用途：sc-mcp 是 SuperClaude 的 MCP 编排技能，作为 PAL MCP 与 Rube MCP 的中央调度枢纽，适合需要多模型推理、外部服务集成或两者兼有的复杂工作流。
主要能力：PAL 侧提供 chat、thinkdeep、planner、consensus、codereview、precommit、debug、challenge、apilookup、listmodels、clink 等工具，覆盖协作思考、多阶段调查、顺序规划、多模型投票决策、代码质量分析、Git 变更校验、根因分析等。Rube 侧提供 SEARCH_TOOLS、GET_RECIPE_DETAILS、MULTI_EXECUTE、REMOTE_BASH、REMOTE_WORKBENCH、CREATE_RECIPE、EXECUTE_RECIPE、FIND_RECIPE、MANAGE_CONNECTIONS、GET_SCHEMAS、MANAGE_SCHEDULE 等工具，支持 500+ 应用集成（如 Slack、GitHub、Jira、Notion、Snowflake 等）。
使用方式：通过 /sc:mcp 命令调用，例如 /sc:mcp analyze --pal consensus --question "..."、/sc:mcp automate --rube --apps slack,github --workflow "..."、/sc:mcp orchestrate --pal thinkdeep --rube --full-validation。常用标志包括 --pal、--rube、--apps、--models、--full-validation、--save-recipe、--schedule。PAL 调用可用 continuation_id 保持上下文，Rube 可用 session_id 与 memory 维持连续性。
适用场景：多模型架构评审、安全验证、技术选型、复杂缺陷排查、代码审查、跨应用自动化、批量数据处理，以及“研究+决策+执行”“审查+验证+通知”“调试+修复+验证”“规划+共识+自动化”等组合模式。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或性能数据；部分模型名称与集成能力以实际环境为准。使用前应先搜索工具、校验 schema、检查连接状态，对高影响决策使用 consensus，复杂分析建议 thinking_mode=high。