给AI接上工具和实时信息：MCP、搜索增强与 Linux 工作区
本篇讲 RikkaHub 区别于普通聊天应用的三件进阶装备：MCP 工具调用、联网搜索增强、手机里的 Linux 工作区，以及各自的接法与适用场景；基础能力盘点见 安卓多模型聊天客户端怎么样，安装步骤见 从安装到第一次对话要几步。
只把 RikkaHub 当聊天框有点浪费——它的架构里给「工具」留了一等座。模型负责想，工具负责做，这条链路在手机上就能跑通。
MCP：把外部工具挂进对话
Model Context Protocol（MCP）是让模型安全调用外部工具的开放标准，RikkaHub 把它做成了内置能力：
- 传输方式：支持 SSE 与 Streamable HTTP 两种传输，填一个 URL 端点就能接；
- 配置管理：设置 → MCP 里集中查看所有服务器的连接状态，支持 JSON 配置一键导入；
- 细粒度控制：每个工具可以单独开关；会改数据、有外部影响的工具可以打开「需审批」，执行前弹窗确认，AI 动手前先过一道人眼；
- 按助手挂载：MCP 服务器添加后不会自动生效，需要在具体助手的设置里勾选启用，不同助手挂不同工具，互不干扰。
典型用法：挂一个联网抓取类 MCP 服务器，让对话里的 AI 能自己查资料、取页面内容。
搜索增强：回答落在最新信息上
模型的知识有截止日期，RikkaHub 的做法是直接集成搜索引擎：
- 支持 Exa、Tavily、Brave 等搜索服务，设置 → 搜索服务里配上自己的 API Key；
- 开启后，需要时效信息的问题会先查再答，股价、新闻、软件新版本这类问题不再靠模型「回忆」。
Linux 工作区：口袋里的 Agent 沙盒
这是 RikkaHub 目前最有辨识度的功能：基于 proot 在手机上构建轻量 Linux 环境，不需要 root：
- 对 Agent 来说，这是一个真实可用的命令行环境，不是模拟对话；
- 内置终端，随时手动接管操作；
- 适合交给 Agent 的活：信息收集、文档整理、轻量级的批量文本处理。
配合 MCP 工具与自带密钥的多模型切换，手机上就能搭出一条「接收任务 → 选模型 → 调工具 → 产出结果」的完整链路。
先聊起来，再装备起来
工具与搜索都是「配好即用」的增量能力，不影响开箱：先把服务商配好、完成第一次对话，再按需要把 MCP 服务器和搜索引擎一件件挂上。安装入口与真机截图都在 RikkaHub 介绍站。