用途：本技能面向开发者，讲解如何配置 Scalekit AgentKit 的 MCP 端点，使其能在 MCP 协议下对外提供带认证的工具访问。相较直接使用 SDK 的 integrating-agentkit，本流程把 AgentKit 工具暴露为 MCP 服务，供 LangChain、Claude Desktop、MCP Inspector 等符合规范的客户端调用。
主要能力：可管理认证、为每个用户生成个性化访问 URL，并定义哪些 AgentKit 工具可被访问；还可在单个端点内捆绑多个工具包（例如 Gmail + Google Calendar）。
使用方式：需先准备 Scalekit 凭据（SCALEKIT_CLIENT_ID、SCALEKIT_CLIENT_SECRET、SCALEKIT_ENVIRONMENT_URL）与 OPENAI_API_KEY，并在 Dashboard 创建所需连接器（连接名须与代码中 connection_name 完全一致）。随后安装依赖：pip install scalekit-sdk-python langgraph>=0.6.5 langchain-mcp-adapters>=0.1.9 python-dotenv>=1.0.1 openai>=1.53.0 requests>=2.32.3。流程分为创建 MCP 配置与服务器实例、获取用户认证状态并让用户在浏览器完成 OAuth、再通过 MultiServerMCPClient 以 streamable_http 传输加载工具并调用。示例 agent 使用 create_react_agent("openai:gpt-4o", tools)。
限制：AgentKit MCP 服务器仅支持 Streamable HTTP 传输，不支持 stdio 与 SSE；必须逐用户使用已认证的 MCP URL，不能让连接器工具脱离用户认证暴露；Dashboard 中的连接名必须与代码逐字匹配；非 Gmail 连接器在完成 Dashboard 设置前会失败。ChatGPT 的 beta 连接器功能可能无法正常工作。具体收费、价格与效果资料暂未提供。