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本文介绍了MCP协议的三种数据传输模式：stdio、旧版HTTP+SSE和推荐的streamable-http。stdio适用于本地单机场景，通过标准输入输出通信；旧版HTTP+SSE已废弃，仅用于兼容历史系统；streamable-http是当前远程服务的标准方案，支持单端点JSON或SSE响应。文章详细对比了三种模式的优缺点，提供了选型建议和迁移指南，强调新项目应优先使用stdio或strea

AI 调用 MCP 全流程摘要 MCP（Model Control Protocol）规范了AI系统与工具间的交互流程。核心步骤包括： 配置MCP Server地址（TOML/JSON） 模型解析用户请求，生成工具调用意图 建立MCP会话（initialize/initialized握手） 获取工具目录（tools/list） 执行工具调用（tools/call），支持JSON/SSE两种返回格式

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MCP系统架构与调用流程解析 本文详细阐述了MCP系统中Server、Client和AI模型三者的关系与职责分工： 角色分工： MCP Server作为能力提供方，负责暴露工具/资源并执行具体操作 MCP Client作为协议执行方，处理连接、握手、调用和结果回传 AI模型作为决策方，判断何时调用哪个工具 调用流程： 用户请求→模型决策→Client发起调用→Server执行→结果返回模型→生成最

本文系统介绍了AI代理中的Skill概念，将其定义为"可复用任务模块"。Skill不同于普通提示词、脚本或知识库，它通过结构化流程设计、渐进式信息加载和自由度控制，实现任务执行的稳定性和复用性。文章详细阐述了Skill的三层加载机制（元数据层、主体说明层、附加资源层）、五大设计理论（上下文预算、渐进式披露、自由度控制等）以及标准目录结构，强调Skill的核心价值在于将隐性经验转

摘要 本文是一份面向落地的Skills实战教程，详细介绍了如何从真实需求出发构建有效的Skill。主要内容包括： Skill开发流程：从定义目标、确认触发词、划定边界，到设计目录结构和验证步骤的完整工作流。 关键实践： 先明确任务边界再开发 优先写好description和元数据 将详细知识下沉到references目录 可重复操作脚本化 实用模板：提供了可直接使用的SKILL.md模板，强调写清

本文系统介绍了AI代理中的Skill概念，将其定义为"可复用任务模块"。Skill不同于普通提示词、脚本或知识库，它通过结构化流程设计、渐进式信息加载和自由度控制，实现任务执行的稳定性和复用性。文章详细阐述了Skill的三层加载机制（元数据层、主体说明层、附加资源层）、五大设计理论（上下文预算、渐进式披露、自由度控制等）以及标准目录结构，强调Skill的核心价值在于将隐性经验转

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MCP（Model Context Protocol）是一种标准化的AI交互协议，旨在实现跨工具、跨服务的可组合集成。文章介绍了MCP的定位、分层架构、核心基元、消息结构和传输方式。MCP包含服务器侧的工具、资源和提示词三类基元，以及客户端侧的根目录、采样和补充信息请求能力。协议采用JSON-RPC消息格式，通过stdio或HTTP传输，并包含初始化、运行和关闭三个阶段。HTTP传输需要严格的安全