3.8 插件与 MCP 工具（Plugins & MCP Tools）

Pop 的插件体系（Plugins）与 MCP 工具（Model Context Protocol Tools）为 AI 带来了“可执行能力”，使它从一个回答工具，升级为能执行真实任务的 AI 助手。

本章节将介绍 Pop 支持的插件系统、MCP 工具、可扩展性与开发方法，以及如何在对话中触发真实工具执行。

🚀 什么是 MCP 工具？

MCP（Model Context Protocol） 是 OpenAI 推出的新标准，为 AI 提供统一的工具调用能力。

简单来说：

多模态模型 → 向客户端发出工具调用指令 → 客户端执行任务并返回结果。

Pop 完整兼容 MCP 规范，可实现：

读取文件
修改项目
数据库查询
运行本地脚本
执行网络请求
调用外部 API
执行复杂流程（工作流）

这使 AI 具备了“操作能力”，不仅会说，还能“真正做”。

🔌 Pop 的工具系统组成

Pop 提供两类工具能力：

1) 内置工具（Built-in Tools）

无需安装即可使用，包括：

文件读取（readFile）
文件写入（writeFile）
JSON 解析/格式化
图片压缩与转换
文本分析工具
代码格式化
工作流执行调用
文档生成（PDF、Excel、PPT）

2) 外部 MCP 工具（External Tools）

你可安装任意 MCP 工具，例如：

OpenAI 官方工具
FS 工具（文件管理）
Web 工具（HTTP 请求）
数据库工具（SQLite、MySQL）
Shell 工具（执行系统指令）
Git 工具
Python 执行器
Node.js 执行器

只要符合 MCP 协议即可自动接入。

🛠 工具调用的典型流程

当你在聊天中输入某些指令时，AI 可能自动：

决定是否需要调用工具
构建调用指令
Pop 客户端执行真实任务
将执行结果返回给模型
模型继续处理并给出最终答案

示例：

“帮我统计当前文件夹有多少个 PNG 图片”

AI 会自动：

调用 fs.readdir
过滤 .png
返回结果
继续回答

你无需了解底层逻辑，一切自动完成。

🧩 工具示例

以下是 Pop 常用的 MCP 工具能力：

● 文件系统（FS）

列出文件
读取文件
写入文件
创建/删除目录

● Shell

执行本地命令，如：

ls -lah
npm run build
python3 script.py

● HTTP 工具

让 AI 调用外部网络 API：

GET https://api.example.com/data
POST 发送 JSON 数据

● 代码工具

格式化
Lint 校验
自动修复

● 文档生成工具

生成 PDF / Docx / Excel
自动写 PPT

这是 Pop 工作流中大量使用的工具能力。

🔗 在 Pop 中管理 MCP 工具

你可以在“工具中心（MCP Tools Center）”中：

添加 MCP 服务器
开启或关闭某个工具
查看工具能力列表
更新工具清单
测试工具可用性

支持的工具来源：

本地 MCP 服务（Node.js / Python）
官方工具仓库
第三方工具包
自己编写的 MCP 工具

🧪 如何开发自己的 MCP 工具？

Pop 提供开发模板：

你需要准备：

Node.js 或 Python
MCP SDK
工具描述文件
工具实现逻辑

一个简单的 Python 工具示例：

from mcp import tool

@tool()
def hello(name: str):
    return f"Hello, {name}!"

注册后，Pop 会自动识别并加入工具列表。

🤖 AI 如何自动选择工具？

Pop 内置智能策略：

当用户发出“可执行任务”的指令
AI 会判断是否需要调用工具
若需要 → 自动构建工具调用 JSON
若不需要 → 正常文本回答

例如：

“帮我创建一个包含 README.md 的项目目录结构”

AI 会自动生成：

mkdir
writeFile
初始化项目结构

并将结果展示在对话中。

🔒 工具权限与安全控制

Pop 提供严格的权限控制：

工具默认是禁用状态
用户需手动启用某些高权限工具（如 Shell）
AI 调用工具前会进行权限确认
所有执行过程可审计
工具沙箱隔离

适用于企业内部安全要求。

📌 工具与工作流联动

Pop 的工具系统也服务于工作流节点：

代码生成 → 写入文件
Excel 生成 → 自动保存
PDF 分析 → 传递给下游节点
HTTP 请求 → 作为流程参数

工具能力是 Pop 工作流的核心执行引擎。

📌 小结

插件与 MCP 工具让 Pop 真正具备“执行力”，实现：

本地文件操作
文档生成
网络请求
代码库管理
自动化任务处理
调用外部系统
工作流高级执行能力

这使 Pop 不再只是一个回答工具，而是一个真正的 人工智能操作系统（AI OS）。