这篇文章系统梳理了AI Agent开发中的四个核心概念及其关系：Tool是基础执行单元，负责具体动作；Skill保存可复用的任务方法；MCP协议连接外部能力；Plugin打包整套功能供分发安装。文章通过邮箱处理任务示例，展示了四者如何协作：Skill指导流程，Agent调用Tool执行，MCP接入Gmail服务，Plugin完成整体部署。最后用运行时和安装时两棵树厘清概念边界，并提供了OpenAI

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本文介绍了如何从零开始用TypeScript开发一个简单的MCP服务器，为AI客户端提供三种基础功能（问候、加法计算和时区时间查询）。教程分为环境准备、项目创建、功能实现和测试四个步骤：1) 配置Node.js 20+环境；2) 初始化npm项目并安装MCP Server SDK、Zod和tsx依赖；3) 编写首个"hello"工具，包括参数验证和响应处理；4) 使用MCP Inspector进行

本文介绍了如何为 DeepSeek Harness (DSH) 开发一个统计文本字符和单词数的插件。主要内容包括： 插件开发目标：创建一个 Tool 类型插件，注册 text_stats 工具供模型调用 开发流程： 从源码运行 DSH，验证基础环境 创建最小插件，仅打印日志验证加载机制 通过 cordis.yml 配置插件路径 最终实现 text_stats 工具功能 验证方式： 终端日志确认插件

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摘要： DeepSeek Harness（DSH）作为开源Agent框架，通过插件化设计将大模型与工具链结合，实现真实任务执行。作者实测了其网页生成能力：在空文件夹中输入需求后，DSH自动完成资料搜索、内容整理并生成可运行的index.html。关键亮点包括： 模块化架构：模型、工具、日志等均支持插件扩展，如安装第三方视觉插件后新增图片处理能力； 透明轨迹：记录Agent的搜索、文件操作等全流程，

这篇文章介绍了如何在本地电脑上运行大语言模型，无需联网即可使用。主要内容包括： 安装Ollama工具，作为本地模型的运行环境 下载轻量级模型qwen2.5:0.5b（约398MB） 通过三种方式验证本地模型运行： 在Ollama应用界面直接对话 在Windows终端命令行调用 通过PowerShell发送API请求获取回复 文章强调本地运行与云端调用的区别，并提供了常见问题的解决方法。完成这些步骤