今天想跟大家分享一个超酷的项目开发经历，我们尝试用一种全新的方式，借助AI的力量来构建一个美剧推荐 MCP Server。整个过程就像组建了一个AI专家团队，分工协作，效率爆表！🤯

项目 GitHub 地址：https://github.com/terryso/tv-recommender-mcp-server

灵感来源：拥抱AI Agent工作流

一切始于我们看到了 GitHub 上的 https://github.com/bmadcode/cursor-custom-agents-rules-generator 项目。这个项目启发了我们：能不能为开发流程中的不同角色（比如产品经理、架构师、开发者）创建专属的 AI Agent，让它们在各自的领域发挥专长？

说干就干！我们首先把该项目 .cursor/rules/ 下的规则”克隆”到了我们的项目中，奠定了 AI 协作的基础。

定制AI专家团队🤖

接着，我们根据项目 .cursor/modes.json 文件，定义了四个核心的 AI Agent 角色，每个角色都有明确的职责和专业领域：

1. BA (Business Analyst) Agent 📈: 负责市场调研、需求挖掘和头脑风暴，产出项目的初步构想和商业分析。
2. PM (Project Manager) Agent 📋: 负责将初步构想转化为详细的产品需求文档 (PRD) 和用户故事，确保需求清晰明确。
3. ARCH (Architect) Agent 🏗️: 负责根据 PRD 设计系统的技术架构，选择合适的技术栈，绘制架构图。

4. DEV (Developer) Agent 💻: 负责根据 PRD 和架构设计，编写高质量的代码，实现具体功能。

   

   AI Agent 工作流示意

“流水线”式开发实战 🛠️

有了 AI 专家团队，我们的美剧推荐 MCP 服务器开发之旅正式开始，整个过程就像一条高效的流水线：

1. 需求构思 (BA Agent): 我们首先与 BA Agent 对话，进行头脑风暴。它帮助我们分析了 LLM 在美剧推荐方面的痛点，明确了项目目标和市场机会。最终，产出了项目的”出生证明” - project-brief-tv-recommender.md 文件。📄
2. 需求细化 (PM Agent): 接下来，PM Agent 接手了项目简报。通过与 PM Agent 的几轮交互和确认，它将简报内容转化为了详细的、结构化的产品需求文档 prd.md。📝
3. 用户故事拆解 (PM Agent): PM Agent 继续发挥作用，从 prd.md 中精准地提取出 MVP (最小可行产品) 阶段需要实现的核心用户故事，为后续开发指明了方向。🧩
4. 架构设计 (ARCH Agent): ARCH Agent 登场！它仔细研究了 prd.md 和用户故事，结合技术选型（TypeScript, Node.js, TMDb API 等），设计了系统的整体架构，并生成了清晰的 architecture.md 文件，里面还包含了 Mermaid 图哦！🏛️
5. 编码实现 (DEV Agent): 最后，DEV Agent 根据用户故事和架构文档，开始编写代码。我们选择了专精 TypeScript 的 TypescriptDev Agent (当然也可以选择 FullstackDev 或 LeadDev 等)，它高效地实现了按类型推荐、查找相似剧集等核心功能。👨‍💻👩‍💻

效果与思考 🤔

通过这种 AI Agent 驱动的开发模式，我们体验到了前所未有的高效和顺畅：

• 职责清晰: 每个 Agent 专注于自己的领域，输出专业、规范的文档或代码。
• 流程规范: 开发流程被清晰地固化下来，每个环节都有明确的输入和输出。
• 效率提升: AI 承担了大量文档撰写、信息整理甚至部分编码工作，大大节省了时间。
• 一致性: AI Agent 严格遵守预设规则，保证了文档风格和代码规范的一致性。

当然，这只是初步的尝试，还有很多可以优化的地方。比如如何更好地让人类开发者与 AI Agent 协作、如何让 Agent 的决策更智能等。

但无论如何，这扇通往未来的 AI 辅助开发大门已经打开！你是否也对这种开发模式感兴趣呢？快去试试看吧！🚀