一位开发者分享了他用MCP（Model Context Protocol）构建自定义服务器，让Claude自动完成博客草稿整理并发布到Dev.to的完整调试过程。
MCP是一种让AI模型调用外部工具的协议。作者搭建了两个服务器：官方filesystem服务器让Claude读写本地文件，以及自建的devto服务器，封装了Dev.to API用于发布文章。最终效果是，只需对Claude说"读取某文件夹的草稿、润色后发布为草稿"，它就会自动完成整个流程。
过程中踩了不少环境配置的坑：PowerShell安装uv后需重开终端才能识别；Python版本需固定3.10以上才能满足MCP SDK要求；PyPI上存在同名无关包，需显式指定版本范围mcp[cli]>=1.2.0,<2.0.0才能装到真正的SDK；Claude Desktop的配置文件需注意JSON嵌套结构，且Windows下要用完整路径启动命令。作者总结，真正的难点不在MCP协议本身，而在于PATH、Python版本、包名冲突等基础环境问题。一旦环境就绪，核心代码不过20行Python。这个案例对想用MCP自动化工作流的开发者有参考价值，尤其是Windows环境下的配置细节。
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