feat(docs): update MCP documentation with implementation details and examples

Author: phodal

docs/mcp/index.md

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 permalink: /mcp
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+在 issue [#330](https://github.com/unit-mesh/auto-dev/issues/330), 我们创建了 AutoDev 的 MCP Tool 功能。
+
 # Model Context Protocol (MCP)
 
-> MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for
-> AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and
-> accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.
+> MCP 旨在通过提供一种标准化的接口，LLM 应用可以访问外部信息、工具和资源。
+
+优点：
+
+- **解耦**大模型与工具调用
+- 提升开发效率与**工具生态**
+- **跨平台与协议标准化**
+
+当前 MCP Server 的组件包括：
+
+- 工具（模型控制）：这些是大语言模型（LLM）可以调用以执行特定操作的函数（工具），例如天气 API，本质上就是函数调用。
+- 资源（应用控制）：这些是 LLM 可以访问的数据源，类似于 REST API 中的 GET 端点。资源仅提供数据，不执行复杂计算，没有副作用，作为上下文/请求的一部分提供给模型。
+- 提示词模板（用户控制）：这些是预定义的模板，用于以最优方式使用工具或资源，在进行推理之前选择使用。
+
+在 AutoDev 是一个编程助手，因此主要是支持工具的使用。
+
+## 环境准备
+
+如下是 AutoDev 使用 MCP 的示例：
+
+```json
+{
+  "mcpServers": {
+    "weather": {
+      "command": "java",
+      "args": [
+        "-jar",
+        "/Volumes/source/ai/autodev-mcp-test/java-mcp/target/mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
+      ]
+    }
+  }
+}
+```
 
-In issue [#330](https://github.com/unit-mesh/auto-dev/issues/330), we discussed the possibility of using AutoDev as a
-MCP server.
-This document will discuss the implementation details.
+从配置中，你会看到使用 STDIO 方式的 MCP 调用，它依赖于 command 和 args 来启动 MCP 服务器。因此，当你知道不同语言开发 MCP 服务器时，
+你需要有对应的运行环境，确保可以通过命令行调用。
 
-Requirements: Install Node.js with Npx
+- 使用 Java 开发 MCP 服务器，需要安装 JDK
+- 使用 Node.js 开发 MCP 服务器，需要: [Install Node.js with Npx](https://nodejs.org/en/download/package-manager)
+- 使用 Python 开发 MCP 服务器，需要安装 UV 或者其它工具
 
-- https://nodejs.org/en/download/package-manager

i18n/en/docusaurus-plugin-content-docs/current/mcp/mcp.md

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 permalink: /mcp
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-在 issue [#330](https://github.com/unit-mesh/auto-dev/issues/330), 我们创建了 AutoDev 的 MCP Tool 功能。
-
 # Model Context Protocol (MCP)
 
-> MCP 旨在通过提供一种标准化的接口，LLM 应用可以访问外部信息、工具和资源。
-
-优点：
-
-- **解耦**大模型与工具调用
-- 提升开发效率与**工具生态**
-- **跨平台与协议标准化**
-
-当前 MCP Server 的组件包括：
-
-- 工具（模型控制）：这些是大语言模型（LLM）可以调用以执行特定操作的函数（工具），例如天气 API，本质上就是函数调用。
-- 资源（应用控制）：这些是 LLM 可以访问的数据源，类似于 REST API 中的 GET 端点。资源仅提供数据，不执行复杂计算，没有副作用，作为上下文/请求的一部分提供给模型。
-- 提示词模板（用户控制）：这些是预定义的模板，用于以最优方式使用工具或资源，在进行推理之前选择使用。
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-在 AutoDev 是一个编程助手，因此主要是支持工具的使用。
-
-## 环境准备
-
-如下是 AutoDev 使用 MCP 的示例：
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-```json
-{
-  "mcpServers": {
-    "weather": {
-      "command": "java",
-      "args": [
-        "-jar",
-        "/Volumes/source/ai/autodev-mcp-test/java-mcp/target/mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
-      ]
-    }
-  }
-}
-```
+> MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for
+> AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and
+> accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.
 
-从配置中，你会看到使用 STDIO 方式的 MCP 调用，它依赖于 command 和 args 来启动 MCP 服务器。因此，当你知道不同语言开发 MCP 服务器时，
-你需要有对应的运行环境，确保可以通过命令行调用。
+In issue [#330](https://github.com/unit-mesh/auto-dev/issues/330), we discussed the possibility of using AutoDev as a
+MCP server.
+This document will discuss the implementation details.
 
-- 使用 Java 开发 MCP 服务器，需要安装 JDK
-- 使用 Node.js 开发 MCP 服务器，需要: [Install Node.js with Npx](https://nodejs.org/en/download/package-manager)
-- 使用 Python 开发 MCP 服务器，需要安装 UV 或者其它工具
+Requirements: Install Node.js with Npx
 
+- https://nodejs.org/en/download/package-manager