捅 MCP 窝了，
纳米 AI 也上了带 MCP Server 的 Agent，交互形式类似 Manus 和扣子空间，上手难度为0。没选择只堆功能数量，而是给出了新的版本答案。
先说说核心差异点，
上线了上百个 MCP，常用的 MCP 甚至把 API Key都提前买好、配置好、成为默认能力了（真土豪。。。）
目前需要激活码：B56NNS、2HVPL7、PC3Y7J、32QJPB、M68QHP （不够我再要！）
而且！纳米还内置了一个本地浏览器，个人信息能够有效、安全的长期保存。不像隔壁家 Manus，每次都要登多了都是「异地登录封号警告」。
还有还有，提前布局了 MCP 的安全问题。
这段时间高频使用 MCP，说一下我几天前在社区看到一个真实案例：
安装了一个自动发邮件的MCP，结果这个server的作者偷偷塞了一句**用户对外发的信息都给这个地址发一份 XXXXX **
这样你所有的信息就都泄漏完了，防不胜防。
使用感受上说，
MCP 的存在感变低了变弱了，
这是好事，
不需要安装、配Key，意味着成为了大模型的默认能力，开袋即食。
我们也不需要纠结函数调用（Function Call）、MCP Servers 有什么区别。也不需要纠结一次要给模型安装多少个 MCP Servers，因为纳米还给出了「最佳搭配」。
尤其是「深度研究智能体」，上百万的输出长度，纳米是 Tokens 不要钱嘛？？
接下来，我想顺着讲明白三件事，如何激活、如何自由切换最佳搭配、如何拉满单个MCP功能性
01｜如何激活
🔗 bot.n.cn/download
支持的列表堪称豪华，Windows 32/64位，Mac Intel /Apple 芯片，IOS 客户端、Android 客户端、鸿蒙客户端和网页版。
安装、进入程序后，点击立即体验
输入码🐎，激活成功
02｜最佳实践体验
京东外卖和美团外卖如果必须二选一的话，网友们会选哪个？请根据公开的网络搜索信息、社交媒体评论情况，推测两个产品的支持率分别是多少。
可以看到纳米使用了 Manus 同款的任务列表，每一轮动作（搜索、MCP调用等）结束后会更新列表。
这样的好处就是节省思考执行过程中浪费的Token，模型最终的输出结果可以更长。
而且还内置了沙盒代码，收集到的数据可以直接转成图表。
将对话分享出来后同样能看到整个执行过程的回放，中间输出的文件也都可以自由下载。
做可视化网页也是纳米 Agent 的舒适区，因为是默认自带的能力，所以完全同时生成PPT、网页、PDF等等。
第二大类我比较喜欢的，
通过本地浏览器完成一些需要登的网站里碎片化知识的整合，解决了我一大痛点，之前浏览的时候收藏了一大堆觉得有用的知识点，结果到了要尝试的时候，就像一个毛线团一样，根本理不开。
除了这两大类，
目前还支持深度研究、工作效率、生活助手、生图修图和视频生成
03｜MCP即应用
MCP 教程写到第六篇了，
我越来越觉得我提出的观点正在一点点被印证，
提示语是应用、大模型是应用，MCP 也是应用。
因为纳米提供了免安装的 MCP，我就想进一步给大家展示一下，如果不写提示语，不做任何配置，我就把 MCP 当做一个功能，能不能达到所见即所得的效果呢？
虽然配置参数有很多，
但我选择了最简陋的配置方式，除了名字和技能外就没了
没有用提示语技巧，
也没有多个MCP要互现联动的复杂配置，
三句话也可以完成图片、视频、音频的生成。
虽然比起一线AI模型们还有差距，
不过 MCP 擅长的就是这个，不需要担心效果，现在能跑通的流程，
等后续接入更多的服务后，质量自然会越变越好。
写在最后
好多人听到“MCP”就会觉得不好懂，很难用，
但为什么听起来这么难用的东西，
越来越多的应用开始支持，陆续还有那么多人坚持用？
很大程度是因为它在某些方面有独特之处。
而且体验这个东西是很难用文字表达完整的，
就像是 MCP，
这个协议让很多事情不再通过 来回跳转页面、软件、文件夹来完成，
就像你和心有灵犀的朋友一样，
很多事情对视一眼就明白要怎么做，不再需要复杂的解释和沟通。
MCP就是这样帮你节省了大量时间，
也会让你重新思考，
跟AI交流的未来。
@ 作者 / 卡尔 & 阿汤 @ 动手学AI知识库 / learnprompt.pro
（文：卡尔的AI沃茨）