MCP 自动发帖后如何通知自己？实现“发布 + 消息提醒”工作流

前面我们已经把内容平台的发帖能力封装成 MCP 工具。现在可以再增加一个通知 MCP：当文章发布成功后，自动把文章标题、摘要和访问链接推送到微信。

这样，AI 不再只是“帮你写文章”，而是可以完成一条完整工作流：

生成文章 → 调用发帖工具 → 获取文章链接 → 调用通知工具 → 手机收到提醒

一、为什么还要做通知服务？

自动发帖后，如果没有反馈，你很难确认任务是否执行成功。

通知服务可以把这些信息发给自己：

发布的平台名称；
文章标题；
文章摘要；
文章访问链接；
发布成功或失败的状态。

收到通知后，点击链接即可查看文章。除了微信公众号，也可以扩展为企业微信、钉钉、邮件、飞书或短信通知。

二、关键：发帖工具必须返回文章信息

要让通知工具知道“通知什么”，发帖 MCP 的返回结果不能只有成功或失败，还应包含文章信息：

{
  "code": 200,
  "msg": "发布成功",
  "articleData": {
    "id": 10001,
    "title": "Spring Boot 异常处理实战",
    "description": "一篇面向初学者的异常处理入门文章。",
    "url": "https://example.com/article/10001"
  }
}

其中最关键的是 title、description 和 url。

有了这些字段，AI 就可以把发帖结果继续传给通知 MCP，完成下一步操作。

三、封装一个消息通知 MCP 工具

通知工具的职责很单一：接收消息内容，调用微信或其他平台的通知接口。

@Tool(description = "发送公众号消息通知")
public NoticeResponse sendNotice(NoticeRequest request) {
    return noticePort.send(request);
}

一个通用的通知入参可以这样设计：

{
  "platform": "技术博客",
  "subject": "Spring Boot 异常处理实战",
  "description": "一篇面向初学者的异常处理入门文章。",
  "url": "https://example.com/article/10001"
}

对接微信公众号时，底层服务将这些字段映射到模板消息参数即可。

四、Access Token 不要每次都获取

很多通知平台都需要先获取短期有效的访问令牌。每发送一次消息都重新请求 Token，不仅效率低，也容易触发接口限制。

简单场景可以使用本地缓存：

Cache<String, String> accessTokenCache = CacheBuilder.newBuilder()
        .expireAfterWrite(90, TimeUnit.MINUTES)
        .build();

调用通知接口时，先从缓存读取 Token；缓存不存在或已过期，再请求新的 Token 并写回缓存。

如果服务部署了多个实例，更建议使用 Redis 之类的共享缓存，避免每个实例各自刷新 Token。

五、两种工作流调用方式

方式一：一次对话，连续调用两个工具

可以直接让 AI 完成整条链路：

生成一篇 Java 技术文章并保存到博客；发布成功后，将文章标题、摘要和链接发送到我的微信通知。

AI 会先调用发帖工具，拿到 URL 后再调用通知工具。

这种方式使用方便，但提示词要写清楚“发布成功后再通知”，避免文章发布失败时仍然发送无效消息。

方式二：分两次对话，使用上下文记忆

也可以先让 AI 发帖，再发送第二条指令：

把刚才发布的文章通知给我。

如果 ChatClient 配置了 ChatMemory，AI 可以从同一个会话中读取先前的文章标题、摘要和链接。

不过要注意：对话记忆适合改善交互体验，不应作为生产系统的唯一数据来源。更可靠的做法是将发布结果持久化，例如保存任务 ID、文章 URL、发布时间和通知状态。

六、推荐的可靠执行顺序

一条稳定的自动化链路应当是：

AI 生成文章内容；
调用发帖 MCP；
检查发布接口是否成功；
校验返回的文章 URL 不为空；
保存发布记录；
调用通知 MCP；
保存通知结果，失败时允许重试。

尤其不要在“文章发布接口返回成功之前”就发送通知。否则用户收到消息后，可能点击到不存在或无法访问的链接。

七、安全与风控建议

自动通知同样涉及凭证和账号权限，需要注意：

AppId、Secret、Token 等敏感信息使用环境变量保存；
不要把凭证写进代码、配置仓库或日志；
严格校验通知接收人和跳转链接；
为通知接口设置超时、重试和限流；
记录失败原因，避免无声失败；
使用目标平台官方支持的通知能力，并遵守其规则。

八、总结

将“发帖 MCP”和“通知 MCP”组合后，AI 就具备了基础的工作流编排能力。

它不仅能帮你创作和发布内容，还能在完成后主动告诉你结果。后续还可以继续扩展：

同时发布到多个平台；
发布后同步写入文章知识库；
根据热点自动生成选题；
发布失败时自动告警；
将通知切换到企业微信、邮件或飞书。

从单一工具到多个 MCP 协作，才是 AI 自动化真正有价值的地方。