BetterYeah 上线自定义MCP（Model Context Protocol）能力，不仅常规兼容各类本地和云端MCP服务，更支持将自建工作流/知识库/插件(官方、自定义)一键发布为MCP服务，在BetterYeah和外部平台均可自由调用，是行业首个支持该能力的Agent开发平台。

在BetterYeah，企业可以实现Agent与MCP深度融合，打造具备更强连接力与执行力的智能体，突破企业级Agent边界。

同时，我们对MCP服务进行了深度封装，以上所有操作支持0代码一键部署，极大降低开发门槛。开发者只需关注业务场景，构建企业级复杂Agent的工作交给BetterYeah。

1、丰富的云端和本地MCP服务：

充分匹配企业级需求，不仅支持本地excel分析、操作unity建模等本地操作，也能让AI操作浏览器（网页搜索、小红书笔记分析等）、自动付款等，轻松打造丰富的企业AI应用。

2、行业首发，自定义工作流、知识库等一键发布为MCP服务，更可跨平台使用：

行业首个支持将工作流、知识库和插件（自定义插件＋官方插件）发布为MCP服务的Agent平台，企业个性化流程、专属知识库都能轻松融入MCP；发布的MCP服务在BetterYeah和其他MCP客户端均可调用，使用不受限。

3、支持AI创建应用：

直接在MCP市场中复制MCP详情页面http链接地址，使用「AI辅助创建」功能，无需编写json、指令等内容，就可在客户端直接创建该MCP服务，更方便快捷。

我们以女装门店的数据分析和销售策略优化为场景，演示BetterYeah平台上的MCP能力：

业务场景：搭建「销售分析助理」，自动分析电脑上“全国各门店的女装销售数据表”，找到需提升销售的门店和滞销商品，并结合小红书上本地女装趋势，挖掘门店“潜力爆款”，根据该品牌女装信息，匹配潜力爆款的商品卖点。

为完成以上动作，可以使用「excel分析」和「小红书」等三方MCP能力，实现电脑本地excel分析和小红书趋势搜索，挖掘门店滞销商品。再将该品牌女装知识库在BetterYeah平台发布为MCP服务，并根据小红书趋势搜索结果，推荐出该门店的潜力爆款商品和对应商品卖点，实现本地数据分析-上网搜索-策略输出的完整工作闭环。

步骤拆解：

1、调用「excel分析」MCP服务，自动对电脑桌面的【女装门店销售报表】进行分析，识别宁波天一店为销售增长比率最小的门店（动销率增长-78.3%），挖掘出低动销高库存的商品

2、调用「小红书」MCP服务，AI操作浏览器，自动在小红书上搜索“宁波 女装 夏季  趋势”，发现“新中式美学崛起”“性价比消费”等为本地女装趋势

3、从平台积累的商品知识库中分析出符合“新中式美学崛起”“性价比消费”的商品及卖点

（1）在BetterYeah平台搭建女装知识库，并创建为MCP

（2）在MCP客户端中，连接刚才创建的MCP

（3）在MCP客户端使用女装知识库MCP，结合在小红书搜索的地区女装趋势，查询符合该趋势潮流的女装商品，推荐出宁波门店潜力商品