AI 助手能整理信息，但许多工作仍停在聊天记录里：用户需要切换应用、重新创建任务、补充上下文，并记住为什么要做。DeepFlows 的 Agent 工作流通过 CLI、本地桥接和 MCP，把少量高价值操作变成明确、可验证的工具。

为什么使用 MCP

MCP 为助手提供结构化工具定义，比根据截图猜测界面更可靠。工具可以声明必填字段、验证操作并返回确定结果，也能区分只读检查、变更建议和已授权写入。

本地桥接与权限边界

浏览器应用仍是用户管理专注、任务和笔记的主要界面。本地桥接负责连接兼容的 CLI 或 MCP 客户端。注册用户的写入操作使用 API 密钥和配额，不会因为网站上线就自动暴露公共写接口。

密钥应像密码一样保管：只存放在预期的本地配置中，不提交到 Git，不粘贴到公开问题、提示词或截图中，并在泄露后立即轮换。

Agent 可以把讨论中的后续事项整理到正确主题下，然后用户在任务页面确认优先级，并启动一次有明确产出的专注时段。完成后记录成果和下一步，稳定结论可进入任务笔记或可视化笔记画布。

自动化应减少重复录入，而不应替用户决定敏感内容、破坏性操作、任务优先级或“是否完成”。最可靠的边界是：机器帮助结构化，人保留判断权。