用途：该技能用于掌握 Model Context Protocol（MCP，2024 年 11 月由 Anthropic 提出的开放标准），把 AI 系统与外部数据源、工具之间的集成标准化，解决 N 个智能体 × M 个工具需要 N×M 套定制集成的问题，改为 N+M 的 MCP 服务器模式。
主要能力：MCP 服务器提供三类核心能力。Resources 暴露供 AI 读取的数据，如文件内容、数据库记录、API 响应、文档，以 uri、name、mimeType 描述；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，用 name、description、inputSchema 定义；Prompts 是可复用的提示模板，如常见任务模式、领域工作流，含 name、description、arguments。架构上由 MCP Host（如 Claude Desktop、IDE、应用）内的 Client 通过 JSON-RPC 2.0 连接 MCP Server，Server 再访问数据库、API、文件等数据源。
使用方式：可用 Python（pip install mcp）或 TypeScript（npm install @modelcontextprotocol/sdk）编写服务器，通过装饰器或请求处理器注册 resource、tool、prompt，并以 stdio 等传输方式运行。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 配置文件的 mcpServers 中声明 command、args、env，也可在 Claude SDK 的 mcp_servers 参数中接入。
适用场景：需要构建可复用的数据/工具集成、让 AI 智能体访问自有数据、跨框架统一接口、面向生态发布服务器时适合自建；连接 GitHub、Slack、Drive、PostgreSQL 等已有官方服务器时可直接复用。
限制与注意：资料强调安全实践，包括 OAuth 2.0 与 Resource Indicators（RFC 8707）鉴权、按 scope 限制工具、输入校验与 SQL 清洗防注入、限流、审计日志；还涉及多源聚合、缓存、流式大数据、Prometheus 指标与错误日志、单元与集成测试。具体部署环境、性能数据与收费信息暂未提供。