用途：该技能帮助掌握 Model Context Protocol（MCP），在 AI 系统与数据源之间建立标准化、可复用的集成，解决 N 个智能体 × M 个工具带来的 N×M 定制集成问题，改为 N+M 集成。MCP 是 2024 年 11 月由 Anthropic 提出的开放标准，通过统一协议连接 AI 系统与外部数据源和工具，基于 JSON-RPC 2.0 通信。
主要能力：MCP 服务器提供三类核心能力。资源（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，以 uri、name、mimeType 定义。工具（Tools）是 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，以 name、description、inputSchema 定义。提示词（Prompts）是可复用的提示模板，如常见任务模式、领域工作流、最佳实践模板，以 name、description、arguments 定义。
使用方式：可用 Python（pip install mcp）或 TypeScript（npm install @modelcontextprotocol/sdk）构建服务器。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。客户端集成支持 Claude Desktop 配置（在 mcpServers 中指定 command、args、env）以及 Claude SDK 集成。
安全与运维：资料给出认证（OAuth 2.0 与 Resource Indicators RFC 8707、scope 控制）、输入验证、限流、审计日志等最佳实践，以及多源聚合、缓存、流式大数据、监控指标、错误追踪、单元与集成测试等高级模式。
适用场景：需要创建可复用的数据/工具集成、让 AI 智能体访问自有数据、跨框架统一接口、为生态构建服务器时，适合自建 MCP 服务器；连接 GitHub、Slack、Drive、Postgres 等标准数据源时可使用现有官方服务器。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据，暂未提供。