相关配置json

{
    "mcpServers": {
        "sequential-thinking": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
            ],
            "disabled": true
        },
        "context7": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@upstash/context7-mcp@latest"
            ],
            "disabled": true
        },
        "mcp-feedback-enhanced": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp-feedback-enhanced@latest"
            ],
            "timeout": 600,
            "env": {
                "MCP_DESKTOP_MODE": "true",
                "MCP_WEB_PORT": "8765",
                "MCP_DEBUG": "false"
            },
            "autoApprove": [
                "interactive_feedback"
            ],
            "disabled": true
        }
    }
}

介绍

MCP插件安装
正常情况下，配置一下json文件即可，3个插件：context7、sequential-thinking、mcp-feedback-enhanced

🧠 context7 - 你的专属项目大脑

自动记录项目架构、依赖关系、命名规范
跨会话保持上下文，AI 永远记得你项目的 "个性"
基于 Upstash 云存储，毫秒级访问项目历史
⚡ sequential-thinking - 逻辑推理引擎

将复杂开发任务拆解为可执行步骤
支持链式思考：需求分析 → 技术选型 → 代码实现 → 测试验证
可视化展示推理过程，每一步都清晰可控
🔄 mcp-feedback-enhanced - 智能反馈优化器

实时分析代码运行结果和用户反馈
自动调整代码风格和实现策略
构建个人化的最佳实践知识库 

mcp-feedback-enhanced安装有些麻烦

1、pip install uv
2、uvx mcp-feedback-enhanced@latest test
3、安装完整后再trae点击安装

1、使用：

如果mcp没有调用的话，需要在对话的时候手动加上，就可以了，例如

请使用mcp-feedback-enhanced 来回答xxxx的问题，xxxxxxx，xxx

2、实际使用效果

在智能体里面写上，这样每次都可以自动调用了，要不然不行，