MCP王炸组合，软件开发终极奥义：Sequential Thinking + Software Planning Tool

易安说AI
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大家好，我是易安。

作为一位资深的后端程序员，我一直在寻找能真正提升开发效率的AI工具组合。不久前，我发现了一个堪称"软件开发黄金搭档"的MCP组合：Sequential Thinking + Software Planning Tool。这两个工具联手，直接将我的软件规划效率提升了3倍！

在前面的文章中，我已经介绍过如何用AI+高德MCP规划旅行，以及如何用Firecrawl MCP分析知识星球内容。今天，我们再进阶一步，看看如何用AI掌控整个软件开发流程，从需求分析到项目规划，一站式搞定！

以上是我用这两个MCP Server组合使用，几步就生成好的开发方案，全文总共2600字，还包含各种架构图，ER关系，用户流程图，项目周期图。

为什么这两个MCP组合堪称"开发神器"？

在讲解具体步骤前，我先分享一个真实案例：上周我想了一个idea，开发一个"AI内容创作助手"应用。传统流程下，需求分析+架构设计+项目规划通常需要3-5天时间。

而使用Sequential Thinking + Software Planning Tool组合后：

  • 需求分析：1小时完成（原本需要1-2天）

  • 架构设计：30分钟完成（原本需要1天）

  • 项目规划：1小时完成（原本需要1-2天）

总时间从3-5天缩短到了3小时，效率提升了10倍+!

这两个工具为何如此强大？

  • Sequential Thinking MCP：让AI像资深架构师一样深度思考，系统化分析问题，避免跳跃式思维
  • Software Planning Tool：将思考转化为结构化开发计划，自动分解任务，评估复杂度
  • 组合使用：串联起从需求→思考→规划→执行的完整链路，实现闭环

好了，话不多说，开始今天的教程！

四步上手，让AI成为你的软件开发参谋

步骤1：配置两个MCP工具（5分钟搞定）

首先，我们需要同时配置两个MCP服务：

  1. 安装Sequential Thinking MCP
npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

2. 安装Software Planning Tool

npx -y @smithery/cli install @NightTrek/Software-planning-mcp --client claude

3. 在Claude Desktop中修改配置文件

1.  打开Claude Desktop
2.  进入File -> Settings -> Developer -> Edit Config
3.  添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    },
    "software-planning": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@NightTrek/Software-planning-mcp"
      ]
    }
  }
}

4. 保存配置并重启Claude Desktop

完成这步后，你的Claude已获得"系统思考"和"软件规划"双重超能力！

步骤2：编写高质量的项目需求提示词（10分钟）

接下来是关键环节—编写一个高质量的项目需求提示词。好的提示词能让AI更准确地理解你的需求，产出更有价值的结果。

我在实际项目中使用的提示词模板：

我需要开发一个[项目名称]应用。请先使用Sequential Thinking分析需求和架构，然后使用Software Planning Tool创建详细实施计划。
项目背景：
[简要介绍项目背景和目标用户]
核心功能需求：
[功能1]
[功能2]
[功能3]
...
技术栈偏好：
[列出已确定的技术选择]

特别关注点：

[列出特别需要考虑的约束或要求]

请在分析过程中特别关注数据流、模块划分和潜在风险，并在规划阶段将任务拆分到足够详细的粒度。

对于我的"AI内容创作助手"项目，实际使用的提示词是：

我需要开发一个AI内容创作助手应用。请先使用Sequential Thinking分析需求和架构，然后使用Software Planning Tool创建详细实施计划。

项目背景：

这是一个面向自媒体创作者的应用，目标是将内容创作效率提升3倍以上。用户是各平台的内容创作者，包括公众号作者、知乎创作者、B站UP主等。

核心功能需求：
热门选题发现和分析（包括热度计算、竞争度分析）

内容大纲自动生成

AI文案创作和润色

图文排版建议

SEO优化

多平台一键发布

内容表现数据分析

技术栈偏好：

后端：Python 3.9+
Web框架：Streamlit 1.22+
AI模型：OpenAI GPT API (可替换为其他LLM API)
数据库：初期使用SQLite，后续可能升级至PostgreSQL
部署：Streamlit Cloud

特别关注点：

成本控制：如何优化AI API调用次数和成本

用户体验：保持界面简洁直观

扩展性：未来可能添加更多平台支持

数据隐私：确保用户内容安全

请在分析过程中特别关注数据流、模块划分和潜在风险，并在规划阶段将任务拆分到足够详细的粒度。

步骤3：启动并引导AI分析流程（30分钟）

现在，开启一个新的Claude对话，粘贴上面的提示词，然后见证奇迹的发生！

当你发送提示词后，Claude会立即启动Sequential Thinking进行系统分析。这个过程中你会看到它的思考过程：

[思考步骤1] 理解项目背景和用户需求

目标用户：自媒体创作者（公众号、知乎、B站等） 核心目标：提升内容创作效率3倍以上 主要痛点：选题困难、创作耗时、多平台适配复杂 ...

[思考步骤2] 系统架构设计

采用模块化设计，分为8个核心功能模块 使用Streamlit同时处理前端展示和后端逻辑 引入外部API整合层连接OpenAI和第三方服务 数据持久化层使用SQLite ...

[思考分支] 是否需要实时数据爬取功能？

方案A：实现实时爬虫，提供最新热点 方案B：定时批量爬取+缓存 决策：采用方案B，优先考虑开发效率和稳定性 ...

[思考步骤3] 技术挑战分析

API成本控制：实现缓存机制、批量处理和结果复用 多平台发布：设计统一的内容发布接口，适配不同平台API 用户体验：保持界面简洁的同时提供足够的功能 ...

在这个阶段，你可以随时插入指导或提供额外信息。例如，我在思考过程中补充了：

关于多平台发布功能，我们优先支持微信公众号、知乎和B站三个平台。每个平台API的集成可以作为独立任务规划，后续可扩展。

Claude会将这些信息整合到思考流程中，调整其分析方向。

步骤4：让AI自动生成项目规划（30分钟）

当Sequential Thinking分析完成后，Claude会自动切换到Software Planning Tool开始创建具体的项目计划：

现在我将使用Software Planning Tool创建详细的实施计划。
[创建项目] AI内容创作助手
[设置目标] 开发一个能提升自媒体创作效率3倍以上的内容创作辅助工具
[添加任务组] 阶段一：核心功能开发 (6周)

你会看到Claude开始系统性地创建任务组、添加具体任务、设置优先级和复杂度。这个过程中它会不断参考前面的思考分析结果，确保项目规划与架构设计保持一致。

以下是它为我的项目生成的部分任务：

[添加任务] 项目初始化与环境配置
描述：搭建项目基础结构，实现配置管理
复杂度：低
优先级：高
预计时间：3天
[添加任务] 开发数据获取模块
描述：实现各平台数据爬取、标准化和缓存功能
复杂度：中
优先级：高
预计时间：7天
代码示例：
def fetch_trending_topics(platform, category=None, limit=10):
    """从指定平台获取热门话题"""
    # 根据平台选择不同的爬取策略
    if platform == "zhihu":
        return fetch_zhihu_topics(category, limit)
    elif platform == "weibo":
        return fetch_weibo_topics(category, limit)
    # ...其他平台
    
def normalize_data(raw_data, platform):
    """统一数据格式"""
    # 转换为标准格式
    
def cache_results(data, cache_key):
    """缓存查询结果"""
    # 使用SQLite存储缓存数据

在这个阶段，你可以随时提出修改或调整要求，例如：

能否将"开发数据获取模块"任务拆分得更细一些？我想看到具体的子任务。

Claude会立即响应，对任务进行更细致的拆分：

[删除任务] 开发数据获取模块

[添加任务] 实现基础爬虫框架

描述：创建可扩展的爬虫基类，支持请求管理和错误处理
复杂度：中
优先级：高
预计时间：2天

[添加任务] 开发知乎热门话题爬虫
描述：针对知乎平台的特定爬虫实现
复杂度：中
优先级：高
预计时间：2天

[添加任务] 开发微博热搜爬虫
描述：针对微博平台的特定爬虫实现
复杂度：中
优先级：中
预计时间：2天

[添加任务] 实现数据标准化处理
描述：统一不同来源数据的格式和字段
复杂度：低
优先级：高
预计时间：1天

[添加任务] 开发缓存管理系统
描述：实现数据缓存和失效机制，减少重复爬取
复杂度：低
优先级：中
预计时间：1天

经过十几分钟分钟左右的交互，Claude会完成整个项目的详细规划，包括所有功能模块的任务分解、优先级、复杂度评估和时间安排。

通过这个MCP组合，Claude为我生成了一个包含近百个详细任务的完整开发计划，涵盖从项目初始化到最终部署的全部环节。以下是最终规划的核心部分：

这个MCP组合如何10倍提升我的开发效率？

使用Sequential Thinking + Software Planning Tool组合后，我在以下方面获得了显著提升：

需求分析质量大幅提高

传统需求分析中常见的几个问题：

  • 容易遗漏边缘情况
  • 难以看清功能之间的依赖关系
  • 技术挑战不足够前置

而Sequential Thinking通过系统化思考解决了这些问题：

  • 全面性：系统性分析各个方面，几乎没有遗漏点
  • 多视角：通过思考分支探索多种可能性，帮我选出最优方案
  • 风险前置：早期识别出潜在风险点，避免后期返工

项目规划更加精准高效

传统项目规划的痛点：

  • 任务拆分粒度不一致
  • 时间估计过于乐观
  • 依赖关系复杂难以厘清

Software Planning Tool带来的改进：

  • 任务精细化：将大任务自动拆分为2-3天可完成的小任务
  • 复杂度评估：为每个任务提供客观的复杂度评分
  • 自动生成代码结构：直接提供了关键模块的代码框架
  • 清晰的时间线：3个阶段、14周的明确时间规划

进阶技巧：如何获得最佳MCP组合效果

在使用了多个项目后，我总结了一些提升这个MCP组合效果的关键技巧：

提示词优化

  • 提供足够上下文：包括项目背景、目标用户和核心需求
  • 明确技术边界：列出已确定的技术栈和不可协商的要求
  • 描述特殊关注点：明确指出需要特别关注的领域或约束

有效引导思考流程

  • 不要过早打断：让AI完成一个完整的思考周期
  • 提供补充信息：看到思考走向某个方向时，适时补充相关信息
  • 引导思考分支：对关键决策点，可以要求AI考虑多种方案

规划精细化调整

  • 适度拆分任务：大任务拆小，但不要过度拆分
  • 平衡优先级：确保资源集中在高价值任务上
  • 示例代码指导：对关键模块要求提供更详细的代码示例

规划成果转化

  • 导出为项目管理工具：将规划导出到JIRA、Trello等工具
  • 定期回顾与调整：每周对照规划检查进度，必要时返回Claude调整
  • 项目文档化：利用AI生成的架构和规划作为项目文档基础

哪些项目最适合使用这个MCP组合？

经过多个项目实践，我发现这个组合特别适合以下类型的项目：

最适合的项目类型：

  1. 中小型软件开发项目：功能明确但结构有一定复杂度
  2. 创新性探索项目：需要系统思考多种可能性
  3. 技术栈转型项目：需要在新技术上建立清晰架构
  4. 功能扩展项目：在已有系统上添加新功能模块

其次适合的项目类型：

  1. 简单脚本工具：过于简单，不需要复杂规划

  2. 超大型企业级项目：可能需要分解后再使用

  3. 高度实验性研究项目：需求过于模糊，难以系统规划

总结：AI驱动的软件开发新范式

Sequential Thinking + Software Planning Tool的组合，正在改变软件开发的传统范式：

从"人工规划+AI辅助编码"变为"AI规划+人工指导+AI辅助编码"

这种转变让开发团队可以:

  • 将精力集中在创造性工作和关键决策上
  • 减少在重复性规划和文档工作上的时间消耗
  • 保持更高的项目一致性和可预测性

对于个人开发者或小团队来说，这个组合尤其珍贵，它相当于为你提供了一位经验丰富的架构师和项目经理的智慧，帮助你做出更系统、更全面的技术决策。

如果你正在规划一个新项目，强烈建议试试这个MCP组合！它可能会像改变我一样，彻底改变你的软件开发流程和效率。

想了解更多MCP使用技巧，欢迎关注我的"100个MCP案例精选"系列。下期，我将分享如何用Claude + 另一组MCP组合实现全自动数据分析流程，敬请期待！

你用过哪些MCP工具组合？有什么好的搭配推荐？欢迎在评论区分享你的经验！

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