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Agent skills 是可移植的指令集,用于为 AI coding assistants 提供特定任务的领域知识。在 MCP 开发中,它们会编码设计决策(部署模型、tool 模式、认证),让 agent 能够追问你的用例,并脚手架生成匹配需求的服务器。

可用 skills

MCP 开发 skills 的参考集合以 mcp-server-dev plugin 形式提供。它包含三个可组合 skills:
Skill用途
build-mcp-server入口点。追问用例,选择部署模型和 tool 设计模式,并路由到专门 skills。
build-mcp-app添加在聊天中内联渲染的交互式 UI widget(表单、选择器、仪表盘)。
build-mcpb将本地 stdio server 及其运行时打包,让用户无需安装 Node 或 Python 即可安装。
每个 skill 都包含一个 SKILL.md 文件和一个 references/ 支持材料文件夹(认证流程、tool 设计模式、widget 模板、manifest schemas),agent 会按需读取。文件遵循开放格式,可用于任何实现该标准的 agent。例如,在 Claude Code 中安装:
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-official
/plugin install mcp-server-dev
对于其他 agents,请查看你的 skills 或 extensions catalog,或将 skill directoriesSKILL.mdreferences/)克隆到 agent 的 skills 位置。

开始构建

安装 skills 后,让 agent 帮你构建 MCP server。入口 skill 会由自然语言请求触发,也可以使用 agent 的 skill 调用语法直接调用。 在编写任何代码前,该 skill 会运行一个简短发现阶段。它通常会询问:
  • 连接对象:云 API、本地进程、文件系统或硬件
  • 使用者:只有你、你的团队,还是任何安装它的人
  • 操作面大小:少量操作,还是封装大型 API
  • 用户交互需求:纯文本结果、通过 elicitation 获取结构化输入,还是富 UI widgets
  • 上游认证:API keys、OAuth 2.0,或不需要认证
如果你的开场消息已经覆盖这些内容,agent 会直接进入推荐阶段。

部署路径

根据发现结果,该 skill 会推荐四种路径之一,并相应生成脚手架: Remote Streamable HTTP 是封装云 API 时的默认选择。它没有安装门槛,一个部署可以服务所有用户,而且 OAuth 流程能正常工作,因为服务器可以处理重定向和 token 存储。参考 skill 包含 Cloudflare Workers 以及可移植 Express/FastMCP 设置的脚手架。 MCP apps 会用在聊天中渲染的交互式 widgets 扩展服务器,例如可搜索选择器、图表和实时仪表盘。当 elicitation 的扁平表单约束不适合时,skill 会移交给 build-mcp-app MCP Bundles (MCPB) 会将本地服务器及其运行时打包成单个 .mcpb 归档,让用户无需设置 Node 或 Python 即可安装。当服务器必须接触用户机器时使用此路径:读取本地文件、驱动桌面应用,或与 localhost 服务通信。skill 会移交给 build-mcpb Local stdio 仍可用于原型开发;当你准备分发时,可按提示升级到 MCPB。

后续步骤

agent 生成服务器脚手架后,继续迭代 tool descriptions 和错误处理,然后测试并发布:

MCP Inspector

以交互方式测试服务器的 tools、resources 和 prompts

连接到客户端

通过本地或远程配置将服务器接入 MCP client

发布到注册表

让你的服务器可在 MCP 注册表中被发现