前几篇把 MCP 的 Tool 写熟了：模型决定调不调、传什么参、怎么处理结果。这篇用 Python SDK v2 把 Resource 和 Prompt 从声明到客户端调用跑一遍，最后是 3 个我实际踩出来的坑。环境：Linux，Python 3.13.5，mcp 2.3.0（MCP Python SDK v2）。下文输出都是真实运行结果。

给 Agent 写 MCP 工具，一开始都是查个天气、算个数，几百毫秒就返回。真正接到业务里，很快会遇到跑几秒到几分钟的工具：批量处理一批文件、转码一段视频、跑一轮数据检查。这篇用一个最小的批处理工具把这三件事跑一遍：服务端用报进度，客户端用收进度、用设超时，再实测超时后服务端的取消行为。最后是 3 个我实际跑出来的坑。环境：Linux，Python 3.13.5，mcp 2.3.0（MCP Py

做内容运营的团队，私信量一上来就会遇到一个工程问题：怎么让消息在没人值守的时段也能得到合理响应，同时不变成刷屏机器人。本文从规则设计角度拆解一套私信自动回复的处理逻辑。