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今天折腾了一个 ChatGPT + 双 MCP 的方案，起因其实很简单： **Work 的 limit 太烦了。** Work 本身很好用，特别适合多步骤 Agent 任务，能处理文件、操作网页、跑比较长的流程。 但真拿来干活以后，我发现一个问题：**连续调试或者连续处理任务，很容易做到一半额度没了。** 这对偶尔用用没什么，但如果真想把 AI 当生产工具，就很难受。 后来我就想，既然普通 Chat 现在也能调 MCP，那很多事情其实没必要非得放在 Work 里面跑。 我的 Mac 本来就有（或者可以装）： ```text Chrome 文件系统 Node Terminal Playwright ``` 这些执行环境我自己都有。 真正需要 ChatGPT 提供的，其实是： ```text 理解 推理 判断 下一步做什么 出错以后怎么处理 ``` 所以我最后搞了两个 MCP。 一个 MCP 专门管 invoice 和本地文件： ```text 找 invoice → 读 PDF / 图片 → 提取供应商、日期、金额、GST → 准备上传附件 ``` 另一个 MCP 用 Playwright，专门操作 MYOB： ```text 打开 MYOB → 找 supplier → 填 invoice → 上传附件 → 保存 → 再确认结果 ``` 中间让 ChatGPT 来协调。 大概就是这样： ```text ChatGPT │ ┌───────┴───────┐ │ │ Invoice MCP Playwright MCP │ │ 本地文件 MYOB ``` 我故意不把它们合成一个万能 MCP。 原因也很简单：**权限越小越好。** Invoice MCP 可以读指定的 invoice 目录，但没必要碰浏览器。 Playwright 可以操作 MYOB，但也没必要扫我整个 Documents。 这样出了问题，影响范围也小很多。 我不是想“破解” Work 的 limit。 我的想法其实是： **既然执行都可以放在本地，那为什么一定要依赖 Work 的 Agent runtime？** 可以换成： ```text ChatGPT = 大脑 MCP = 接口 我的 Mac = 执行环境 ``` 这样很多高频、固定的自动化，都可以直接从 Chat 里跑。 而且这个思路不只适用于 MYOB。 以后再加一个 Coding MCP，就可以： ```text Chat → 搜代码 → 改代码 → 跑测试 → 看错误 → 再改 → git diff ``` 再配合 Playwright，还能直接测网页。 所以我现在反而觉得，MCP 最有意思的地方不是“给 ChatGPT 加几个插件”，而是把 AI 的“大脑”和“身体”拆开了。 OpenAI 提供模型。 我自己提供电脑、浏览器、文件系统和工具。 Work 当然还是有价值，尤其适合不想自己搭环境的人。 但如果你本地本来就有完整环境，又愿意折腾 MCP，**Chat + MCP 其实是另一条很有意思的路。** 我最开始折腾这个，只是因为一个很现实的问题： **别让我任务做到一半，Work 又没额度了。** 结果最后发现，这套架构可能比我一开始想的还更有用。 |
