138)用户8226)用户4771)用户6414)...

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总结

本次会议由蓝衣剑客分享将 100 个思维模型做成 MCP 的研究成果，介绍了 MCP 的缘起、诞生、工具组成及应用场景，阐述了人机协作模式和思维模型的重要性，内容如下：

•MCP 缘起与理论基础◦研究背景与目的▪时代思考：蓝衣剑客表示，从年后开始思考在人工智能时代如何与机器打交道，以及如何体现自身价值。他认为这是一个涉及多学科的大问题，经过三四个月的摸索和研究，最终做出了 MCP，旨在帮助大家在实际应用中提升思考和决策能力。▪个人经历：蓝衣剑客介绍了自己的工作经历，他毕业投身软件行业十余年，历任开发、架构、产品等多个岗位，参与起草多个 AI 领域行业标准和国家级报告，闲时撰写提示词方面的书籍，目前是 AI 领域项目经理、作家和社区专栏作者。

•MCP 应用场景◦新人学习场景▪入门指引与模型推荐：假设新手希望了解 MCP 解决换工作问题，MCP 可提供基础入门指引和使用技巧，推荐适合日常工作的思维模型，如 sort 负利效应、迪尔海姆思维等。

•MCP 演示与使用说明◦实际案例演示▪工作决策辅助：以应届毕业生面临大厂和小厂 offer 选择为例，MCP 调用推荐模型，提供决策树分析法、旁观者思维、机会成本分析等思维模型，列出不同选择的可能性、结果路径和概率，从不同时间维度帮助用户思考决策。

•问答环节◦MCP 功能与使用问题▪功能定位：对于“MCP 是干啥用的”问题，蓝衣剑客解释 MCP 是辅助人思考、推理的功能性工具，具有学习属性和思维外显功能。▪记忆与个性化：针对“MCP 是否有记忆功能和个性化调整功能”的问题，蓝衣剑客表示 MCP 的学习系统可保存用户反馈和创建的思维模型，若本机使用可保存到本地。用户可让 MCP 扮演特定思维模型进行个性化互动，但开发时需考虑性能负担。▪提示词与泛化模型：对于编排提示词让泛化模型紧扣需求的问题，蓝衣剑客表示需根据具体提示词和 MCP 工具情况而定，可加微信单聊。对于辅助思考与用户询问方式的关系，他认为即使是小白用户，也可从新手入门指南开始，通过 explain 工具或提出问题进行思维演练。▪配置与使用场景：用户询问是否需要配置固定 roots，蓝衣剑客明确表示不需要。对于“购物问 AI 是否好”的问题，他表示不确定后续发展。对于“MCP 是否有自己的服务器”，他称目前是本地化的，后续可能优化推荐系统。

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