使用AI智能体的MCP和SKILL

现在好多OpenClaw龙虾非常火热，造成很多人跟风养龙虾，那么每个人真的特别需要吗，这真的是不用盲目跟风。

如果现在使用豆包，千问，deepseek等智能体就能够很好的辅助完成部分工作内容，平时工作量又不是特别大，用智能体就能完成多半工作，相信多数人下班后或者周末连电脑都不会打开，暂时就没有安装龙虾的必要；更深入的使用AI智能体还是有必要的。

想使用AI智能体更深入，就需要了解MCP和SKILL；毕竟CLine或者Cherry Studio或者Cursor等都支持自定义MCP配置；

如果想了解 AI 圈为什么会有这2个概念，这2个的作用是什么？

MCP是最早由Anthropic在2024年11月25日发布并开源的，在2025年初就开始流行的技术，MCP Server 是一个独立运行的服务，它保证了数据的安全性和稳定性。提供了对智能体功能的扩展，比如可以操作数据库，操作浏览器，对接一些服务等
SLILL是最近2026提出并作为规范的技术，主要是给智能体提供一个数据约束规范，并且SKILL是按需加载，不会浪费Token。

MCP的定义和使用

如果把大模型比作电脑主机，MCP Server 就是USB 设备（如鼠标、键盘、U盘）。

核心定义：MCP Server 是一个轻量级程序，它通过标准化的协议（MCP），向 AI 模型暴露上下文（数据）和能力（工具）。
三大核心能力
1. 工具 (Tools) --- "手和脚"------ 可调用的函数或动作。AI 可以请求执行这些工具来改变系统状态或获取实时数据。
2. 资源 (Resources) --- "眼睛和记忆"------ 只读的数据源。类似于文件系统中的"文件"。AI 可以读取这些内容作为上下文，但不能直接修改。
3. 提示词 (Prompts) --- "预设剧本"------ 预定义的指令模板。Server 可以向 AI 推荐特定的工作流。

下面的MCP Server操作都使用的Claude

添加MCP服务

有很多已经存在的MCP服务供我们使用，可以直接添加运行，比如官方的filesystem，可以操作指定的目录文件

python 复制代码

claude mcp add -- filesystem npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ./

完成添加后，可以看到

python 复制代码

"mcpServers": {
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "./"
      ],
      "env": {}
    }
  },

使用claude mcp list也可以查看添加的mcp服务列表；

测试使用

可以看到使用了filesystem的mcp服务，列出当前目录的文件列表

创建自定义MCP Server服务，并添加

使用python来创建，并使用uv来管理项目；

使用uv创建mcpServer-test目录, 并指定使用python 3.13版本

python 复制代码

uv init mcpServer-test -p 3.13

同时安装MCP[cli] 执行命令

python 复制代码

uv add "mpc[cli]"

接下来修改main.py内容，创建一个最简单的2数字相加的MCP服务

python 复制代码

# 编写一个数字相加的 mcp 服务器，启动端口为8000
# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 1. 创建一个名为 "Demo" 的 MCP 服务器实例
mcp = FastMCP("Demo")

# 2. 定义一个工具
# 使用 @mcp.tool() 装饰器将一个 Python 函数注册为 MCP 工具
# 详细的文档字符串 (docstring) 非常重要，它帮助 AI 理解工具的用途
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将两个数字相加"""
    return a + b

# 3. 定义一个资源, 有点类似http请求中的get方法，resource为大模型提供只读数据
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greetings(name: str) -> str:
    """返回一个问候语"""
    return f"Hello, {name}!"

# 4. 启动服务器
if __name__ == "__main__":
    # 使用 stdio 传输方式启动服务
    mcp.run(transport="stdio")

在启动服务中有http或者stdio或者sse

添加使用的stdio的MCP

stdio是最简单的使用方式，不用单独启动服务

使用命令添加服务，添加成功后mcpServers中会多出来addServer

python 复制代码

claude mcp add addServer -- uv run G:/aiCode/mcpServer-test/main.py

使用mcp list进行查看

添加使用的http的MCP

http的MCP需要现在启动服务；

修改下4. 启动服务器的方式

python 复制代码

# 4. 启动服务器
if __name__ == "__main__":
    # 配置服务器监听所有网络接口 (0.0.0.0)，以便可以从外部访问
    mcp.settings.host = "127.0.0.1"
    mcp.settings.port = 8000
    # 使用 streamable-http 传输方式启动服务
    mcp.run(transport="streamable-http")

在项目中启动服务，uv run main.py可以看到下面

使用命令添加MCP，然后就可以在mcpServers中看到

python 复制代码

claude mcp add --transport http add-server http://127.0.0.1:8000/mcp

添加成功后，使用list命令查看下

测试使用自定义的mcp

可以看到调用了自定义的addServer MCP服务；

官方示例

官方给出的示例是查询天气的MCP。完整流程modelcontextprotocol.io/docs/develo...

同时给出了使用typescript进行创建；地址连接modelcontextprotocol.io/docs/develo...

SKILL的定义和使用

规范和定义

Skill 的核心价值在于标准化、自动化和可复用。它解决重复性工作中需要反复输入相同指令【prompt】的痛点。相当于一个prompt的升级

封装规范与流程 ：将团队的代码审查标准、文档撰写格式、数据分析流程等固化下来，确保每次执行都遵循最佳实践，输出结果稳定一致。
提升效率 ：一次创建，反复调用。无需为相同类型的任务重复编写复杂的提示词，大幅减少了沟通成本和 AI 的推理时间。
跨平台复用：同一个 Skill 可以在 Claude 网页版、Claude Code（命令行工具）以及通过 API 调用的场景中通用。

核心文件结构

一个标准的 Skill 文件夹结构如下：

python 复制代码

my-first-skill/
├── SKILL.md          # 必需：主指令文件，定义技能的触发条件和执行规则
├── scripts/          # 可选：存放可执行脚本，如 Python 或 Shell 脚本
├── references/       # 可选：存放参考文档或更详细的规范
└── assets/           # 可选：存放模板、图片等资源文件

工作原理：渐进式披露

为了高效利用上下文，Skill 采用了一种名为"渐进式披露"（Progressive Disclosure）的机制：

发现与索引 ：Claude 启动时，只会读取 所有可用 Skill 的 name 和 description（位于 SKILL.md 的顶部），这部分信息占用极少的上下文资源。
按需激活 ：当你的提问或任务与某个 Skill 的 description 描述相匹配时，Claude 才会完整加载该 SKILL.md 文件的全部内容。
执行任务 ：Claude 根据加载的指令执行任务，并在需要时调用 scripts/ 或 references/ 中的资源。

创建自定义的SKILL

基础skill的创建

接下来创建一个简单的工作日报总结的SKILL；平时工作中写日报是比较头大的事情，这个重复工作可以交给SKILL；

以Claude为例，创建skill-test的目录，在目录下创建.claude目录

python 复制代码

skill-test/
├── .claude         # 必需：存储项目级别的处理文件
    ├── skills/         
        ├── 工作日报/      # 必需：SKILL的不同目录结构
            ├── SKILL.md  # 必需：SKILL的内容
            ├── references/       # 可选：存放参考文档或更详细的规范
            └── assets/           # 可选：存放参考文档或更详细的规范

创建SKILL.md这里的名称必须大写。

python 复制代码

---
name: 工作日报
description: 该技能用于提供工作日报服务，包括记录工作内容、总结工作成果
---

# 工作日报

读取 `./code` 目录下的改动情况，并总结成日报格式：

- 今日工作内容：修改了哪些文件，解决了哪些问题
- 工作成果总结：总结今天的工作成果和收获 
- 日报时间：记录日报的日期 


## 示例

### 1. 读取目录改动情况

读取 `D:/work/code` 目录下的改动情况，并总结成日报格式：

- 今日工作内容：修改了index.html文件，修复了页面加载慢的问题；更新了style.css文件，优化了页面样式。
- 工作成果总结：修复页面加载性能文档问题，提升了用户体验；优化页面样式，使界面更加美观。 
- 日报时间：2024-06-01

这个文件需要注意的地方：

name必须和外层文件夹的名称保持一致
description：必须填写，是给agent说明工具的使用
其他部分就是按需加载，只有使用到该skill时，才会加载相关内容

以上是最基本的一个SKILL，下面来进行测试下。在code目录下创建一个index.html，随便写下内容

html 复制代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
  </head>
  <body>
    <div>这是一个贪吃蛇游戏页面</div>
  </body>
</html>

启动claude，测试skill的使用

SKILL中的高级使用Reference和script

reference的使用-开发代码会有相应的规范

使用reference可以定义**在特殊需要的情况下加载相关内容**；

比如写了一段js代码，格式和命名混乱，要进行修改和提示处理

javascript 复制代码

let a=1;let b =  3;
console.log(a
            ,b
           )

为了在日报总结时，提醒这段代码格式混乱；就可以修改 工作日报/SKILL.md文件

plain 复制代码

# 工作日报

读取 `./code` 目录下的改动情况，并总结成日报格式：

- 今日工作内容：修改了哪些文件，解决了哪些问题
- 工作成果总结：总结今天的工作成果和收获 
- 日报时间：记录日报的日期 

## 代码格式规范
当看到添加的js，py,java等代码时，应该按照 `./reference/代码格式规范.md` 中的格式进行提醒给用户，确保代码的规范性和可读性.

也可以询问用户是否需要按照规范格式化代码，并提供相应的工具或方法来帮助用户进行代码格式化.

添加红框中部分内容

启动claude，测试reference的调用

当让claude总结今天的工作内容时，它发现添加了js文件，然后就调用了代码规范的文件调用。

plain 复制代码

总结今天的工作内容

● Skill(工作日报)
  ⎿  Successfully loaded skill

● 让我读取 code 目录和代码格式规范文件。

然后就是日报总结输出

script脚本动作

如果需要将日报内容提交到自己的系统，或者记录到钉钉日报等；就需要一系列操作动作来执行。

以把日报上传到服务器为例，写一个upload.py上传文件。

python 复制代码

import sys
import time


def upload_file(content):
    print("\n[System] 启动上传程序...")
    time.sleep(0.5)
    
    # 这里只是测试使用，实际连接服务器敏感操作可以让skill操作MCP，MCP再去连接服务器，更加安全
    print("[System] 连接公司内部服务器 (https://127.0.0.1:3456/upload/daily/)...")
    time.sleep(1.2)

    # 模拟数据处理
    print(f"[System] 正在上传总结内容（字符数：{len(content)}）...")
    time.sleep(1.0)

    print("------------------------------------------------------------------------------------")
    print("✅ 上传成功！")
    print(f"📄 文档已保存至: /daily/2026/daily_{int(time.time())}.md")
    print("------------------------------------------------------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    # 获取 Claude 传入的总结文本
    if len(sys.argv) > 1:
        ContentText = sys.argv[1]
        upload_file(ContentText)
    else:
        print("❌ 错误：未接收到总结内容。")

可以看到将工作日报内容上传到服务器。

总结

MCP是2025年就已经发展并流行的技术，用于让AI能够获取外部数据，或者操作外部工具的一项技术。
SKILL是2026年最新提出并推广的技术，主要是用于给AI内容输出做规范提示，相当于给AI提供更加详细的Prompt【SKILL的提示词只有在使用时才消耗Token】；
- SKILL中的Script也能提供以下操作动作，但是安全性不如MCP server；简单的处理逻辑可以让SKILL来处理，这个部分有点像传统前端开发工作；
- 如果有操作数据库，等安全性的操作最好还是放到MCP中处理，有点是类型传统开发的后端工作
SKILL中也可以添加操作MCP的指令动作，这2个工具相互辅助，其实都是为了让AI输出的内容更加符合用户的需求，另外就是能够更加节省Token【省钱】；