Google Antigravity MCP 架設

Part 1: MCP 概念介紹

什麼是 Model Context Protocol？為什麼它能讓 AI 變得更強大？

MCP Server AI 工具整合自動化工作流

🔗 什麼是 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是一種新興的標準協議，讓 AI 助手能夠連接外部服務和工具。

📡 協議標準

MCP 提供統一的介面，讓不同的 AI 工具可以使用相同的方式連接各種服務。

🔌 外掛架構

透過 MCP Server，AI 可以存取 GitHub、Netlify、Notion 等平台的 API。

🤖 自然語言操作

你只需要用自然語言告訴 AI 你想做什麼，AI 會自動呼叫對應的工具完成任務。

🚀 無限擴展

支援多種 MCP Client：Antigravity、Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等。

🏗️ MCP 架構說明

MCP 的運作原理可以分為三個層次：

🔹 MCP Client（用戶端）
例如：Antigravity、Claude Desktop、Cursor、Windsurf
這是你與 AI 互動的介面

🔹 MCP Server（伺服器）
例如：GitHub MCP、Netlify MCP、Notion MCP
這是連接外部服務的橋樑，提供 API 工具給 AI 使用

🔹 外部服務
例如：GitHub API、Netlify API、Notion API
這是實際執行操作的平台

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   MCP Client    │────▶│   MCP Server    │────▶│   External API  │
│  (Antigravity)  │◀────│  (GitHub MCP)   │◀────│   (GitHub API)  │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘
        │                                               │
        └───────────────── 自然語言 ─────────────────────┘

💡 為什麼需要 MCP？

傳統方式 vs MCP 方式

比較項目	傳統方式	MCP 方式
操作介面	需要熟悉各平台介面	統一用自然語言操作
學習成本	每個平台都要學	只需會跟 AI 對話
自動化	需要寫程式串接 API	AI 自動呼叫工具
效率	切換多個視窗操作	一個對話框完成所有事

MCP 讓你可以：
「幫我建立一個 GitHub repo，然後部署到 Netlify，再把連結記錄到 Notion」
一句話完成跨平台操作！

🖥️ 支援 MCP 的 Client

目前主流的 MCP Client 包括：

🌐 Google Antigravity

OpenAI 推出的桌面版 AI 助手，支援 Remote MCP Server，安裝最簡單。

🤖 Claude Desktop

Anthropic 推出的桌面應用，支援本地 MCP Server 設定。

💻 Cursor IDE

AI 驅動的程式編輯器，內建 MCP 支援，適合開發者。

🌊 Windsurf

另一款 AI 開發工具，支援 MCP 整合。

本課程使用 Google Antigravity 作為示範
因為它支援 Remote MCP Server，設定最簡單，不需要 Docker！

🔧 常見的 MCP Server

本課程將教你設定以下三個最實用的 MCP Server：

📝 Notion MCP

操作 Notion 頁面、資料庫、留言等。

搜尋頁面和資料庫
新增和編輯頁面
查詢資料庫內容
新增留言和評論

🚀 Netlify MCP

管理網站部署、環境變數、網域設定等。

建立和部署專案
管理環境變數
設定網域
查看部署紀錄

🐙 GitHub MCP

管理程式碼倉庫、Issue、Pull Request、Actions 等。

瀏覽和查詢程式碼
建立和管理 Issue
建立 Pull Request
監控 CI/CD 狀態

🏪 Antigravity MCP Store 總覽

Google Antigravity 內建 MCP Store，提供 40+ 個官方 MCP Server，一鍵安裝！

☁️ Google Cloud

16

Cloud Run、Firebase、BigQuery、Cloud SQL、Spanner 等雲端服務

🗄️ 資料庫服務

7

MongoDB、Redis、Supabase、Neon、Pinecone、Prisma

💻 開發工具

5

GitHub、Dart/Flutter、Netlify、Heroku

📋 生產力工具

4

Notion、Linear、Atlassian

🎨 設計工具

2

Figma Dev Mode、Locofy

💳 支付服務

2

Stripe、PayPal

🔧 DevOps

3

SonarQube、Harness、Airweave

🧠 AI 工具

2

Perplexity Ask、Sequential Thinking

💡 如何安裝：在 Antigravity 中點選左下角齒輪 → MCP Servers → 搜尋並一鍵安裝！

☁️ Cloud Run

讓 Antigravity 幫你部署應用程式到 Google Cloud Run

📋 功能說明
Cloud Run MCP Server 可以讓 AI 助手直接幫你把應用程式部署到 Google Cloud Run。Cloud Run 是 Google 的無伺服器容器執行平台，你只需要提供程式碼，它就會自動處理擴展、負載平衡等基礎設施。

🛠️ 主要功能

部署容器化應用程式到 Cloud Run
自動處理流量擴展和負載平衡
管理服務版本和流量分配
設定環境變數和密鑰
查看部署日誌和監控狀態

💬 使用範例

「幫我把這個 Node.js 專案部署到 Cloud Run」
「查看我 Cloud Run 上所有服務的狀態」
「把 production 服務的流量切換到新版本」

🎯 Dart / Flutter MCP

Dart 和 Flutter 開發工具，讓 AI 協助跨平台應用開發

📋 功能說明
Dart 和 Flutter MCP Server 將 Dart（和 Flutter）開發工具的操作能力提供給相容的 AI 助手客戶端。這讓你可以用自然語言來執行 Flutter 開發任務。

🛠️ 主要功能

執行 Dart 和 Flutter CLI 指令
建立新的 Flutter 專案
執行程式碼分析和格式化
管理套件依賴 (pub get, pub upgrade)
建置和執行 Flutter 應用程式

💬 使用範例

「建立一個新的 Flutter 專案叫做 my_app」
「執行 flutter analyze 檢查程式碼問題」
「幫我更新所有套件到最新版本」

🔥 Firebase MCP

Firebase 模型上下文協議伺服器，讓 AI 工具操作你的 Firebase 專案

📋 功能說明
Firebase MCP Server 讓 AI 驅動的開發工具能夠與你的 Firebase 專案和應用程式的程式碼庫協作。你可以用自然語言管理 Firebase 的各種服務。

🛠️ 主要功能

管理 Firebase 專案設定
操作 Firestore 資料庫（讀取、寫入、查詢）
管理 Firebase Authentication 使用者
部署 Firebase Hosting 網站
設定和管理 Cloud Functions
管理 Firebase Storage 檔案

💬 使用範例

「查詢 Firestore 中所有 users 集合的資料」
「部署我的網站到 Firebase Hosting」
「列出所有已註冊的使用者」

📊 BigQuery MCP

用自然語言與你的 BigQuery 資料互動

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你可以用自然語言來操作 BigQuery 資料。它允許你安全地連接到資料集，搜尋資料集、檢視資料表中繼資料、執行 SQL 查詢、產生時間序列預測，並直接從 AI 工具執行貢獻度分析。

🛠️ 主要功能

搜尋和瀏覽 BigQuery 資料集
檢視資料表結構和中繼資料
用自然語言執行 SQL 查詢
產生時間序列預測分析
執行資料貢獻度分析

💬 使用範例

「查詢過去 30 天的銷售總額」
「預測下個月的網站流量趨勢」
「分析哪些因素對轉換率影響最大」

🗄️ AlloyDB for PostgreSQL

用自然語言與你的 AlloyDB PostgreSQL 資料互動

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你可以用自然語言來操作 AlloyDB for PostgreSQL 資料。它允許你安全地連接到資料庫，執行 SQL 查詢、檢視資料表結構、分析查詢計劃，並直接從 AI 工具排解資料庫效能問題。

🛠️ 主要功能

安全連接到 AlloyDB 執行個體
執行 SQL 查詢並檢視結果
檢視資料表結構 (Schema)
分析查詢執行計劃
排解和優化資料庫效能

💬 使用範例

「顯示 orders 資料表的結構」
「這個查詢為什麼這麼慢？幫我分析執行計劃」
「查詢最近一週新增的客戶數量」

💾 Spanner MCP

用自然語言與你的 Google Cloud Spanner 資料互動

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你可以用自然語言來操作 Google Cloud Spanner 資料。它允許你安全地連接到執行個體，執行 SQL 查詢、檢視資料庫結構，並直接從 AI 工具執行資料操作。

🛠️ 主要功能

連接到 Spanner 執行個體
執行 SQL 查詢（支援 Google SQL 方言）
檢視資料庫結構和中繼資料
執行資料新增、更新、刪除操作
管理全球分散式資料庫

💬 使用範例

「列出這個 Spanner 資料庫中所有的資料表」
「查詢全球各區域的訂單統計」
「新增一筆交易記錄到 transactions 資料表」

🐘 Cloud SQL for PostgreSQL

用自然語言與你的 Cloud SQL PostgreSQL 資料互動

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你可以用自然語言來操作 Cloud SQL for PostgreSQL 資料。它允許你安全地連接到資料庫，執行 SQL 查詢、檢視資料表結構、分析查詢計劃，並直接從 AI 工具排解資料庫效能問題。

🛠️ 主要功能

安全連接到 Cloud SQL PostgreSQL
執行 SQL 查詢並檢視結果
檢視資料表結構和索引
分析查詢執行計劃 (EXPLAIN ANALYZE)
排解效能瓶頸

💬 使用範例

「顯示 products 資料表有哪些欄位」
「幫我優化這個慢查詢」
「查詢庫存低於 10 的所有商品」

🐬 Cloud SQL for MySQL

用自然語言與你的 Cloud SQL MySQL 資料互動

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你可以用自然語言來操作 Cloud SQL for MySQL 資料。它允許你安全地連接到資料庫，執行 SQL 查詢、檢視資料表結構、分析查詢計劃，並直接從 AI 工具排解資料庫效能問題。

🛠️ 主要功能

安全連接到 Cloud SQL MySQL
執行 SQL 查詢並檢視結果
檢視資料表結構和索引
分析查詢執行計劃
排解效能問題

💬 使用範例

「顯示 users 資料表的結構」
「這個 JOIN 查詢為什麼慢？」
「統計每個月的新註冊用戶數」

🔷 Cloud SQL for SQL Server

用自然語言與你的 Cloud SQL SQL Server 資料互動

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你可以用自然語言來操作 Cloud SQL for SQL Server 資料。它允許你安全地連接到資料庫，執行 SQL 查詢、檢視資料表結構、分析查詢計劃，並直接從 AI 工具排解資料庫效能問題。

🛠️ 主要功能

安全連接到 Cloud SQL SQL Server
執行 T-SQL 查詢並檢視結果
檢視資料表結構和索引
分析查詢執行計劃
排解效能瓶頸

💬 使用範例

「列出所有資料表和它們的列數」
「執行這個預存程序並顯示結果」
「分析這個查詢的效能問題」

📈 Looker MCP

將 AI 助手連接到 Looker 商業智慧平台

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你的 AI 助手連接到 Looker 商業智慧平台。它能夠執行自然語言查詢、執行已儲存的 Look 報表、建立和管理儀表板，並在 Looker 環境中執行執行個體健康檢查，實現資料探索和內容管理。

🛠️ 主要功能

執行自然語言資料查詢
執行已儲存的 Look 報表
建立和管理儀表板
探索資料模型和欄位
執行執行個體健康檢查

💬 使用範例

「顯示上個月的銷售儀表板」
「執行『每週營收報表』這個 Look」
「建立一個新的行銷成效儀表板」

🗂️ Dataplex MCP

將 AI 助手連接到 Dataplex 統一目錄

📋 功能說明
這個 MCP Server 讓你的 AI 助手連接到 Dataplex 統一目錄。它能夠搜尋資料資產、擷取詳細的中繼資料（如結構描述和擁有權），並探索分散式資料中的面向類型，實現資料探索和治理。

🛠️ 主要功能

搜尋和探索資料資產
檢視詳細的中繼資料
查看資料擁有權和血緣關係
探索資料結構描述
管理資料治理政策

💬 使用範例

「搜尋所有與『客戶』相關的資料集」
「這個資料表的擁有者是誰？」
「顯示 sales_data 的完整中繼資料」

🔧 MCP Toolbox for Databases

簡化資料庫工具開發的開源 MCP Server

📋 功能說明
MCP Toolbox for Databases 是一個開源的 MCP Server，專門設計用來簡化和保護開發人員建立與資料庫互動的工具。它提供了一個統一的框架，讓你可以快速建立安全的資料庫工具。

🛠️ 主要功能

統一的資料庫連接介面
安全的認證和授權機制
支援多種資料庫類型
簡化的工具開發流程
內建的安全防護措施

💬 使用範例

適合進階開發者使用，可以基於此框架建立自訂的資料庫 MCP 工具。

👤 Cloud SQL / AlloyDB Admin 系列

讓 AI 助手管理資料庫執行個體和使用者

👤 AlloyDB for PostgreSQL Admin

讓 AI 助手與 AlloyDB for PostgreSQL 資源互動，包括建立叢集和管理使用者。

建立和管理 AlloyDB 叢集
管理資料庫使用者和權限
設定備份和還原

👤 Cloud SQL for PostgreSQL Admin

讓 AI 助手與 Cloud SQL for PostgreSQL 資源互動，包括建立執行個體、管理使用者和設定資料庫。

建立和管理 PostgreSQL 執行個體
管理使用者和權限
設定資料庫參數

👤 Cloud SQL for MySQL Admin

讓 AI 助手與 Cloud SQL for MySQL 資源互動，包括建立執行個體、管理使用者和設定資料庫。

建立和管理 MySQL 執行個體
管理使用者和權限
設定資料庫參數

👤 Cloud SQL for SQL Server Admin

讓 AI 助手與 Cloud SQL for SQL Server 資源互動，包括建立執行個體、管理使用者和設定資料庫。

建立和管理 SQL Server 執行個體
管理使用者和權限
設定資料庫參數

🗺️ Google Maps Platform Code Assist

為 AI 編程助手提供最新的 Google Maps Platform 官方資源

📋 功能說明
Google Maps Platform Code Assist MCP Server 為你喜愛的 AI 編程助手提供最新的官方 Google Maps Platform 文件、程式碼範例和最佳實踐。透過將 AI 助手建立在官方資源的基礎上，它可以產生更準確、可靠和有用的程式碼。

🛠️ 主要功能

存取最新的 Google Maps API 文件
取得官方程式碼範例
學習 Maps Platform 最佳實踐
產生符合規範的地圖程式碼
解答 Maps API 使用問題

💬 使用範例

「如何在網頁中嵌入 Google 地圖？」
「產生一個顯示多個標記的地圖程式碼」
「如何計算兩點之間的駕駛距離？」

🎨 Figma Dev Mode MCP

將 Figma 設計直接整合到你的開發工作流程

📋 功能說明
Dev Mode MCP Server 將 Figma 直接帶入你的工作流程，為從 Figma 設計檔案產生程式碼的 AI Agent 提供重要的設計資訊和上下文。

🛠️ 主要功能

從 Figma 設計檔案提取設計資訊
取得元件尺寸、間距、顏色等資訊
獲取字體樣式和排版設定
產生符合設計的 CSS/程式碼
提供設計上下文給 AI Agent

💬 使用範例

「從這個 Figma 設計產生 React 元件」
「取得這個按鈕的 CSS 樣式」
「這個設計用了什麼顏色和字體？」

🐙 GitHub MCP

GitHub MCP Server 提供與 GitHub API 的無縫整合

📋 功能說明
GitHub MCP Server 是一個模型上下文協議伺服器，提供與 GitHub API 的無縫整合，為開發者和工具啟用進階自動化和互動功能。

🛠️ 主要功能

管理程式碼倉庫（建立、複製、刪除）
建立和管理 Issue
建立和審查 Pull Request
瀏覽和搜尋程式碼
管理 GitHub Actions 工作流程
管理分支和標籤

💬 使用範例

「建立一個新的 GitHub 倉庫叫做 my-project」
「列出這個專案所有未解決的 Issue」
「建立一個 PR 將 feature 分支合併到 main」

🌿 Neon MCP

用自然語言與你的 Neon Postgres 資料庫互動

📋 功能說明
Neon MCP Server 是一個開源工具，讓你可以用自然語言與 Neon Postgres 資料庫互動。Neon 是一個無伺服器的 Postgres 平台，提供自動擴展和分支功能。

🛠️ 主要功能

用自然語言執行 SQL 查詢
管理資料庫分支
檢視和修改資料表結構
自動擴展資源
管理資料庫連接

💬 使用範例

「建立一個新的開發分支」
「查詢所有活躍用戶的數量」
「顯示 orders 資料表的結構」

💳 Stripe MCP

透過函數呼叫與 Stripe API 整合

📋 功能說明
Stripe 模型上下文協議伺服器讓你可以透過函數呼叫與 Stripe API 整合。此協議支援各種工具來與不同的 Stripe 服務互動。

🛠️ 主要功能

處理支付和退款
管理客戶資料
建立和管理訂閱
產生發票
查詢交易紀錄
管理產品和價格

💬 使用範例

「列出所有活躍的訂閱客戶」
「為這個客戶建立一張發票」
「查詢昨天的所有交易紀錄」

🔴 Redis MCP

與 Redis 鍵值存儲互動

📋 功能說明
Redis MCP Server 讓你可以與 Redis 鍵值存儲互動。Redis 是一個高效能的記憶體資料結構存儲，常用於快取、訊息佇列和即時應用程式。

🛠️ 主要功能

讀取和寫入鍵值對
管理快取資料
使用 Pub/Sub 訊息功能
操作列表、集合、雜湊等資料結構
設定過期時間

💬 使用範例

「取得 user:123 的快取資料」
「設定一個 5 分鐘後過期的快取」
「列出所有以 session: 開頭的鍵」

🍃 MongoDB MCP

與 MongoDB Atlas 互動的模型上下文協議伺服器

📋 功能說明
這是一個用於與 MongoDB Atlas 互動的模型上下文協議伺服器。MongoDB 是一個文件導向的 NoSQL 資料庫，Atlas 是其雲端託管服務。

🛠️ 主要功能

查詢和搜尋文件
新增、更新、刪除文件
建立和管理索引
執行聚合管線
管理集合和資料庫

💬 使用範例

「查詢所有狀態為 active 的用戶」
「為 email 欄位建立唯一索引」
「統計每個城市的訂單數量」

📝 Notion MCP

官方 Notion MCP Server，透過 Notion API 與工作區互動

📋 功能說明
官方 Notion MCP Server 允許透過 Notion API 與 Notion 工作區、頁面、資料庫和留言互動。Notion 是一個強大的筆記和專案管理工具。

🛠️ 主要功能

搜尋頁面和資料庫
建立和編輯頁面
查詢和更新資料庫
新增和管理留言
管理區塊內容

💬 使用範例

「在『專案追蹤』資料庫新增一個任務」
「搜尋所有包含『會議紀錄』的頁面」
「更新這個頁面的狀態為『已完成』」

📋 Linear MCP

官方 Linear.app MCP Server，與專案、Issue 和工作流程互動

📋 功能說明
官方 Linear.app MCP Server 用於與 Linear 專案、Issue 和工作流程互動。Linear 是一個現代化的專案管理工具，專為軟體團隊設計。

🛠️ 主要功能

建立和管理 Issue
管理專案和里程碑
更新 Issue 狀態和指派人
查詢和篩選 Issue
管理工作流程和標籤

💬 使用範例

「建立一個新的 Bug Issue」
「列出所有指派給我的 Issue」
「將這個 Issue 移到『進行中』狀態」

🔎 Perplexity Ask MCP

整合 Perplexity Sonar API 提供即時網路研究能力

📋 功能說明
這是一個 MCP Server 實作，整合 Perplexity Sonar API 來提供即時、全網路的研究能力。讓你的 AI 助手可以搜尋最新的網路資訊。

🛠️ 主要功能

即時網路搜尋
取得最新資訊和新聞
研究特定主題
驗證事實和數據
擴展 AI 的知識範圍

💬 使用範例

「搜尋最新的 AI 發展趨勢」
「查詢今天的科技新聞」
「研究這個公司的最新動態」

💰 PayPal MCP

官方 PayPal MCP Server，整合 PayPal API 進行支付處理

📋 功能說明
官方 PayPal MCP Server 允許與 PayPal API 整合，用於支付處理、交易管理和帳戶操作。PayPal 是全球最大的線上支付服務之一。

🛠️ 主要功能

處理支付和結帳
管理交易紀錄
處理退款
查詢帳戶資訊
產生報表

💬 使用範例

「查詢最近一週的所有交易」
「為這筆訂單處理退款」
「顯示今天的收款總額」

☁️ Heroku MCP

Heroku Platform MCP Server 讓 AI 與 Heroku 資源無縫互動

📋 功能說明
Heroku Platform MCP Server 實現與 Heroku Platform 資源的無縫互動，讓大型語言模型可以讀取、管理和操作應用程式、附加元件、資料庫等。

🛠️ 主要功能

部署和管理應用程式
管理附加元件 (Add-ons)
操作 Heroku Postgres 資料庫
查看日誌和監控
管理環境變數
擴展和縮減資源

💬 使用範例

「部署這個應用程式到 Heroku」
「顯示 my-app 的最近日誌」
「將 web dyno 擴展到 2 個」

🌲 Pinecone MCP

搜尋文件、設定索引、產生程式碼、上傳和搜尋資料

📋 功能說明
Pinecone MCP Server 讓 AI 工具可以搜尋 Pinecone 文件、設定索引、根據索引設定產生程式碼，並在 Pinecone 索引中上傳和搜尋資料。Pinecone 是一個向量資料庫，專為 AI 應用程式設計。

🛠️ 主要功能

建立和管理向量索引
上傳和索引向量資料
執行相似性搜尋
搜尋 Pinecone 文件
產生整合程式碼

💬 使用範例

「建立一個新的向量索引」
「搜尋與這段文字最相似的文件」
「如何在 Python 中使用 Pinecone？」

⚡ Supabase MCP

將 Supabase 專案連接到 AI 助手

📋 功能說明
將你的 Supabase 專案連接到 AI 助手。這個 MCP Server 允許管理資料表、取得設定、執行 SQL 查詢、管理 Edge Functions，並在 Supabase 專案中操作資料庫結構。

🛠️ 主要功能

建立和管理資料表
執行 SQL 查詢
管理 Edge Functions
操作資料庫結構 (Schema)
取得專案設定
管理認證和儲存

💬 使用範例

「建立一個 users 資料表」
「部署一個新的 Edge Function」
「查詢所有已驗證的用戶」

💎 Prisma MCP

讓 AI 工具與 Prisma 互動，輕鬆建立和管理 Postgres 資料庫

📋 功能說明
Prisma MCP Server 讓 AI 工具可以與 Prisma 互動，輕鬆建立和管理 Postgres 資料庫。Prisma 是一個現代化的資料庫工具包，提供類型安全的資料庫存取。

🛠️ 主要功能

建立和管理資料庫
產生和執行遷移
定義和更新資料模型
產生 Prisma Client
執行資料庫查詢

💬 使用範例

「建立一個新的 Prisma 專案」
「在 schema 中新增一個 User 模型」
「執行資料庫遷移」

🔧 Locofy MCP

讓 Locofy.ai 程式碼可以與 IDE 整合和擴展

📋 功能說明
Locofy MCP Server 讓 Locofy.ai 產生的程式碼可以與你的 IDE 整合和擴展。Locofy 是一個設計轉程式碼的工具，可以將 Figma 或 XD 設計轉換為前端程式碼。

🛠️ 主要功能

將設計轉換為程式碼
與 IDE 無縫整合
支援 React、Vue、Next.js 等框架
產生響應式設計
客製化程式碼輸出

💬 使用範例

「從這個設計產生 React 元件」
「將這個按鈕設計轉換為 Vue 元件」
「產生符合設計的響應式佈局」

✈️ Airweave MCP

讓 AI Agent 搜尋任何應用程式

📋 功能說明
Airweave 讓 AI Agent 可以搜尋任何應用程式的資料。它提供了一個統一的介面來存取和搜尋各種應用程式中的資訊。

🛠️ 主要功能

連接多個應用程式
統一搜尋介面
跨應用程式資料存取
安全的認證機制
即時資料同步

💬 使用範例

「在所有連接的應用程式中搜尋『專案報告』」
「找出最近修改的所有文件」
「搜尋與這個客戶相關的所有資料」

🔵 Atlassian MCP

與 Atlassian 產品互動的 MCP Server

📋 功能說明
Atlassian MCP Server 用於與 Atlassian 產品互動。Atlassian 提供 Jira（專案管理）、Confluence（文件協作）等知名工具。

🛠️ 主要功能

建立和管理 Jira Issue
更新 Issue 狀態和指派人
建立和編輯 Confluence 頁面
搜尋文件和 Issue
管理專案和看板

💬 使用範例

「在 Jira 中建立一個新的 Bug」
「更新 Confluence 上的會議紀錄」
「列出這個 Sprint 中所有未完成的 Issue」

🔄 Harness MCP

讓 AI 助手與 Harness 平台 API 互動

📋 功能說明
Harness MCP Server 讓 AI 助手可以與 Harness 平台 API 互動，為軟體交付和雲端操作啟用智慧自動化和輔助功能。Harness 是一個現代化的 CI/CD 平台。

🛠️ 主要功能

管理 CI/CD 管線
觸發和監控部署
管理雲端資源
設定自動化工作流程
監控應用程式效能

💬 使用範例

「觸發 production 環境的部署」
「顯示最近的部署歷史」
「建立一個新的 CI/CD 管線」

🔍 SonarQube MCP

讓 AI 助手與 SonarQube 執行個體互動

📋 功能說明
SonarQube MCP Server 讓 AI 助手可以與 SonarQube 執行個體互動，進行程式碼品質分析、專案管理和品質門檻操作。SonarQube 是一個程式碼品質和安全分析工具。

🛠️ 主要功能

執行程式碼品質分析
查看品質門檻狀態
管理專案設定
檢視和管理問題
追蹤技術債

💬 使用範例

「執行這個專案的程式碼分析」
「顯示所有 Critical 等級的問題」
「這個專案通過品質門檻了嗎？」

🚀 Netlify MCP

讓 AI 助手與 Netlify 平台互動

📋 功能說明
Netlify MCP Server 讓 AI 助手可以與 Netlify 平台互動，管理網站、部署、網域和其他網頁開發工作流程。Netlify 是一個流行的靜態網站和無伺服器函數託管平台。

🛠️ 主要功能

建立和管理網站
觸發和監控部署
設定自訂網域
管理環境變數
查看部署紀錄和日誌
管理 Serverless Functions

💬 使用範例

「部署這個專案到 Netlify」
「設定 my-domain.com 為自訂網域」
「顯示最近的部署紀錄」

🧠 Sequential Thinking MCP

為 LLM 對話提供結構化思考和推理能力

📋 功能說明
這是一個模型上下文協議伺服器，為 LLM 對話提供結構化思考和推理能力。它幫助 AI 以更系統化的方式處理複雜問題。

🛠️ 主要功能

提供系統化推理流程
分步驟解決複雜問題
強化邏輯思考能力
改善回答的結構性
支援多步驟推理任務

💬 使用範例

適合需要複雜推理的任務，如：
「分析這個商業問題並提出解決方案」
「逐步推導這個數學證明」
「設計這個系統的架構」

📋 前置準備

在開始設定 MCP 之前，請確認你已準備好以下項目：

✅ 必要工具

Google Antigravity 桌面版（或其他 MCP Client）
Notion 帳號（用於 Notion MCP）
Netlify 帳號（用於 Netlify MCP）
GitHub 帳號（用於 GitHub MCP）

✅ 選用工具（進階）

Node.js 22 或更高版本（部分 MCP 需要）
Docker Desktop（本地 MCP Server 需要）

好消息！
使用 Remote MCP Server 的話，不需要安裝 Node.js 和 Docker！
Antigravity 支援 Remote MCP，設定超簡單！

🎯 本課程學習目標

Part 1

理解 MCP 的概念和架構

Part 2

設定 Notion MCP Server

Part 3

設定 Netlify MCP Server

Part 4

設定 GitHub MCP Server

Part 5

實戰應用與整合案例

準備好了嗎？

接下來我們將開始設定第一個 MCP Server：Notion MCP

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