MCP 能实现什么?真实世界的使用场景
An update from the LLMFeed ecosystem
🧩 MCP 的实际应用场景
🏥 医疗领域
- :用于 LLM 症状分析的结构化 capsule
symptoms-export.llmfeed.json
- :代理可识别的预约 API 接口声明
appointment-api.llmfeed.json
🧑🏫 教育行业
- :带 prompt 结构的课程目录
course-index.llmfeed.json
- :记录用户学习进度与反馈的会话 feed
session-feed.llmfeed.json
🧰 SaaS 工具
- :向 Zapier、ChatGPT 插件、Notion AI 暴露工作流程能力
capabilities.llmfeed.json
- :声明 token 的作用域和权限边界
apicredential.llmfeed.json
❤️ 交友与陪伴场景
- :明确表达交友或指导意图的提示结构
persona-prompt.llmfeed.json
- :设置代理交互中的伦理和行为边界
flagzone.llmfeed.json
无论你的领域是什么 —— 如果代理能理解它,它就可以行动。
🔓
Unlock the Complete LLMFeed Ecosystem
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Quality Articles
30s
AI Analysis
80%
LLMFeed Knowledge
💡 Works with Claude, ChatGPT, Gemini, and other AI assistants
Topics:
#industries#mcp#use cases
🤖 Capabilities: export
🚀 Next Steps for Agents
• Export this content: Available formats
• Explore capabilities: API endpoints
• Join ecosystem: Contribute to LLMFeed
• Download tools: Get MCP resources
• Learn prompts: Prompting for agents