【Trae + 自制MCP】给AI装上翅膀，快速绘制思维导图 （??金石瓜分计划强势上线，速戳上图了解详情??） 引言自从上个月开始使用Trae以来，我便深深爱上了这款工具。无论是日常的AI对话还是专业的工作需求，Trae都提供了高效、免费且便捷的服务。特别是对于像我这样对技术充满热情的人来说，Trae不仅仅是一个工具，它更像是一个强大的助手，帮助我更高效地完成各种任务。 在使用Trae的过程中，我对MCP（Model Context Protocol）产生了浓厚的兴趣。MCP是一种协议，允许不同的工具和平台之间进行高效的通信和协作。基于这种兴趣，我决定自制一个思维导图生成工具@lucianaib/mind-map-mcp。这个工具不仅能够根据文本内容自动生成高质量的思维导图，还能够返回可访问的图片链接，方便用户直接查看和使用。通过调用Coze的工作流API，这个工具能够无缝集成到现有的工作流程中，极大地提升了工作效率。 效果展示AI对话 思维导图效果思维导图效果示例： 思维导图@lucianaib/mind-map-mcp介绍一个用于生成思维导图的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。 功能特性?? 根据文本内容自动生成思维导图?? 返回可访问的思维导图图片链接?? 支持 Trae、Cursor 等 MCP 客户端?? 基于 Coze API 的强大思维导图生成能力安装通过 NPM 安装npminstall -g@lucianaib/mind-map-mcp通过 npx 直接使用npx@lucianaib/mind-map-mcp使用方法配置完成后，你可以在支持 MCP 的工具中使用以下功能： 生成思维导图请帮我生成一个关于"分布式系统架构"的思维导图或者直接调用工具： 使用 generate_mindmap 工具，内容为："机器学习的基本概念和应用"可用工具generate_mindmap根据输入内容生成思维导图。 「参数：」 content(string, 必需): 要转换为思维导图的内容描述「返回：」 思维导图的图片链接生成状态信息「示例：」 { "content":"深度学习的发展历程和主要技术"}API 说明本工具使用 Coze API 来生成思维导图。API 详情： 「端点」:https://api.coze.cn/v1/workflow/run「方法」: POST「认证」: Bearer Token「返回」: 思维导图图片链接Trae配置MCP1.以管理员身份运行trae，在对话框的上方可以看到有配置MCP，点击进入下一步。 在右侧点击手动配置，然后输入下面配置json代码，提示摁下ctrl + s保存，当右侧出现mind-mcp并且有一个绿色的圆圈时说明配置成功。 {"mcpServers": { "mind-map": { "timeout":60, "type":"stdio", "command":"npx", "args": [ "@lucianaib/mind-map-mcp@latest" ] } }} AI对话在Trae中直接对AI说： ?请帮我生成一个关于"分布式系统架构"的思维导图 ? 可以看到AI成功的去调用generate_mindmap，这个就是我的mcp，在返回的结果中有一个链接，可以直接点击。 思维导图效果示例： 如果你也感兴趣可以来试试。 未来展望未来，我们计划进一步优化算法，提高思维导图的生成质量和速度。具体来说，我们将研究更先进的自然语言处理（NLP）技术，以便更好地理解输入文本并生成更符合用户需求的思维导图。此外，我们还将探索与其他工具和服务的集成，以提供更全面的解决方案。例如，我们可以将该工具与项目管理软件（如Jira或Trello）集成，从而帮助用户更直观地管理项目进度和任务分配。我们还计划开发更多的功能，如支持多语言输入、提供更多样化的图表样式和模板，以及增加交互式元素，使用户能够更灵活地编辑和定制生成的思维导图。 除了技术层面的改进，还希望扩大用户群体，让更多的人能够受益于这一工具。为此，我们将开展一系列的推广活动，包括在线研讨会、教程视频和用户案例分享，以吸引更多用户使用@lucianaib/mind-map-mcp。我们还计划建立一个活跃的社区，让用户可以交流经验、提出建议，并共同推动工具的发展和完善。在未来，我们希望能够与学术界和企业界合作，将@lucianaib/mind-map-mcp应用于教育、科研和商业等多个领域，使其成为人们日常工作中不可或缺的工具。 总之，我们对未来充满期待，并将继续努力，不断完善@lucianaib/mind-map-mcp，为用户提供更好的体验和服务。我们相信，通过不断的技术创新和用户反馈，@lucianaib/mind-map-mcp将成为一个强大而实用的工具，帮助用户更高效地组织和展示信息。 总结首先要说的是这个工具的强大功能：只需简单安装(npm install或npx命令)和配置，它就能将任何文本内容转化为结构清晰的思维导图图片，并返回可直接访问的链接地址。通过调用Coze API工作流，我们实现了近乎实时的思维导图生成效果。文章中展示的"分布式系统架构"思维导图样例就充分展现了其专业程度和实用价值。配置过程也特别简单：在Trae中添加MCP服务器配置，输入几行JSON代码，保存后就立即可以开始使用。 在我的实际体验中，最让我惊喜的是工具的智能程度。无论是技术概念整理还是项目规划，AI都能精准捕捉关键要素，自动生成层次分明的可视化图表。文章展示的两张思维导图效果就很好地体现了这点：复杂的分布式系统架构被分解为清晰的模块分支，机器学习知识体系也被系统性地展示出来。 展望未来，这套工具还有巨大的发展潜力。我计划从三个方面进行优化：首先是算法升级，引入更先进的NLP技术提升理解能力；其次是功能扩展，比如支持多语言、增加模板库和交互编辑；最后是生态建设，推动与主流协作平台(Jira、Trello等)的集成。更重要的是，我想建立一个用户社区，收集反馈、分享案例，让这个工具能帮助更多人提升工作效率。 这次创新实践让我深刻体会到AI工具的无限可能。通过将MCP协议、Node.js开发和AI能力有机结合，我们确实可以打造出极具价值的实用工具。如果你也是技术爱好者，不妨尝试这个工具，相信它一定能为你的思维整理和知识管理带来全新体验。期待听到大家的反馈，让我们一起见证技术的变革力量！ AI编程资讯AI Coding专区指南：https://aicoding.juejin.cn/aicoding 点击"阅读原文"了解详情~ 阅读原文