在当前的技术环境中，MCP（模块化计算平台）的选择对于提高工作效率和优化项目流程至关重要。Claude Code 和 Codex 作为目前流行的工具，为开发者提供了强大的代码编写和项目管理能力。根据您的描述，您目前主要使用的是 Context7，这是一个非常好的起点。如果您正在寻找其他顺手的 MCP，可以考虑以下几个选项：

  1. JupyterLab：它是一个交互式计算环境，非常适合数据科学和机器学习项目。JupyterLab 支持多种编程语言，并且可以轻松集成其他工具和库。
  2. VS Code：作为微软开发的代码编辑器，VS Code 提供了丰富的插件生态系统，可以支持多种编程语言和开发环境。它不仅适用于前端开发，也适用于后端和移动应用开发。
  3. PyCharm：特别适合 Python 开发者，PyCharm 提供了强大的调试和代码分析工具，能够显著提高开发效率。
  4. Eclipse：这是一个老牌的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，包括 Java、C++ 和 Python 等。Eclipse 的插件系统也非常强大，可以满足各种开发需求。
  5. Atom：由 GitHub 开发的 Atom 是一个开源的文本编辑器，支持多种编程语言和自定义主题。它具有友好的用户界面和丰富的社区支持。

选择适合您的 MCP 取决于您的具体需求，如项目类型、编程语言偏好以及团队协作需求等。希望这些建议能帮助您找到更合适的 MCP，提高工作效率。

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