聊一聊一个开源的MCP Server使用经验，看看佬友们有没有什么优化建议

在 GitHub 上偶然发现了一个项目：https://github.com/Waishnav/devspace。我个人理解，它主要是通过一个自托管的 MCP Server，把 GPT 网页端和本地电脑连接起来，让 GPT 可以直接读取、修改本地文件和执行命令，使用体验有点类似 Codex。不过我平常codex里面把额度蹬完了之后作为一个备用。部署部分 README 已经写得比较详细了，我这里就不展开，主要讲讲我平常怎么用。

1. 在 C:\Users\user\.devspace\config.json 中设置允许访问的目录，然后在 GPT 对话里选择自定义的 DevSpace 工具，直接告诉 GPT 要处理哪个本地目录、完成什么任务。配置好以后，GPT 就可以自己读取文件、修改内容、运行命令。


2. 我自己实测手机 APP 里也可以继续使用。只要电脑还开着、DevSpace 和对应网络端口仍然正常运行，在手机上给 GPT 下达指令，本地电脑也会继续执行任务。这个对我来说还挺方便，有时候人在外面也能让电脑先跑一些任务。


3. 我现在用得最多的是把 DevSpace 当成 GPT 和本地电脑之间的入口，再让它去调用其他软件。比如搭建本地 LaTeX 环境写论文、调用 Visio 或 PPT 做科研绘图、查看和修改 Zotero 本地文献库，也尝试过调用 Abaqus 做动力学或静力学仿真。甚至可以让 GPT 基于 DevSpace 再搭一些针对特定软件的 MCP 或自动化接口，实现更直接的软件交互。
   
   目前用下来也遇到两个比较明显的问题。一个是有时候明明这个对话前面已经正常使用 DevSpace，后面突然就不能继续选择这个工具，只能重新开一个对话。另一个是单个对话大量运行以后，内存和上下文似乎不会很好地清理，网页会越来越卡，最后甚至导致整个对话崩溃。我个人比较希望以后能有类似 Codex /compact 的上下文压缩或者清理机制。
   
   总体来说目前体验还是挺不错的，尤其适合经常用 GPT，又希望它可以直接处理本地工程文件的人。不知道站里有没有也在用 DevSpace 的佬友，比较好奇大家长时间使用以后有没有遇到类似的问题，以及有没有更好的解决办法。