本地 MCP 客户端被低估了！ 每个人都在使用 Cursor、Claude Desktop 和 ChatGPT 作为 MCP 主机，但如果你正在构建支持 MCP 的应用程序，你需要自定义客户端。 问题是：从头开始编写 MCP 客户端是痛苦且耗时的。 今天，我将向你展示如何在几分钟内构建自定义 MCP 客户端，而不是几个小时。 为了证明这一点，我构建了一个完全私密的终极 AI 助手，它可以： - 连接到任何 MCP 服务器 - 自动化浏览器使用 - 无缝抓取网页数据 - 控制我电脑的终端 - 处理图像、音频和文档 - 通过知识图谱记住一切 秘密是什么？mcp-use — 一个 100% 开源框架，使 MCP 集成变得简单。 构建自定义 MCP 代理需要 3 个步骤： 1. 定义你的 MCP 服务器配置 2. 将任何 LLM 连接到 MCP 客户端 3. 部署你的代理 就这样。没有复杂的设置，没有专有依赖。 最棒的是？一切都在本地运行。你的数据保持私密，你控制整个堆栈。 完整的代码分解...👇

让我们通过探索每个集成并理解它是如何工作的来逐步分析，使用代码和插图：

1️⃣ Stagehand MCP 服务器 我们首先允许我们的代理控制浏览器，浏览网页，截屏等，使用 @Stagehanddev MCP。 下面，我询问了一个天气问题，代理通过启动浏览器会话自主回应了它。 查看这个👇

2️⃣ Firecrawl MCP 服务器 接下来，我们为代理添加抓取、爬虫和深度研究能力。 mcp-use 支持同时连接多个 MCP 服务器。因此，我们将 @firecrawl_dev MCP 配置添加到现有配置中并与之交互。 查看这个👇

3️⃣ Graphiti MCP 服务器 到目前为止，我们的代理是无记忆的。它在每个任务后都会忘记一切。 @Zep_ai 的 Graphiti 是一个 MCP 服务器，为我们的代理提供基于图的实时记忆层。 您还可以在 Neo4j 中可视化此图。 查看这个👇

4️⃣ Ragie MCP 服务器 接下来，我们为代理提供多模态 RAG 能力，以处理文本、图像、视频、音频、文档等。它由 @ragieai MCP 提供支持。 下面，我让它列出我 MCP PDF 中的项目（一个复杂的文档），它的回应非常完美。 查看这个👇

5️⃣ GitIngest MCP 服务器 接下来，为了满足开发者的需求，我们允许我们的代理与任何 GitHub 仓库进行聊天。 下面，我通过提供仓库链接询问了我的书写流程的技术栈。它通过使用 MCP 服务器提取了正确的信息。 查看这个👇

6️⃣ 终端MCP服务器 最后，我们将代理终端控制权交给开发者，以便在需要时执行命令。 它提供了以下工具： - 读取/写入/搜索/移动文件 - 执行命令 - 创建/列出目录等。 查看这个👇

最后，我们将其包装在一个 Streamlit 界面中，在这里我们可以动态更改 MCP 配置。 这为我们提供了一个 100% 本地的终极 AI 助手，它可以浏览、抓取、具有记忆功能、从多模态知识库中检索信息，还有更多功能。 查看这个演示👇

就到这里吧！ 如果你觉得这很有启发性，请与您的网络分享。 找到我 → @akshay_pachaar ✔️ 获取关于LLMs、AI代理和机器学习的实用见解和教程！