武器库:Skill 与 MCP

模型本身不会记住你的项目,也不会天生会点浏览器。Skill 补的是「怎么做」,MCP 补的是「能碰到什么」——两件事凑齐,Agent 才像个干活的。

给 Agent 的操作手册

一个 skill 就是一份可复用的做事流程:触发条件、步骤、脚本、验收方式,通常是一个带 SKILL.md 的目录。它平时不占上下文,等任务对上了才被加载进来——相当于程序性记忆,而不是聊天记录里的一句提醒。

把外部工具接给模型的协议

Model Context Protocol 是一套开放协议,由 Anthropic 提出并开源。它把「工具怎么暴露、怎么调用、返回什么」定成统一格式,于是同一个 server 可以接进任何支持 MCP 的客户端,不用给每个模型各写一套插件。

值得装的 MCP

当前显示 12 个 / 共 12 个

MCP Reference Servers

协议 / 服务端
modelcontextprotocol/servers ↗

官方参考实现合集:filesystem、git、fetch、memory、time 等一批小 server,代码短、可读性强。

适合谁:第一次接 MCP,或者想照着写一个自己 server 的人。

AWS MCP Servers

协议 / 服务端
awslabs/mcp ↗

AWS 官方维护的一组 server:查文档、看账单、摸基础设施、检索日志,按云服务拆开。

适合谁:资源跑在 AWS 上,又不想在控制台里一层层翻页的人。

Cloudflare MCP

协议 / 服务端
cloudflare/mcp-server-cloudflare ↗

按 Cloudflare 产品拆的 server:Workers、R2、D1、DNS、可观测性等,可查可改自己账号下的资源。

适合谁:站点或边缘服务托管在 Cloudflare 的开发者。

Playwright MCP

浏览器与自动化
microsoft/playwright-mcp ↗

用无障碍树驱动真实浏览器:点击、填表、切标签、截图,而不是让模型看截图猜坐标。

适合谁:要 agent 跑端到端流程、填后台表单、做页面巡检的人。

Chrome DevTools MCP

浏览器与自动化
ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp ↗

把 Chrome DevTools 的 console、网络请求、性能 trace 交给编码 agent,排前端问题不用人肉复制。

适合谁:前端调试、性能排查、复现「只在浏览器里才炸」的 bug。

GitHub MCP Server

代码与仓库
github/github-mcp-server ↗

GitHub 官方:读仓库、搜代码、开 issue、看 PR 与 CI 状态,工具集可以按需裁剪。

适合谁:想让 agent 直接参与 issue → PR 流程的团队。

Serena

代码与仓库
oraios/serena ↗

基于 LSP 的语义检索与符号级编辑:先按函数、类定位,再定点改,不必把整个文件塞进上下文。

适合谁:在大仓库里改代码、上下文窗口老是不够用的人。

Context7

数据与检索
upstash/context7 ↗

按库名和版本拉取最新文档与示例,减少模型凭训练记忆写出过时 API 的情况。

适合谁:追新版本框架、被 deprecated 参数坑过的人。

Exa MCP

数据与检索
exa-labs/exa-mcp-server ↗

语义搜索加网页抓取:按意思找页面,再把正文取回来,适合从「大概在哪儿」问到具体内容。

适合谁:做资料调研,或者要找某个观点的原始出处。

Firecrawl MCP

数据与检索
firecrawl/firecrawl-mcp-server ↗

搜索、抓取、批量爬整站,并转成干净的 markdown 或结构化数据。

适合谁:想把文档站、竞品站点变成可检索语料的人。

Notion MCP Server

办公
makenotion/notion-mcp-server ↗

Notion 官方:读写页面与数据库,把文档库直接变成 agent 的长期上下文。

适合谁:团队知识库放在 Notion,想让 agent 查资料、写纪要。

MCP Atlassian

办公
sooperset/mcp-atlassian ↗

Jira 与 Confluence 的 server:查 issue、建单、搜空间页面,把工单和文档拉到对话里。

适合谁:研发流程跑在 Atlassian 上的团队。

本页只做索引,不提供托管或一键安装:安装方式、环境变量、需要的 token,一律以各仓库 README 为准。

Skill 怎么用起来

写给会自己维护 skill 的人

  1. 01

    一个 skill 只解决一类任务

    名字写成「每周竞品简报」而不是「写作助手」,description 里写清触发条件(当用户要做 X 时)。范围一宽,检索就永远匹配不准,skill 等于没装。

  2. 02

    把踩过的坑写进 skill,不要塞进记忆

    记忆适合放零散事实(这台机器装了什么、接口地址是什么);流程性的东西放 skill:报错原文、错在哪、正确命令,三行就够,下次直接命中。

  3. 03

    skill 里放能跑的脚本和模板

    scripts/ 放脚本,templates/ 放骨架,正文只写「什么时候跑哪个、参数怎么填」。让模型每次临场拼命令,比让它复制一份验证过的脚本更容易出错。

  4. 04

    用 references/ 拆大文件

    SKILL.md 控制在一屏内读完:触发条件、主干步骤、验收方式。细节按主题拆到 references/*.md,需要时再读,首轮 prompt 才不会一上来就被撑大。

  5. 05

    写清「怎么算完成」

    最后一步写验收标准:跑通哪条命令、输出长什么样、失败先看哪里。没有验收条件,agent 很容易把「命令发出去了」当成「事情做完了」。

  6. 06

    定期修剪

    同一个坑第二次出现就补一行;三个月没被触发的步骤删掉。skill 不维护就会慢慢腐化,最后变成一段看着很专业、但会误导人的文字。

安全提醒:它跑在你的机器上

  • 先看它要什么权限。 MCP server 是本地进程,能读文件、执行命令。装之前翻一眼源码里注册了哪些工具、路径范围有多大;不确定就先用一个只读目录或测试仓库试。
  • 权限给到最小。 只读需求就配只读 token,能限定到单个仓库、单个项目就别给全账号权限。企业环境里先问一句再连,别拿个人 token 去试公司数据。
  • OAuth 弹窗失败别连点。 先看回调端口是不是被占了、浏览器有没有拦 localhost 回调。重复授权容易触发风控,而且很可能已经授权成功,只是 token 没回写。