用途：本资料是开发 Genkit 工具（tooling）的最佳实践，面向需要编写 Genkit CLI 命令或 MCP 服务器工具的开发者，旨在通过命名与架构上的一致性，方便用户与智能体理解和使用这些工具。
命名规范：CLI 子命令使用 kebab-case 并以冒号分隔，格式为 noun:verb 或 category:action，例如 flow:run、eval:run、init；参数在代码中使用 camelCase（如 flowName），帮助文本中使用标准格式（如 <flowName>）。MCP 工具名使用 snake_case，格式为 verb_noun，例如 list_flows、run_flow、list_genkit_docs、read_genkit_docs。
CLI 命令架构：命令基于 commander 实现，位于 cli/src/commands/。多数命令需与用户项目运行时交互，应使用 runWithManager 管理运行时进程生命周期。输出方面，日志使用 @genkit-ai/tools-common/utils 的 logger；当命令产生数据时应提供 JSON 输出或写文件选项；支持流式操作（如 flow:run）时提供 --stream 标志并将输出管道到 stdout。
MCP 工具架构：位于 cli/src/mcp/，分静态与运行时两种模式。静态工具（如文档）不需要运行中的 Genkit 项目上下文，通过 defineDocsTool(server) 注册，仅依赖服务器实例。运行时工具（如 flows、运行时控制）与特定项目的运行环境交互，通过 defineRuntimeTools(server, options) 注册，依赖包含 manager 与 projectRoot 的 options，且必须使用 getCommonSchema(options.explicitProjectRoot, ...) 以保证在需要时可接受 projectRoot 参数。错误处理上，MCP 工具通常应捕获错误并返回带 isError: true 的 content 块，而非抛出异常，以便客户端收到结构化错误响应。
适用场景与限制：适用于为 Genkit 生态开发 CLI 与 MCP 工具的贡献者。资料未提供价格、平台支持范围、具体安装命令及完整代码示例之外的更多细节。