有没有办法跨 AI 代理工具安装MCP、斜杠命令、Skill?

现在 AI 工具真的是百花齐放,看得人眼花缭乱。团队开发时,各个成员又都有自己的想法,用的工具更是五花八门------有用开源方案的(Kilo Code、Roo Code),有用国际化方案的(Cursor、Claude Code),有用国内羊毛多多方案的(Qwen Code、Trae)

各个工具有各个工具的配置,比如 MCP 的配置:

  • Cursor 的路径是 .cursor/mcp.json
  • Qwen Code 的路径是 .qwen/settings.json

有的甚至格式都不一样,比如说子代理(sub-agent),Cursor 对于子代理的模型指定支持 fast,而 Claude Code 则是自家的快速模型 haiku

md 复制代码
---
name: playwright 测试
model: fast 
        ^--- Claude Code 无法识别,只认 `haiku`
---

# playwright 测试

规划并生成 Playwright 测试用例

在公司内部中推动配置共享的时候,各个团队各个开发者用的AI工具五花八门,需要花大量时间去列举不同 AI 工具的配置差异

到底有没有工具持给所有 AI 工具安装这些 MCP、斜杠命令之类的配置?!

有的兄弟,有的。它就是------Agent Add

几乎支持安装所有类型的 AI 工具配置,也几乎涵盖了了市面上所有的 AI 工具

AI 工具 MCP Prompt Skill 斜杠命令 子代理
Cursor
Claude Code
Trae
Qwen Code
GitHub Copilot
Codex CLI
Windsurf
Gemini CLI
Kimi Code
Augment
Roo Code
Kiro CLI
Tabnine CLI
Kilo Code
opencode
OpenClaw
Mistral Vibe
Claude Desktop

无需安装,一个简单的命令可以完成数个 AI 配置的安装:

bash 复制代码
npx -y agent-add \
  --mcp '{"playwright":{"command":"npx","args":["-y","@playwright/mcp"]}}' \
  --mcp 'https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git#.mcp.json' \
  --skill 'https://github.com/anthropics/skills.git#skills/pdf' \
  --prompt $'# Code Review Rules\n\nAlways review for security issues first.' \
  --command 'https://github.com/wshobson/commands.git#tools/security-scan.md' \
  --sub-agent 'https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents.git#categories/01-core-development/backend-developer.md'

如果你不指定 --host,工具还会有一个交互界面,询问你要给什么 AI 工具安装:

这个工具在如下场景尤其有用:

使用场景

场景一:AI 资产(MCP、斜杠命令、子代理、Skill)开发者,想要支持更多的 AI 工具

比如我开发了一个子代理,没有 agent-add 工具的情况下,我需要在 README.md 中写

md 复制代码
将 my-agent.md 复制到你的 AI 工具中的对应目录,如:

- Claude code: .claude/agents
- Cursor: .claude/agents
- etc.

现在有了 agent-add ,我非常简洁的写到:

md 复制代码
运行如下命令安装:

npx -y agent-add --sub-agent https://github.com/my-name/my-repo.git#dist/my-agent.md

这样可以支持所有 AI 工具,因为工具会帮你问和嗅探用户实际使用的 AI 工具

场景二:在团队中推广 AI 工具配置,但是团队内有多个工具,希望一份配置支持所有工具

以前想要共享 AI 工具配置,有如下方式:

  1. 将 AI 配置提交进 git 仓库
  • 优点:开箱即用
  • 缺点:要求所有开发者使用同一个 AI 工具
  1. 提供配置教程,.gitignore 中忽略所有 AI 配置
  • 优点:支持多种 AI 工具
  • 缺点:有理解成本,新人上手困难

现在简单多了,你可以直接提供一个 shell 脚本,来直接快速安装:

bash 复制代码
# 不指定 --host,工具会询问
npx -y agent-add \ 
  # 列举所有依赖
  --mcp xxx \
  --skill xxx \
  --prompt xxx \
  --command xxx \
  --sub-agent xxx

针对这个场景,agent-add 也提供了一个文件配置,可以省略冗长的命令行参数

json 复制代码
{
  "name": "my-team/frontend-pack",
  "assets": [
    { "type": "mcp",      "source": "https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git#.mcp.json" },
    { "type": "skill",    "source": "https://github.com/anthropics/skills.git#skills/pdf" },
    { "type": "prompt",   "source": "https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/nextjs-react-tailwind/.cursorrules" },
    { "type": "command",  "source": "https://github.com/wshobson/commands.git#tools/security-scan.md" },
    { "type": "subAgent", "source": "https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents.git#categories/01-core-development/backend-developer.md" }
  ]
}

将该文件提交进仓库,既可通过 --pack xxx.json 来简短安装

后记

欢迎试用 & 提 issue (中文欢迎):

顺便求个 Star~


愿你在 AI 时代,不被工具裹挟,而是被工具成全。

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