用途：针对已用 Amplitude MCP Analytics SDK 埋点的 MCP 服务器生成分析报告，回答三个问题：哪些工具被使用、哪些失败（按工具的调用量与错误率）；调用者想用每个工具做什么、意图在哪里断裂（工具内 rationale × 错误信息）；团队应先修什么（基于错误证据而非主观判断）。核心方法：工具定位修复点，rationale 解释意图。
前提：Amplitude MCP 连接器须处于激活状态，无备用数据源；项目需包含 SDK 事件。SDK 默认事件均以 [MCP] 前缀，默认属性同样 [MCP] 前缀且首字母大写，如 [MCP] Tool Name、[MCP] Rationale、[MCP] Is Error、[MCP] Error Message、[MCP] Error Type、[MCP] Response Duration 等。事件包括 [MCP] Tool Call Response、[MCP] Tool Call Rejected、[MCP] Session Initialized、[MCP] Session Ended、[MCP] Tools Listed。
流程：Phase 0 定位并校验数据，确认事件与属性名，检查近 60 天体量，低于约 5k 次调用需提示百分比不稳定；Phase 1 按工具统计调用量与错误，并按 [MCP] Attempted Tool Name 查看被拒调用；Phase 2 在重点工具内按 rationale 聚类意图，计算 rationale 覆盖率与首要意图占比；Phase 3 按错误信息与错误类型深挖，归入固定原型（缺失参数、结构不匹配、硬限制、范围/保留期、权限拒绝、瞬时错误等）并给出修复模式；Phase 4 可选计算重复错误循环、错误后恢复、客户端构成；Phase 5 复核关键数字后按工具优先结构撰写报告。
限制：事件与属性名可能随 SDK 版本漂移，须以项目实际数据为准；意图分组由模型从 rationale 推导，属方向性结论，无法直接渲染为 Amplitude 图表；高基数分组（如 [MCP] Session ID）不可用；propavg 非有效指标；每个查询只能有一个带 group_by 的事件。
分类依据：该技能用于分析 MCP 服务端的调用遥测、错误与诊断，属于数据分析用途，故选 data。