在 Agent/Codex 中使用 Skills 与 MCP：桌面端 Work 实战指南

一、为什么需要 Skills 和 MCP？

使用 AI Agent 编程或整理技术资料时，经常会遇到两个问题：一是每次都要重新说明团队的固定流程；二是 Agent 无法直接访问官方文档、数据库或业务系统。

Skills 和 MCP 分别解决这两个问题：Skill 告诉 Agent“应该怎样完成任务”，MCP 为 Agent 提供“可以调用的数据和工具”。如果需要把两者交付给其他人，还可以通过 Plugin 将它们组织成一个可安装目录。

例如，让 Agent 编写 CSDN 博客时，Skill 可以规定文章标题、章节、代码示例和总结格式；MCP 可以查询最新官方资料；Agent 则负责理解需求、调用工具并生成最终文章。

二、Skill 的基本结构

一个 Skill 是包含 SKILL.md 的目录，也可以附带参考资料、脚本和模板：

skills/
└── csdn-blog/
    ├── SKILL.md
    ├── agents/
    │   └── openai.yaml
    └── references/
        └── csdn-writing-guide.md

SKILL.md 的 YAML 头部至少包含名称和描述。描述决定 Agent 什么时候考虑使用该 Skill，因此要明确写出它能完成什么任务以及适用场景。

---
name: csdn-blog
description: 编写、改写或润色适合 CSDN 发布的中文技术博客。
---

生成可直接发布的 Markdown 技术文章。

要求：

1. 标题包含核心技术关键词和具体结果。
2. 开头说明问题、适用读者和文章目标。
3. 使用清晰的二级、三级标题。
4. 命令、配置和代码使用带语言标记的代码块。
5. 不得虚构命令、版本号、测试结果或官方结论。
6. 默认篇幅为 1500 至 2500 个汉字。

复杂规则不必全部放入主文件。详细的 CSDN 排版规范可以存入 references/csdn-writing-guide.md，并在 SKILL.md 中说明什么时候读取。这样既能保持入口简洁，也便于分别维护写作规范。

三、配置 MCP Server

MCP 是 Model Context Protocol 的缩写。它允许 Agent 通过统一协议使用外部系统提供的工具，例如搜索文档、读取仓库信息或调用内部接口。

以 OpenAI 官方开发者文档 MCP 为例，可以在 Codex 中执行：

codex mcp add openaiDeveloperDocs --url https://developers.openai.com/mcp

然后检查配置：

codex mcp list

对应的 config.toml 内容如下：

[mcp_servers.openaiDeveloperDocs]
url = "https://developers.openai.com/mcp"

如果要制作便携式 Agent Plugin，则在插件根目录创建 mcp.json：

{
  "$schema": "https://agent-plugins.org/schemas/1.0.0/mcp.schema.json",
  "mcpServers": {
    "openaiDeveloperDocs": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://developers.openai.com/mcp"
    }
  }
}

Skill 与 MCP 的完整协作流程可以概括为：

用户提出文章主题
        ↓
Agent 匹配 csdn-blog Skill
        ↓
MCP 查询官方资料
        ↓
Agent 核对命令和配置
        ↓
按照 Skill 规范输出文章

四、把 Skill 与 MCP 打包成 Plugin

如果 Skill 只给自己使用，直接放入个人 Skills 目录即可。如果需要在不同项目、Codex 和 ChatGPT Work 之间复用，更适合将 Skill 与 MCP 组织成一个 Plugin。

推荐的目录结构如下：

csdn-blog-agent/
├── plugin.json
├── mcp.json
├── AGENTS.md
├── skills/
│   └── csdn-blog/
│       ├── SKILL.md
│       ├── agents/openai.yaml
│       └── references/csdn-writing-guide.md
└── docs/
    └── 示例文章.md

根目录中的 plugin.json 用来声明插件名称、版本和说明。便携式 Plugin 会自动发现根目录 skills/ 下的 Skill，因此不需要在清单中逐个列出 Skill。

{
  "$schema": "https://agent-plugins.org/schemas/1.0.0/plugin.schema.json",
  "name": "csdn-blog-agent",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Create publish-ready Chinese CSDN technical articles."
}

AGENTS.md 不是 Skill 本身，而是项目级协作说明。可以在里面要求 Agent 遇到 CSDN 写作任务时使用 csdn-blog，遇到 OpenAI 产品信息时先查询官方文档 MCP。这样即使用户没有每次重复写完整要求，Agent 也能遵守项目约定。

打包时不要把访问令牌、账号密码或内部地址写入公开文件。Plugin 只声明连接方式，真正的敏感凭据应该通过安装平台或安全的环境配置提供。

五、在桌面端 Work 中执行

在 ChatGPT Work 中，可以先添加自定义 MCP Server，再创建并安装个人 Plugin。安装完成后，新建 Work 对话，通过 @ 选择对应 Plugin，然后输入任务。

@我的技术写作插件

请查询 Skills 和 MCP 的官方资料，使用 csdn-blog Skill 编写一篇约 2000 字的中文博客。

要求：
1. 面向第一次接触 Agent 的 Java 开发者。
2. 解释 Skill 与 MCP 的区别。
3. 提供配置命令和 SKILL.md 示例。
4. 使用适合 CSDN 的 Markdown 排版。
5. 不确定的信息不要自行编造。

在 Codex 中，可以直接指定 Skill：

请使用 $csdn-blog，结合 openaiDeveloperDocs MCP 查询到的官方资料，生成一篇关于 Agent Skills 和 MCP 的 CSDN 博客。

Agent 会先读取 Skill 的写作要求，再根据任务决定是否调用 MCP。需要注意的是，MCP 提供的是数据和工具，最终的写作结构仍然由 Skill 与用户要求共同决定。

六、怎样让文章更符合 CSDN 阅读习惯？

CSDN 技术文章应突出问题、步骤和结果。标题最好包含读者可能搜索的技术关键词，例如“Codex”“Skills”“MCP”“配置”和“实战”。开头不需要长篇行业背景，应直接说明文章解决什么问题。

正文中，一个章节解决一个主要问题。命令执行前说明目的，执行后说明预期结果。代码示例应尽量做到最小可运行；如果省略了依赖、异常处理或业务代码，必须在注释中明确标出。

对于版本变化较快的产品功能，应优先查询官方资料，并在文章中区分“官方确认的行为”和“作者建议的实践”。不要为了让文章看起来完整而虚构测试结果。

除此之外，还可以在 Skill 中加入发布前检查：标题是否包含主关键词、标题层级是否连续、代码块是否闭合、路径和配置键是否前后一致。此类规则比“写得专业一些”更容易稳定执行。

完整任务可以这样描述：

请使用 $csdn-blog 写一篇约 2000 字的 CSDN 教程。
先通过 openaiDeveloperDocs MCP 核对当前官方资料，
再输出标题、前言、环境准备、操作步骤、配置示例、常见问题和总结。
无法确认的信息请明确标注，不要补写不存在的测试结果。

这段提示词同时给出了目标、资料来源、文章结构和真实性边界。Skill 负责复用通用规则，提示词只保留本次文章特有的信息，两者分工会更加清晰。

七、常见问题

1. 为什么 Skill 没有触发？

最常见原因是 description 太模糊。应写成“当用户要求编写、改写或润色 CSDN 技术博客时使用”，而不是简单写“帮助用户写文章”。

2. Skill 和普通提示词有什么区别？

普通提示词主要服务当前对话。Skill 可以把流程、规范和参考资料保存下来，在多个任务中重复使用，并由 Agent 根据描述自动选择。

3. 所有 Skill 都需要 MCP 吗？

不需要。文章排版、代码审查规范等固定流程可以只使用 Skill。需要实时文档、数据库、仓库或外部服务时，再连接 MCP。

4. MCP 配置要注意什么？

添加 MCP Server 前应检查来源、地址、认证方式和可用工具。配置文件只应保存连接信息，不要把密码或访问令牌写进 SKILL.md 或公开插件目录。

总结

Skills 与 MCP 是互补关系：Skill 固化工作方法，MCP 连接外部数据和工具，Agent 负责理解任务并完成交付。通过 csdn-blog Skill，可以统一标题、章节、代码示例和可信度要求；通过官方文档 MCP，可以在写作前核对产品信息。

完成一次配置后，后续只需提供主题、读者和篇幅，就可以重复生成结构一致、资料可靠、适合 CSDN 发布的中文技术文章。

关键词： Agent、Codex、Skills、MCP、ChatGPT Work、CSDN 博客、AI 工作流。

参考资料

• OpenAI Skills：https://developers.openai.com/plugins/concepts/skills
• Build Skills：https://developers.openai.com/plugins/build/skills
• Build Plugins：https://developers.openai.com/plugins/build/plugins
• OpenAI Docs MCP：https://developers.openai.com/learn/docs-mcp