摘要：随着AI技术的不断发展，其在编程领域的应用也越来越广泛。本文作者通过实际操作，展示了如何利用File System MCP和AI编程工具Windsurf创建文件整理器和文件分析器，从而实现文件的自动分类和可视化管理。文章详细介绍了安装和使用过程，以及如何通过A

随着AI技术的不断发展，其在编程领域的应用也越来越广泛。本文作者通过实际操作，展示了如何利用File System MCP和AI编程工具Windsurf创建文件整理器和文件分析器，从而实现文件的自动分类和可视化管理。文章详细介绍了安装和使用过程，以及如何通过AI优化文件管理工具的用户体验。通过这些实践，作者不仅提高了工作效率，还发现了AI编程在实际工作中的巨大潜力。

作为一名产品蝗虫，实际生活与工作中并不需要敲代码。探索 AI 编程，核心目的还是为了了解产品和技术的可行性。过往所做的练手项目，也只是当成游戏，积攒经验并享受创造产品的乐趣。

直到我用上 File System MCP。

名如其物，File System MCP 的作用很简单：

读写文件、增删文件夹、移动文件、搜索文件、获取文件元数据。但配合大模型，就能玩出花来。而对我来说，它的最大用处在于整理文件夹。

我是一个不太爱整理文件的人，很多保存下来的文件，随手就丢在桌面。后来嫌凌乱，就建了一个名为「杂七杂八」的文件夹，里面藏着我的各种文件。

这样，表面上看起来是光鲜了，可是每次找文件都很烦，太多了。里面有音频、视频、Markdown、PDF… 五花八门的文件类型，按内容分有自己的规划材料、行业报告、随笔…

这次，趁着用 File System MCP 练手，我用 Windsurf 创建了一个「文件整理器」，能够自动整理文件夹中的散乱文件，将其按逻辑进行分类。

话不多说，开搞。

Windsurf 1.8.2 支持直接安装插件，不需要在三方 MCP 市场上寻找 MCP，将 json 文件复制到配置中。

打开应用后右上角 Plugins，点击后打开 Plugin Store，选择其中 Filesystem 进行安装。

安装完成后，系统会要求输入 Filesystem Paths。其实就是要授予 Filesystem 一个路径权限，在该路径下的子文件夹和子系统都运行被操作，不在该路径下的就不允许。

我在这里赋予的权限是整个桌面，不知道路径怎么获取，Mac 电脑打开终端，直接拖拽一个文件夹进去，就能够自动获取该文件夹路径，然后复制到 Windsurf 中即可：

比如这里，我想指定桌面，那么我保留 /Users/smg/Desktop 即可。指定完路径，Refresh 一下，确认成功。

在 Windsurf 文件夹中，新建文件夹，命名为「文件整理器」，Windsurf 中打开该文件夹（如果已经在 Windsurf 中可以在运行和调试界面中打开文件，选择对应文件夹即可）

接着，开始给系统分配任务：

整理桌面/杂七杂八文件夹，将里面的文件夹进行编号分类，删除空文件夹

AI 开始工作，它的思路：

先查看杂七杂八文件夹内容；

创建 Python 脚本，分析文件夹中文件内容；

赋予脚本执行权限；

执行脚本；

执行清除空文件夹命令行命令；

在执行脚本过程中有一些错误，系统自己检查并修复掉了，比如文件名包含空格或字符。同时也看到，一些删除指令系统并没有调用 MCP ，而是直接采用命名行命令，这两者间的区域在于：File System 是更高层面的抽象，里面有一些封装好的功能，而命令行更为底层，前者在某些任务上更高效，后者更灵活。

系统执行完成后，仍有一些错误，比如重复编号，于是继续增加需求：

我看到有一些重复的编号，比如 01-产品规划、01-图片，请重新调整编号；另外我希望在杂七杂八下，再创建 4～5 个文件夹，将当前的二级文件夹放到新创建的文件夹下面

系统继续优化脚本，生成内容：

最后的结果：

整体来说，系统的工作已经相对完善，还可以优化的地方在于需求本身，最好的情况：

调用大模型，分析文件内容；

根据文件内容重命名文件；

根据文件名称归纳文件夹；

指定最多不超过 3 级文件夹；

文件夹按 01、02… 项目符号编号，单层级不超过 9 个文件夹；

目前调用大模型分析文件内容并没有完成，只是根据文件名称分类，相对还有优化空间。不过比起最初杂乱的情况，已经好上不少，到此先告一段落。

如果只是将文件分类整理，那只是 LEVEL 1，真正的骚操作是对文件进行分析。试想，当你的文件有几千份，难免对文件大小、类型之类把握不清，这时候需要一个可视化的工具来进行管理分析。

创建一个文件分析器，分析杂七杂八文件夹，支持以可视化方式查看文件大小、类型和数量。

这一次非常丝滑，没有任何报错，系统直接给我生成了如下页面：

我们可以直观看到每个文件的大小、类型，最大文件。每一个图表也并不是花架子，都有对应浮层显示。

当然，只是这样难度还太低，我嫌弃它的 UI 样式不好看，决定给 AI 点挑战：

使用 shadcn/ui 优化整体的风格页面

接着，系统自己思考出了方案：

当我同意后，它：

安装了 Next.js 项目所必需的依赖；

安装了 Shadcn 包；

安装了基础组件和图表；

创建 API 路由;

一通操作后，显示创建成功，但当我打开后发现页面报错：

我也不管，直接截图发到它，一直重复，直到它提醒修复完成。

最后，一个现代版的 UI 界面出来了：

相比于原来挤在一个页面，新的 UI 样式加了分段控件，区分了三种功能，并且拓展名分析没有挤在一起，文件大小分布使用的树状图也更为好看。

某种程度上，AI 编程和绘画一样，我们能够清晰表达自己的需求，AI 就会更精准地实现。比如我们熟悉的吉卜力风，在 AI 编程中，就是明确的库，比如我们所用的 shadcn 。其实文件分析器的潜力很大，比如我们可以在每次用 AI 生成一个项目后，让文件分析器分析项目文件，这样我们可以获知项目的总体情况。

今天分享就到这里，继续学习。

来源：人人都是产品经理