用途
本技能用于初始化位于云 Linux 环境内的 AI agent 基础环境，安装必要的 MCP 客户端与具体 MCP 配置、cli 工具，以及后续对话内需要的指导 skills。技能还主要提供基于 GitHub PR 的云任务执行规范。
主要能力
安装 MCP 客户端
检查当前 Linux 环境内是否有来自 Anthropic 的 Python 形式的 MCP cli。如果没有，则安装 Anthropic Python MCP cli 客户端。
安装 MCP 服务
按同目录 templates/mcp.json 模板安装 MCP，或直接访问 https://github.com/ruan-cat/monorepo/blob/dev/ai-plugins/common-tools/skills/init-linux-cloud-agent-env/templates/mcp.json 查看具体 MCP 格式，也可根据用户专门发送的 json 格式 MCP 配置来安装。
模板内共四款 MCP，全部为 http 类型，token 均为占位符文本，安装时必须替换为用户自己的真实 token：
- github（最高优先级）：端点 https://api.githubcopilot.com/mcp/，需要 Authorization: Bearer <github token> 请求头。
- skill-router-mcp：端点 https://skill-router-mcp.1219043956.workers.dev/mcp，匿名可用，无需 token。
- vercel：端点 https://mcp.vercel.com，需要 Authorization: Bearer <vercel token> 请求头。
- Neon：端点 https://mcp.neon.tech/mcp，需要 Authorization: Bearer <neon token> 请求头。
安装 cli
安装以下清单的 cli，便于和 MCP 工具辅助完成后续任务：
- gh cli（直接下载官方二进制 tarball，避免 Linux 系统内缺失 root 权限的问题）
- vercel cli
gh cli 官方二进制下载页：https://github.com/cli/cli/releases
验证 MCP 可用性
验证顺序为：重点验证 github MCP，然后是 skill-router-mcp，其次是 vercel MCP，最后是 neon MCP。
使用方式
基于 GitHub PR 的云任务要求
云任务获取连接器、MCP 或 cli：在云 Linux 系统内执行云任务时，动用 github 和 skill-router-mcp 这两款工具的全部可用工具，完成基于主 PR 和多轮 PR 测试性 PR 的自测自检方式的云任务。如果无法完成这两个连接器的连接使用，应及时中断任务并告知出现 bug、无法在本轮会话内找到必要工具。绝大多数情况下工具不会突然丢失；如果 MCP 和 cli 突然出现 Linux 沙箱层面上的工具丢失，应及时暂停并告知。
连接器优先级表：
- 优先 @Github 连接器，没有这个连接器就什么工作都做不了。
- 其次是 @Skill Router MCP 连接器，用于获取指导 skills，没有的话也能勉强继续推进任务。
备份工具降级使用的优先级表：优先使用 github MCP，其次使用 gh cli。
上下文要求
主动阅读目标项目根目录的 AGENTS.md 和项目级别 record-bug-fix-memory 技能存储的经验教训：
- 首先阅读 .agents\skills\fix-bug\record-bug-fix-memory\SKILL.md，找到与本次任务可能相关的错误，作为历史参考。
- 针对性地阅读 .agents\skills\fix-bug\record-bug-fix-memory 目录内提供的详细错误经验。
通过 Skill Router MCP 获取指导 skills：用 skill-router-mcp 获取本任务必要的指导技能。
PR 稿 title 要求
优先使用 @Skill Router MCP 连接器/skill-router-mcp 获取指导技能 git-commit 来编写 PR 稿 title。降级处理：如果没有这个连接器，就编写满足 Conventional Commits 惯例的 title。title 的默认 message 是纯中文的，除非专门要求写纯英文 message，否则 PR 稿 title 默认都是纯中文。
PR 稿本体作为长任务进度工件
基于 PR 的云任务处理上会出现意外中断，为便于记录复杂任务的规范、记忆和进度，应模仿 superpower 技能的方式，在 PR 稿主体新建 spec、plan、memory、progress 四个章节，把任务规范、任务计划、执行时记忆、任务进度都充分写到 PR 主体内，充分利用 PR 本身的能力完成存储。
superpower 技能的 GitHub URL 地址：在云端执行任务时，应主动使用以下 skills 技能作为上下文：
- 全部技能：https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills
- brainstorming：https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/brainstorming/SKILL.md
- writing-plans：https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/writing-plans/SKILL.md
- verification-before-completion：https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/verification-before-completion/SKILL.md
- receiving-code-review：https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/receiving-code-review/SKILL.md
阶段任务结束后的汇报信息
主动收尾：当明显具有 github MCP/gh cli 工具时，应主动删除临时分支、关闭临时 PR。
汇报内容：
- 主 PR 编号：告知需要完成审核审批的主 PR 编号，由用户亲自进入对应的主 PR 完成审核。
- 主 origin branch 工作分支名称：告知哪些 origin branch 属于主工作分支，避免误删除。
- 其他 origin branch 临时分支名称：哪些是需要用户介入删除的临时云分支，或自行主动删除。
- 其他临时 PR 编号：告知哪些是已完成 close 的临时 PR，或自行主动关闭临时 PR。
适用场景
适用于在云 Linux 环境内初始化 AI agent 基础环境，以及基于 GitHub PR 执行云任务的场景。
限制与已知坑
GitHub MCP 文件操作
- 禁止传 encoding: base64——工具内部自动处理编码，传入会双重 base64 导致乱码。
- 用 content 传原始文本——不要手动 base64 编码。
- 更新必须传 sha——先读取文件获取 blob SHA，否则会创建而非更新。
- 返回格式不稳定——get_file_contents 可能返回 TextContent 或 EmbeddedResource，需检查类型再提取。
skill-router MCP
- 匿名、无需 Token——Cloudflare Workers 部署，直连即用。
- 只读——技能注册表查询与加载，不支持写入。
- 核心工具：search_skills、load_skill、list_skill_resources、load_skill_resource。
其他引用资源
- MiniMax 云 Linux agent 沙箱的网络限制、镜像安装与 MCP 工具链实测：https://github.com/ruan-cat/notes/blob/dev/docs/ruan-cat-notes/docs/agents/use-in-agent.minimaxi.com.md
- 智谱云 Linux agent 环境的会话级隔离、环境重置与恢复经验：https://github.com/ruan-cat/notes/blob/dev/docs/ruan-cat-notes/docs/agents/use-in-agentmore.chatglm.cn.md