用途：该技能围绕 Model Context Protocol（MCP，2024 年 11 月由 Anthropic 提出的开放标准）展开，目标是构建标准化、可复用的 AI 与外部数据源、工具之间的集成，把 N 个智能体 × M 个工具的 N×M 定制集成，简化为 N+M 的 MCP 服务器集成。
主要能力：MCP 服务器提供三类核心能力。Resources 用于向 AI 暴露可读数据，如文件内容、数据库记录、API 响应、文档；Tools 用于定义 AI 可调用的函数，如查询数据库、调用外部 API、处理文件、执行命令；Prompts 用于提供可复用的提示词模板，如常见任务模式、领域工作流、最佳实践模板。资料还涉及多源聚合、缓存层、大数据流式返回、监控与可观测性、错误跟踪、单元测试与集成测试等高级模式。
使用方式：可用 Python 或 TypeScript 构建服务器。Python 侧安装 pip install mcp，TypeScript 侧安装 npm install @modelcontextprotocol/sdk。官方服务器可通过 npx @modelcontextprotocol/server-github、docker run mcp-postgres-server、pip install mcp-server-slack 等方式安装。客户端可在 Claude Desktop 配置 mcpServers，或通过 Claude SDK 的 mcp_servers 参数接入。
适用场景：需要为 AI 智能体提供可复用数据或工具集成、希望跨框架使用统一接口、或面向生态构建可被他人使用的服务器时，适合自建 MCP 服务器；连接 GitHub、Slack、Google Drive、PostgreSQL 等已有官方服务器时，可直接复用。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或性能数据；安全方面建议采用 OAuth 2.0、输入校验、速率限制与审计日志，但具体实现细节需参考官方规范与 SDK 文档。