用 Claude Code、Trae 这类 AI 编码工具写项目，有个体验上的硬伤：AI 一次能改七八个文件，效率很高，但它做完的事，你很容易忘了回去更新计划。 过两天再看，分不清哪些做了、哪些没做，又得对着代码一条条核对。

这篇就分享我怎么用 MCP 解决这个问题——让 AI 在写代码的过程中自己把完成的任务勾掉，进度实时同步到网页。重点会讲清楚其中双向同步的关键设计，哪怕你想自己撸一套，照着思路也能落地。

起因其实挺土：我平时灵感多、又懒得用复杂的笔记软件，长期拿微信"文件传输助手"记想法，再搬到电脑上整理成计划、做完打钩——一个想法记两遍，烦得很。作为程序员，索性自己做了个工具，慢慢演化成「灵感 → 计划 → MCP 自动勾 → 归档文章」这么一套东西。不过本文重点是中间那段技术，故事就此打住。

一、MCP 能帮我们做什么

简单说，MCP（Model Context Protocol）是一套标准协议，让 AI 编码工具能调用你提供的外部"工具"——本质就是一组带 JSON Schema 的函数。AI 会在编码过程中自主判断何时调用它们。

那"让 AI 边写边勾进度"就可以拆成几个 MCP 工具：

工具	作用
get_plan	拉取当前计划树
update_node_status	把某个任务标记为「进行中 / 已完成」
add_node	遇到计划外的新任务，自己补一条

AI 写完一个功能，就自己调一次 update_node_status 把对应任务勾上，进度实时回填——不用人工维护。

二、接入：一行命令

以 Claude Code 为例（Key 在网页登录后生成）：

claude mcp add lingji --scope user --transport http https://lingji1dong.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer 你的Key"

只支持 stdio 的工具（比如 Trae），用官方的 mcp-remote 桥接一下也能接。接进去之后，AI 在对话里就能自主调用上面那几个工具了。

三、关键难点：网页改了计划，正在跑的 AI 怎么知道?

这是整件事里最值得讲的一点。

最朴素的想法是"AI 负责勾、我负责看"，但真实场景是双向的：我经常在网页上手动调计划——删一条、加一条、改个措辞。此时正在跑的 AI 手里还是旧计划，如果它继续按旧计划勾，就会勾错节点，甚至覆盖我刚改的东西。

要是每次都让 AI 重新拉一遍，又会浪费大量上下文，而且 AI 并不知道"这次到底要不要重拉"。

我的解法是给计划加一个版本号，并且按变更来源决定要不要自增：

• 网页端的人工改动（包括手动勾选）→ 版本号 +1
• MCP 端 AI 的状态更新 → 不 +1

AI 每次 get_plan 拿到版本号，和上次记的对比：

• 版本号没变 → 数据是它熟悉的，直接接着干
• 版本号变大了 → 网页动过，提示"请先同步"，AI 重新拉一次最新计划再继续

「按来源区分是否自增」是这里最关键的一行设计：少了它，要么 AI 自己的勾选触发"请同步"死循环，要么漏掉我在网页上的真实改动。有了它，我和 AI 完全并行——它写它的码，我改我的计划，谁也不打断谁。

四、顺带一个树形结构的经典坑：N+1 查询

计划是一棵树：父任务 → 子任务 → 叶子，能嵌套好几层。

最直觉的取数写法是递归：查根节点，再查它的孩子，再查孩子的孩子……一棵几十个节点的树能打出几十条 SQL。而 get_plan 是被 AI 高频调用的接口，这么写迟早出事。

正确做法是一条 SQL 把整棵树捞出来（用邻接表存储，每个节点带一个 parent_id），再在内存里按 parent_id 拼成树：

SELECT * FROM plan_node WHERE inspiration_id = ?   -- 一次取全树
↓
内存中按 parent_id 分组，O(n) 拼成树

数据库只跑一次。任何"树 + 高频读取"的场景都建议优先这么干，别上来就递归。

五、两个加分项：项目约束 + 归档成文章

项目约束：不同项目有不同规矩（代码风格、提交格式、哪些目录不能动）。每开一个新对话都重新交代一遍太累，所以我给每个项目存一份约束，AI 接入时通过 get_project_context 自动读取——对话一开场它就知道这个项目的规矩，比如"提交信息带模块名前缀"“不要改 legacy 目录”，设一次之后自觉遵守。

归档成文章：项目从灵感到完成，本身攒了一份现成素材——原始想法、最终计划、每条任务何时完成。喂给 LLM 足够生成一篇复盘 / 教程草稿。说句实在的，这篇文章的雏形就是这么来的。

六、现存问题（实话实说）

不吹。MCP 自动勾选依赖你用的 AI 编码工具有多"聪明"——它得自己判断何时调哪个工具。我实测 Claude Code 和 Trae 表现不错，但有些工具即使配好了全局规则也不一定那么主动。这部分体验一半在工具能力上，我还在持续调。

小结

这套机制核心就三点：用 MCP 把计划读写开放给 AI；用带来源区分的版本号做双向同步；顺手把过程归档成文章沉淀下来。不依赖任何特定产品，你完全可以自己实现。

我做成的这个工具叫灵计一动，是我自己天天在用的，把上面这条线（外加"灵感入口"和"文章出口"）凑成了完整闭环。感兴趣可以去 lingji1dong.com 看看；只想自己实现"让 AI 边写边勾进度"的，照着上面 MCP + 版本号那套思路撸就行。有问题欢迎评论区交流。