大模型如何赋能写作：从创作到 MCP 自动发布的全链路解析

一、背景：写作的生产力革命

过去十年，写作工具的演进经历了从 Word 文本处理 → Markdown 编辑器 → 协同写作平台（如 Notion、飞书文档） 的阶段性提升。但这些工具本质上都是“容器”：它们帮助我们记录和整理，却很少真正参与“内容生产”本身。

而大模型（LLM, Large Language Model）的兴起，彻底改变了这一格局。写作者不再需要从零开始，而是拥有了一个随时可调用的“协作者”：它能生成草稿、优化逻辑、润色语言，甚至根据读者画像动态调整写作风格。

然而，生成内容只是第一步。一个完整的写作闭环还包括：

1. 选题与调研

2. 写作与润色

3. 排版与发布

4. 多平台分发与反馈收集

大模型要真正赋能写作，就必须覆盖整个链路。这正是 MCP（Model Context Protocol） 进入场景的地方。

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二、原理：大模型 + MCP 的写作工作流

1. 大模型在写作环节的能力

大模型赋能写作的原理，主要体现为以下几个层面：

• 生成能力：通过 Prompt，快速生成文章框架、正文草稿、标题建议。

• 优化能力：基于上下文，改