⚠️ Alpha内测版本警告：此为早期内部构建版本，尚不完整且可能存在错误，欢迎大家提Issue反馈问题或建议
Vibe Vibe

主题

2.3 MCP、插件与 Skills 🟡 ​

阅读完本节后，你将会收获：

  • 理解 MCP、插件、Skills 三种扩展方式的区别和使用场景，学会按需选择
  • 掌握插件商店安装方法，了解常用插件（typescript-lsp、frontend-design、feature-dev 等）
  • 学会 MCP 服务器配置和身份验证，能够连接数据库、API、GitHub 等外部服务
  • 理解 Skills 的工作原理和创作要点，能够创建可复用的技能包
  • 建立安全意识，学会为 MCP 和插件配置合理的权限限制

序言中提到的"Skills 定义专属指令"和"MCP 让 AI 连接外部工具"。大部分情况下，你只需要安装和使用现有的 MCP 服务器，不需要自己开发。

新手路径建议

如果你是新手，建议按以下顺序学习：

  1. 先了解内置能力（本章下一节）→ 大部分场景已经够用
  2. 需要外部服务时，优先安装插件（比 MCP 配置更简单）
  3. 熟悉后再根据需要配置 MCP
  4. 最后考虑创建自己的 Skills（进阶内容）

核心原则：能用内置的就不用扩展，能用插件的就不手动配置。

资源导航：

前置知识 ​

什么是 MCP

MCP = 外部工具连接

MCP (Model Context Protocol) 让 AI 能连接外部服务（数据库、API、文件系统等）。MCP 可以独立配置，也可以打包在插件中。

什么是 插件

插件 = 扩展容器（分发单位）

插件是功能包，可以包含 Skills、Commands、Agents、Hooks、MCP Servers。通过插件商店一键安装，比手动配置 MCP 更简单。

需求推荐方式
代码智能（LSP）安装插件
连接外部服务配置 MCP 或安装包含 MCP 的插件
自动化工作流创建或安装 Skills
一键安装多个功能安装插件

核心原则：能用插件的就不手动配置 MCP，能用内置的就不扩展。

什么是 Skills

Skills = AI 的可复用技能包

Skills 通过 SKILL.md 文件定义特定能力，Claude 根据请求内容自动判断是否使用。

调用方式：

  • Skills：模型调用 —— AI 根据描述自动决定
  • 斜杠命令：用户调用 —— 用户显式输入触发

你必须知道的 AI 能力范围 ​

AI 能做的：

AI 能做AI 不能做
读取你项目中的任何文件访问你电脑上的任意路径
运行你允许的命令执行需要图形界面的操作
理解代码结构和逻辑"记住"上次对话的内容
连接你配置的外部服务绕过系统安全限制
自动选择合适的工具猜测你心里想什么（所以请明确说）

关键认知

你只需要告诉 AI 你想做什么，AI 会自动选择合适的方法。你不需要知道 AI 用的是 Read（读取文件）、Edit（编辑文件） 、Grep（搜索内容）、Glob（查找文件） 还是 Bash（运行命令），甚至是 Python（运行复制脚本）。

你不需要记住工具细节

不需要记住原因
工具的名字（Read、Edit、Grep...）AI 会自动选择
具体的配置语法让 AI 参考官方文档帮你生成
所有可用的 MCP/插件服务器按需搜索安装

你只需要用自然语言清晰地描述你想做的事情。

AI 有哪些能力 ​

在配置 MCP 或 Skills 之前，记住：AI 已经有很多内置能力。

查看内置工具完整列表

按类型分类的工具表 ​

1. 文件操作工具 - 读写代码的基础

能力使用工具示例
读取文件Read"读取 package.json"
编辑文件Edit"把函数名改成 xxx"
创建文件Write"创建新组件"

2. 搜索工具 - 找到需要的东西

能力使用工具示例
搜索代码内容Grep"搜索所有 TODO"
查找文件Glob"找到所有 .ts 文件"

3. 终端工具 - 执行命令

能力使用工具示例
运行命令Bash"运行 pnpm test"

4. 代码智能 - 通过插件额外支持

能力使用插件示例
TypeScript/JavaScript 类型检查、跳转定义typescript-lsp"这个函数在哪里定义的？"
Python 类型检查、代码补全pyright-lsp"这个类的类型是什么？"

LSP（语言服务器）能力不是内置，需要通过插件额外安装：

bash
# 打开插件管理界面
/plugin

# 搜索 typescript-lsp 或 pyright-lsp 并安装

支持的语言包括：TypeScript、JavaScript、Python、Rust、Go、C/C++、C#、PHP、Java、Ruby、Swift 等。

5. 项目理解 - 自动分析

能力使用工具示例
分析结构、理解依赖自动分析"分析项目结构"

6. 网络能力 - 需要配置 MCP/插件

能力使用工具需要配置
读取网页内容Web Reader MCP✅
网络搜索Web Search MCP✅
读取 GitHub 仓库ZRead MCP✅

AI 能读取的：

  • ✅ 公开的网页链接（通过 MCP/插件）
  • ✅ GitHub 仓库文件（通过 ZRead MCP）
  • ✅ 文档站点（通过 Web Reader MCP）

AI 不能读取的：

  • ❌ 需要登录的页面
  • ❌ 本地文件路径（非项目目录）
  • ❌ 被防火墙阻挡的网站

7. 任务管理 - AI 自动使用，你只需看到效果

能力使用工具你需要知道吗
追踪多步骤任务进度TodoWrite❌ AI 自动用，你看到进度即可
调用通用子代理处理复杂任务Task❌ AI 自动调用，你不需要知道

8. 交互能力 - AI 自动使用，你只需回答

能力使用工具你需要知道吗
向你提问获取决策AskUserQuestion❌ AI 自动用，你只需回答

判断标准：内置够用还是需要扩展？ ​

bash
# ✅ 不需要扩展的场景（内置足够）
"读取文件并分析"      → 用 Read 工具
"运行命令并处理结果"   → 用 Bash 工具
"实现某个功能"        → 直接描述任务，AI 自动规划

# ❌ 需要扩展的场景
"查询 PostgreSQL 数据库"     → 需要 MCP/插件
"读取 Google Drive 文档"     → 需要 MCP/插件
"调用 Slack API 发送消息"    → 需要 MCP/插件

何时使用扩展：

需求使用方式
✅ 数据库查询MCP/插件
✅ 网络搜索MCP/插件
✅ 读取外部 APIMCP/插件
✅ 重复执行复杂流程Skills
❌ 一次性任务直接用自然语言

插件：最简单的扩展方式 ​

插件 vs MCP

插件（Plugins）是通过插件商店安装的扩展，功能和 MCP 类似，但安装更简单：

特性MCP插件
安装方式配置文件 + CLI 命令插件商店或命令一键安装
配置手动编辑 JSON自动配置
来源社区开源官方 + 第三方
包含内容仅 MCP 服务器可包含命令、代理、Skills、Hooks、MCP

功能上两者是一样的：都让 AI 能连接外部服务。选择哪种方式取决于你的工具支持。

安装方式 ​

方式 1：通过插件商店（推荐）

bash
/plugin 
# 打开插件管理界面，搜索需要的插件，按空格选中，按 i 安装

方式 2：通过命令安装

bash
# 示例
/plugin install frontend-design@anthropics

如果找不到你需要的插件，可以考虑添加插件所在的市场

bash
# 添加市场
/plugin marketplace add your-org/claude-plugins

# 浏览可用插件
/plugin

常用插件推荐 ​

推荐插件（新手必读）

对于新手，推荐从这些插件开始：

基础开发：

  • typescript-lsp - TypeScript/JavaScript 类型检查、代码补全、跳转定义
  • pyright-lsp - Python 类型检查和代码智能
  • frontend-design - 生成高质量前端界面

工作流：

  • feature-dev - 完整的功能开发工作流
  • pr-review-toolkit - PR 审查工具包
  • commit-commands - Git 提交工作流

安装方式：

bash
# 打开插件管理界面，搜索上述插件并安装
/plugin
查看完整插件推荐列表

LSP 语言服务器（代码智能） ​

插件功能
typescript-lspTypeScript/JavaScript 类型检查、代码补全、跳转定义
pyright-lspPython 类型检查和代码智能
rust-analyzer-lspRust 语言服务器，代码智能和分析
gopls-lspGo 语言服务器，代码智能和重构
clangd-lspC/C++ 语言服务器，代码智能
csharp-lspC# 语言服务器，代码智能
php-lspPHP 语言服务器（Intelephense），代码智能
swift-lspSwift 语言服务器（SourceKit-LSP），代码智能
jdtls-lspJava 语言服务器，代码智能
lua-lspLua 语言服务器，代码智能

开发工作流 ​

插件功能
frontend-design生成高质量前端界面，避免通用 AI 美学
feature-dev完整的功能开发工作流（7 阶段：发现、探索、澄清、设计、实现、审查、总结）
pr-review-toolkitPR 审查工具包，专注代码质量、测试、错误处理
commit-commandsGit 工作流简化，提交、推送、创建 PR 一键完成
ralph-wiggum迭代式 AI 开发循环技术

代码质量与安全 ​

插件功能
code-review自动代码审查，多专业代理并行分析，基于置信度评分过滤误报
security-guidance安全提醒 Hook，警告命令注入、XSS、不安全代码模式
hookify自动创建 Hooks，通过分析对话模式或明确指令防止不良行为

开发工具包 ​

插件功能
agent-sdk-devAgent SDK 开发工具包，创建和验证 Python/TypeScript Agent SDK 应用
plugin-dev插件开发工具包，Hooks、MCP 集成、插件结构、市场发布指导

输出风格 ​

插件功能
explanatory-output-style解释性输出风格，详细解释 AI 的思考和决策过程
learning-output-style学习导向输出，结合交互式学习和教育见解

示例与模板 ​

插件功能
example-plugin插件开发示例模板

安装方式：输入 /plugin 后搜索并安装所需插件。

使用插件 ​

安装后，插件会自动集成到 AI 的能力中，无需额外配置：

bash
# 前端设计（安装 frontend-design 后）
"创建一个用户登录页面，要求现代设计风格"

# 功能开发（安装 feature-dev 后）
"使用 feature-dev 工作流开发用户评论功能"

# 代码审查（安装 pr-review-toolkit 后）
"用 PR 审查工具检查这段代码"

插件结构 ​

插件目录结构

插件是一个包含以下组件的 npm 包：

my-plugin/
├── .claude-plugin/
│   ├── plugin.json          # 插件元数据
│   └── marketplace.json     # 市场清单（可选）
├── commands/                 # 自定义斜杠命令（可选）
│   └── hello.md
├── agents/                   # 自定义代理（可选）
│   └── helper.md
├── skills/                   # 代理技能（可选）
│   └── my-skill/
│       └── SKILL.md
├── hooks/                    # 事件处理程序（可选）
│   └── hooks.json
└── .mcp.json                # MCP 服务器配置（可选）

组件说明：

  • plugin.json：插件元数据（名称、描述、版本、作者）
  • commands/：自定义斜杠命令（Markdown 文件）
  • agents/：子代理定义
  • skills/：代理技能（SKILL.md 文件）
  • hooks/：事件处理程序（hooks.json）
  • .mcp.json：MCP 服务器配置

插件管理 ​

管理命令
bash
# 查看已安装的插件
/plugin

# 启用已禁用的插件
/plugin enable plugin-name@marketplace-name

# 禁用而不卸载
/plugin disable plugin-name@marketplace-name

# 卸载插件
/plugin uninstall plugin-name@marketplace-name
团队协作

在存储库级别配置插件以确保整个团队的工具一致。

设置团队插件：

  1. 将市场和插件配置添加到您的存储库的 .claude/settings.json
  2. 团队成员信任存储库文件夹
  3. 为所有团队成员自动安装插件

配置示例（.claude/settings.json）：

json
{
  "pluginMarketplaces": [
    {
      "source": "your-org/claude-plugins"
    }
  ],
  "plugins": [
    {
      "name": "formatter",
      "marketplace": "your-org"
    }
  ]
}

MCP：连接外部服务 ​

安装前必读

关于兼容性：MCP 在不同 CLI 工具间不通用，安装方式可能不同。

关于安装方式：

  • IDE 内：通常有 MCP 市场，可直接安装
  • CLI 工具：通过配置文件手动配置
  • 一键配置工具：如 GLM4.7 配置工具，会自动预装部分 MCP

关于鉴权：部分 MCP 需要 API Key 才能使用（如 OpenAI、Stripe、GitHub），配置时需要提供。

GLM4.7 一键配置工具默认包含的 MCP

使用 GLM4.7 一键配置工具时，以下 MCP 会自动安装：

MCP功能
Vision MCP图片分析（截图、设计图等）
Web Search MCP网络搜索，获取最新信息
Web Reader MCP读取网页链接内容
ZRead MCP读取 GitHub 仓库文件和目录

这些是开发中最常用的网络能力，开箱即用。

热门 MCP 服务器 ​

分类MCP功能
开发调试GitHub MCP操作代码仓库、PR、Issue 和 CI 流程
Chrome DevTools MCP操控浏览器进行页面调试、网络分析和自动化检查
ShadCN MCP生成可直接使用的 React + Tailwind UI 组件
Semgrep MCP代码静态安全扫描和规则检测
数据库PostgreSQL MCP可配置的读写访问和性能分析
Neon MCP按需创建和管理 Serverless PostgreSQL 数据库
Supabase MCP认证、数据库、存储、实时能力的一体化后端
部署托管Vercel MCP自动部署前端应用并生成预览环境
Cloudflare MCP管理边缘计算资源（Workers、KV、R2）
设计与媒体Figma MCP读取和修改 Figma 设计稿，实现设计到代码自动化
Replicate MCP调用图片生成接口，生成配图
文档与上下文Context7 MCP将官方实时最新文档转化为可靠上下文
Ref MCP类似 Context7，减少 AI 幻觉
支付Stripe MCP自动化创建支付、订阅及 Webhook

注意：部分 MCP 需要 API Key 才能使用。更多 MCP 服务器请访问 MCP 合集。

::: 由于 MCP 服务器更新频繁，建议点击上方链接或搜索官网查询最新使用方式。 :::

使用 MCP ​

bash
# 查询数据库
"查询 PostgreSQL：获取最近 7 天的注册用户数"

# 读取 GitHub
"查看仓库状态：最近 5 个 PR"

# 网络搜索
"搜索：Next.js 16 的新特性"

# 读取文件
"读取 /path/to/file.md 并总结内容"

其他安装方式 ​

从 JSON 配置添加

如果您有 MCP 服务器的 JSON 配置，可以直接添加：

bash
# 基本语法
claude mcp add-json <name> '<json>'

# 示例：添加带有 JSON 配置的 HTTP 服务器
claude mcp add-json weather-api '{"type":"http","url":"https://api.weather.com/mcp","headers":{"Authorization":"Bearer token"}}'

# 示例：添加带有 JSON 配置的 stdio 服务器
claude mcp add-json local-weather '{"type":"stdio","command":"/path/to/weather-cli","args":["--api-key","abc123"],"env":{"CACHE_DIR":"/tmp"}}'
查看安装与配置

三种安装方式 ​

选项 1：添加远程 HTTP 服务器（推荐） ​

HTTP 服务器是连接到远程 MCP 服务器的推荐选项。这是云服务最广泛支持的传输方式。

bash
# 基本语法
claude mcp add --transport http <name> <url>

# 真实示例：连接到 Notion
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

# 带有 Bearer 令牌的示例
claude mcp add --transport http secure-api https://api.example.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer your-token"

选项 2：添加本地 stdio 服务器 ​

Stdio 服务器作为本地进程在您的计算机上运行。它们非常适合需要直接系统访问或自定义脚本的工具。

bash
# 基本语法
claude mcp add --transport stdio <name> <command> [args...]

# 真实示例：添加 Airtable 服务器
claude mcp add --transport stdio airtable --env AIRTABLE_API_KEY=YOUR_KEY \
  -- npx -y airtable-mcp-server
tip 理解 "--" 参数 ​

--（双破折号）将 CLI 工具的标志与传递给 MCP 服务器的命令和参数分开。-- 之前的所有内容都是工具的选项（如 --env、--scope），-- 之后的所有内容都是运行 MCP 服务器的实际命令。

例如：

  • claude mcp add --transport stdio myserver -- npx server → 运行 npx server
  • claude mcp add --transport stdio myserver --env KEY=value -- python server.py --port 8080 → 运行 python server.py --port 8080，环境中设置 KEY=value

这可以防止工具的标志与服务器标志之间的冲突。

Windows 用户 ​

在本机 Windows（不是 WSL）上，使用 npx 的本地 MCP 服务器需要 cmd /c 包装器以确保正确执行。

bash
# 这创建了 Windows 可以执行的 command="cmd"
claude mcp add --transport stdio my-server -- cmd /c npx -y @some/package

没有 cmd /c 包装器，您会遇到"连接已关闭"错误，因为 Windows 无法直接执行 npx。

管理 MCP 服务器 ​

直接输入 /mcp 后按照提示操作即可。

:::

MCP 身份验证 ​

OAuth 认证配置

许多基于云的 MCP 服务器需要身份验证。Claude Code 支持 OAuth 2.0 以实现安全连接。

bash
# 1. 添加需要身份验证的服务器
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp

# 2. 在 Claude Code 中使用 /mcp 命令
> /mcp

# 3. 按照浏览器中的步骤登录
  • 身份验证令牌存储安全且自动刷新
  • 在 /mcp 菜单中使用"清除身份验证"撤销访问权限
  • 如果浏览器不会自动打开，请复制提供的 URL
  • OAuth 身份验证适用于 HTTP 服务器 :::

MCP 提示 ​

@ MCP

您可以使用 @ 提及来引用 MCP 资源，类似于引用文件的方式。

引用格式：@server:protocol://resource/path

bash
# 引用特定资源
> "您能分析 @github:issue://123 并建议修复吗？"
> "请查看 @docs:file://api/authentication 处的 API 文档"

# 多个资源引用
> "比较 @postgres:schema://users 和 @docs:file://database/user-model"
  • 引用时会自动获取资源并将其作为附件
  • 资源路径在 @ 提及自动完成中可进行模糊搜索
  • 当服务器支持时，Claude Code 会自动提供工具来列出和读取 MCP 资源
将 MCP 提示用作斜杠命令

MCP 服务器可以暴露提示，这些提示在 Claude Code 中作为斜杠命令可用。

命令格式：/mcp__servername__promptname

bash
# 执行不带参数的提示
> /mcp__github__list_prs

# 执行带参数的提示
> /mcp__github__pr_review 456
> /mcp__jira__create_issue "登录流中的错误" high
  • MCP 提示从连接的服务器动态发现
  • 参数根据提示的定义参数进行解析
  • 提示结果直接注入到对话中
  • 服务器和提示名称被规范化（空格变为下划线） :::

Skills：自定义工作流 ​

什么是 Skills

Skills = AI 的可复用技能包

Skills 通过 SKILL.md 文件定义特定能力，Claude 根据请求内容自动判断是否使用。

调用方式：

  • Skills：模型调用 —— AI 根据描述自动决定
  • 斜杠命令：用户调用 —— 用户显式输入触发

Skills 资源：

对于新手：

  1. 优先使用插件自带或者下载的 Skills（开箱即用）
  2. 需要时再创建自己的 Skills（进阶）
  3. 记住：Skills 是 AI 自动调用的，不需要手动触发

何时需要 Skills：

  • 有重复性工作流需要自动化
  • 需要特殊指令规范 AI 的行为
  • 团队需要共享标准流程

Skills 的获取方式 ​

从插件获取（推荐新手）

很多插件包含 Skills，安装插件后 Skills 自动可用：

bash
# 安装插件后，插件包含的 Skills 会自动加载
/plugin install feature-dev@anthropics

自己创建（进阶）

有两种方式：

方式适用场景
通过对话定义一次性需求，快速测试
创建 SKILL.md 文件长期使用，多项目共享

创建 Skills ​

SKILL.md 文件结构

yaml
---
name: your-skill-name
description: Brief description of what this Skill does and when to use it
---

# Your Skill Name

## Instructions
Provide clear, step-by-step guidance for the AI.

## Examples
Show concrete examples of using this Skill.

字段要求：

  • name：必须仅使用小写字母、数字和连字符（最多 64 个字符）
  • description：Skill 的简要描述及其使用时机（最多 1024 个字符）

创作要点：

要点说明
简洁假设 AI 已经聪明，只添加它没有的上下文
命名使用动名词形式：testing-code、processing-files
描述第三人称，说明功能和使用时机："在...时使用"
具体性描述中包含 Skill 的功能和使用时机，以及关键术语
自由度高（文本说明）→ 中（伪代码）→ 低（精确脚本）

使用 allowed-tools 限制工具访问：

yaml
---
name: safe-file-reader
description: Read files without making changes. Use when you need read-only file access.
allowed-tools: Read, Grep, Glob
---

# Safe File Reader

This Skill provides read-only file access.

## Instructions
1. Use Read to view file contents
2. Use Grep to search within files
3. Use Glob to find files by pattern

Skills 存放位置：

bash
# 个人 Skills（所有项目可用）
~/.claude/skills/

# 项目 Skills（仅当前项目）
.claude/skills/

# 插件 Skills（安装插件时自动可用）
# 插件包内的 skills/ 目录

使用场景：

位置使用场景
个人 Skills您的个人工作流和偏好、实验性 Skills、个人生产力工具
项目 Skills团队工作流和约定、项目特定专业知识、共享的实用程序和脚本
插件 Skills安装插件时自动可用，插件包内的 skills/ 目录

与团队共享 Skills ⭐ ​

推荐方法

通过项目存储库共享（最简单）：

bash
# 第 1 步：将 Skill 添加到项目
mkdir -p .claude/skills/team-skill
# 创建 SKILL.md 文件

# 第 2 步：提交到 git
git add .claude/skills/
git commit -m "Add team Skill for code review"
git push

# 第 3 步：团队成员自动获得 Skills
git pull
# Skills 立即可用！

通过插件分发（适合大型团队）：

  1. 创建一个在 skills/ 目录中包含 Skills 的插件
  2. 将插件添加到团队市场
  3. 团队成员安装插件后自动获得所有 Skills

最佳实践：

最佳实践说明
保持 Skills 专注一个 Skill 解决一个功能
编写清晰的描述帮助 AI 发现何时使用
团队一起测试让队友使用并反馈
版本记录在 SKILL.md 中添加版本历史

通过对话创建（临时方案） ​

bash
# 对话中定义
"创建一个测试流程：运行测试、生成覆盖率、分析失败原因"

# AI 会记住这个流程，当前会话有效
# 想要永久使用，请创建 SKILL.md 文件

常用 Skills 示例 ​

Skill功能适用场景
测试流程运行测试并分析每天都要测试
代码审查检查类型和安全提交前审查
文档生成为 API 生成文档接口开发后

使用现有 Skills ​

插件包含的 Skills：

安装插件后，插件中的 Skills 会自动加载，无需额外配置：

bash
# 安装插件
/plugin install feature-dev@anthropics

# AI 会自动识别并使用插件包含的 Skills
# 无需手动操作

调试 Skills：

bash
# 查看 Skills 是否加载
"列出所有可用的 skills"

# 测试 Skill
"测试 test-runner skill"

安全注意事项 ​

MCP 安全配置

数据库 MCP：

  • 使用只读权限账号
  • 不要在生产环境直接使用写权限

文件系统 MCP：

  • 限制访问路径，只开放必要的目录
  • 不要允许访问根目录 /

GitHub MCP：

  • 使用有期限的 token
  • 使用最小权限范围（只读或特定仓库）

插件和 Skills 安全

插件安全：

  • 只从可信来源安装插件
  • 查看插件源码和权限要求
  • 官方插件更可靠

Skills 安全：

  • 使用 allowed-tools 限制工具访问
  • 只读 Skills 应限制为只读工具
  • 定期审查和更新 Skills

常见问题 ​

Q1: Skills、MCP 和插件怎么选？ ​

A: 看需求。

需求选择
自动化工作流Skills
连接外部服务MCP 或 插件
快捷指令Skills
读取数据库MCP 或 插件
一键安装插件（更简单）
完整功能包插件（包含命令+工具+工作流）

优先级建议：插件 > MCP > Skills（从简单到复杂）

Q2: MCP/插件配置后不生效？ ​

A: 检查以下几点：

  1. 重启工具：配置后需要完全退出并重新打开
  2. 检查 npx：确保 Node.js 已安装，npx 可用
  3. 查看日志：Claude Desktop → Help → Developer → Toggle Logs
  4. 验证连接：数据库连接字符串、GitHub token 是否正确

Q3: 如何找到更多 MCP/插件？ ​

A: 访问官方资源：

Q4: MCP/插件会泄露我的数据吗？ ​

A:

官方 MCP/插件服务器：

  • 开源代码，可审查
  • 通常直接连接到目标服务（如 GitHub API）
  • 不经过第三方服务器

第三方 MCP/插件服务器：

  • 查看源码确认数据处理方式
  • 谨慎授权权限
  • 使用只读 token

Q5: AI 不使用我的 Skill？ ​

A: 检查以下几点：

  1. 描述是否具体：模糊的描述会使发现变得困难
  2. YAML 是否有效：运行验证检查语法错误
  3. Skill 是否在正确的位置：检查文件路径
  4. Skills 是否冲突：使用不同的触发术语帮助 AI 选择正确的 Skill

核心理念 ​

扩展 AI 能力的层次：

记住：

  1. 内置优先：先让 AI 用内置能力做
  2. 按需扩展：发现不够用时再考虑 MCP/Skill
  3. 安全第一：限制权限，使用只读账号
  4. 保持简单：不要过度配置

相关内容 ​